灵初智能获国投先导、京西瑞瓴投资,加码具身智能研发与商业化
灵初智能宣布完成新一轮融资,投资方为国投先导与京西瑞瓴,资金将用于核心技术研发与商业化落地。4月10日公司发布新一代具身智能模型Psi-R2及Psi-W0,并开源1000小时人类操作全模态数据集,称Psi-R2在Molmospace基准上获全球Top1;后续将推进灵巧操作方案在物流、工业及新零售场景的规模化应用。
灵初智能宣布完成新一轮融资,投资方为国投先导与京西瑞瓴,资金将用于核心技术研发与商业化落地。4月10日公司发布新一代具身智能模型Psi-R2及Psi-W0,并开源1000小时人类操作全模态数据集,称Psi-R2在Molmospace基准上获全球Top1;后续将推进灵巧操作方案在物流、工业及新零售场景的规模化应用。
灵初智能正式发布自研机器人整机ψ-SynRobot,并同步启动规模化量产。该机型面向物流、零售及工业场景,采用“操作执行+数据采集”一体化架构,每完成一次任务即可同步沉淀视觉、触觉、动作轨迹数据,可7×24小时连续运行,适配仓储分拣、零售导购、工业装配等多类场景。此次发布使灵初智能形成从“具身智能大脑”到整机执行平台的完整产品矩阵,覆盖轮式机器人、外骨骼手套等形态。
灵初智能发布Psi-R2与Psi-W0两个模型,称其为业内首个基于10万小时量级人类数据完成预训练的具身智能模型。
推荐理由:原文由团队亲自拆解双模型架构与数据治理结论,给出了可借鉴的人类数据利用路径与实验依据。
Sanctuary AI 展示其专有液压手在真实世界中零样本完成在手操作:完全在仿真中训练的策略可连续十次将字母立方体重定向到目标姿态且不掉落。操作全程仅靠指尖、无手掌支撑,需同时稳定抓握并逼近姿态目标。原文称其手具备较高主动自由度可实现手指外展,液压驱动与紧凑液压阀为工业级类人灵巧操作提供路径。
睿尔曼联合品品香在2026中关村论坛展示"机器人茶艺师"泡茶服务,操作员在北京人形机器人数据训练中心远程遥操,RealBOT轮式人形机器人在论坛现场实时复刻福鼎白茶温杯、投茶、注水、出汤等工序。该服务依托睿尔曼远程作业网络(GLN),将人类专家操作能力转化为可跨时空调度的服务,属于远程遥操作演示,而非机器人自主泡茶。
Berkeley AUTOLAB等团队提出CaP-X开放框架,用于系统研究机器人操作中的Code-as-Policy智能体,核心包括交互环境CaP-Gym和评测12个前沿模型的CaP-Bench。
推荐理由:原文给出了Code-as-Policy智能体的系统评测框架和测试时扩展可缓解抽象依赖的发现,对研究编码智能体操作控制有参考价值。
Sharpa 在 NVIDIA GTC 2026 上展示了灵巧手 Wave 的实机演示,其技能通过 NVIDIA Isaac Lab 仿真平台训练并稳定迁移到真实系统,实现手内操作等精细操作。
Dexterity 发文介绍 Foresight 装箱智能体的系统评测与生产测量。规划侧在四组真实仓库箱型分布上测试,密度 0.65–0.77、稳定性 99.7–100%,并用无分布顺序统计量给出 95% 置信区间;文中还发现随机打乱箱子序列会使局部方差坍缩约 1.4 倍,导致评测偏乐观。
推荐理由:原文完整披露装箱智能体的评测方法,包括无分布置信区间和随机打乱带来的评测偏差,方法可迁移到同类系统。
1X Technologies 披露其人形机器人 NEO 的 AI 开发流程基于 NVIDIA 机器人平台,涵盖本周 GTC Taipei 发布的开源物理 AI 智能体工具。
FieldAI 介绍其与 NVIDIA Omniverse 生态的合作,用 NuRec 把机器人运营中采集的视觉、深度、LiDAR 等多模态数据重建为高保真、可交互的 3D 场景,无需单独扫描步骤。
Sunday Robotics 完成 1.65 亿美元超额认购 B 轮融资,估值 11.5 亿美元,由 Coatue 领投,Thomas Laffont 加入董事会。公司将停止演示、聚焦机器人 Memo 的真实部署,beta 项目今秋向用户开放;其工程团队扩至 3 倍、研究扩至 4 倍、数据运营扩至 5 倍,并称拥有 Skill Capture Glove、自研硬件到制造的完整全栈和数据优势。
推荐理由:公司宣布融资并公布 beta 项目时间表和团队扩张幅度,读者可据此了解其转向实际部署的节奏。
Toyota Research Institute(TRI)发布教程文章,介绍机器人策略评估中基于成功/失败标签的A/B测试统计方法。
推荐理由:TRI 作者系统讲解机器人策略A/B测试中的统计陷阱与可复用工具,附可直接运行的Python示例。
睿尔曼智能宣布完成近5亿元融资,由多家上市公司产业方联合战略投资,资金将投入产品研发、AUTRON奥创产线超级工厂建设及全球生态布局。文中称其一体化关节模组2025年年产能突破10万台,机械臂通过CR L3认证、平均无故障运行时间达50000小时;GLN远程作业网络与北京人形机器人数据训练中心积累千万级轨迹片段真机数据,公司全球服务企业用户超8000家。
推荐理由:公司自述融资与产能、认证和远程作业网络进展,读者可据此了解其硬件加数据战略的实际推进情况。
Hugging Face LeRobot 发布 v0.4.4,新增 OpenArm、OpenArm Mini、G1 遥操作支持以及 damiao 和 RobStride CAN 电机驱动,并扩展相机 API、支持 CLI 配置相机后端。
睿尔曼 RealBOT 轮式折叠机器人在北京卫视春晚上通过远程遥操完成开冰箱、取酱油、倒酱油和搅拌饺子馅的作业,是参与录制企业中唯一采用远程遥操形式完成现场作业的一家。其一体化关节模组 MTBF 达 50000 小时,开冰箱门需瞬时约 14 公斤力矩,倒酱油靠视觉引导与高频姿态修正实现零洒落,和馅则由远程“同构臂”操控并记录数据反哺远程作业网络(GLN)训练模型。
Skild AI 提出通过观看人类视频来突破机器人数据瓶颈,认为遥操作受限于环境多样性和实时采集规模,无法达到基础模型所需的数据量。其方案是跨本体学习,只需不到 1 小时机器人数据微调,即可让模型仅凭视频演示学会新技能,将人类的“抓取”映射到不同机器人本体的执行动作上。
睿尔曼连续第三年参展 CES 2026,以“硬件+数据+远程作业网络”三大底层能力亮相,并完成北京到拉斯维加斯的跨洋实时遥操作演示,远程控制 RealBOT 轮式折叠机器人执行递送物品、传递水果等任务。
睿尔曼创始人、CEO郑随兵12月19日在2025企业社会责任论坛上介绍,公司正通过“远程劳动力网络”让操作者实时指挥机器人执行叠毛巾、管廊巡检、电力管控等真实任务,并积累场景数据反哺具身智能。睿尔曼一体化关节模组年产能已突破10万台,机械臂通过CR L3认证,平均无故障运行时间达5万小时。公司还于2023年2月联合建立GPR开源联盟,2024年发布移动复合机器人开发平台。
丰田研究院(TRI)回顾其AMDD项目在MIT开展的八年聚合物电解质研究,产出约40篇论文和7篇博士论文,并建造了机器人实验平台,将原本需约一个月的测试缩短到一天内完成。团队还开发了多任务图神经网络加速MD仿真并开放最大聚合物仿真数据集,但作者认为AI目前能加速材料类内优化,提出依赖新物理机制的突破性聚合物仍离不开人的创造力。
越疆机器人在IROS 2025展出全球首个集“人形+机械臂+多足+轮式”于一体的具身智能机器人平台,采用“大脑-小脑”双系统架构。其人形机器人通过高温和大负载老化测试,精度达±0.05mm;X-Trainer双臂遥操作AI训练平台将新任务训练周期缩短70%,降至约2小时。越疆还与腾讯Tairos平台合作,多足机器人Hexplorer实现高精度三维建图与动态避障导览的全自主运行。
AGIROS 25.12 持续丰富生态包,openEuler-24.03-Lts、Ubuntu-22.04-Lts 等系统包数量超过 1800,新增商业版 kylin-v11-2503,支持 x86_64、aarch64 和 RISC-V 架构。
AGIROS 25.06 持续丰富生态,在 openEuler-24.03-Lts、Ubuntu-22.04-Lts 等系统的包数量超过1500,支持 x86_64、aarch64 和 RISC-V 架构。版本包含三个国产组件:高性能消息中间件 TravoDDS、覆盖开发测试训练验证全流程的仿真软件 Alpha Platform,以及基于 Modern C++ 的轻量运行时框架 AimRT。
Hugging Face LeRobot 发布 v0.4.2,为 Pi0、Smolvla、Pi0.5 加入 RTC 实时分块,并将并行编码设为全平台默认。
Sunday Robotics 发布基础模型 ACT-1,宣称训练未使用任何机器人操作数据,而是通过 Skill Capture Glove 采集人类动作,经 Skill Transform 以 90% 成功率转换为机器人数据。
Intrinsic 在新加坡 ROSCon 上宣布与 Open Robotics 合作举办首届 AI for Industry Challenge,参赛者可用开源工具和仿真器训练 AI 模型,在 Intrinsic Flowstate 中开发方案,并在 Intrinsic 总部的真实工位上测试。
天链机器人公布一套视频模仿学习训练方案:用 GVHMR/TRAM 提取参考动作(或用 AMASS 等动作捕捉数据集),经人机关节映射、动作定向模型训练后,在仿真中用 PPO 强化学习按课程学习从静态姿态练到长序列复杂动作,再经领域随机化优化后部署到实机,并用残余强化学习或自适应增益微调。公司称动力学力控精度与稳定性已实现关键突破,动作也可复现到现实机械臂操作中。
擎朗智能正式发布 KOM 2.0(KEENON Operator Model 2.0),称其为全球首个面向服务行业的 VLA(视觉-语言-动作)模型。该模型采用 K-Mind 思考系统与 K-Act 动作系统的双系统架构,基于数亿次真实服务交互数据训练,支持毫秒级实时决策。
逐际动力推出具身智能训练范式 LimX DreamActor,首次将 Real2Sim2Real、模仿学习与真机强化学习深度结合,形成「现实环境数据采集—仿真数据预训练—真机数据后训练」全流程。系统只需消费级相机拍摄即可完成多视角数据采集,经三维重建与物理参数对齐构建高拟真仿真场景,再用少量真机强化学习完成跨域迁移,旨在提升样本效率、收敛速度和部署稳定性。
机器人大讲堂在2025世界机器人大会现场报道逐际动力展台。全尺寸人形机器人LimX Oli身高165cm、31个主动自由度,首次在WRC亮相并开卖,演示户外Live舞蹈与轻快步、模特步、正步等多步态切换,靠传统控制、强化学习和模仿学习结合的全身运动控制算法,价格15.8万元起。
推荐理由:作者亲历WRC现场,逐项拆解逐际动力展台的步态切换、抗扰恢复与遥操作细节,读者可据此了解其全链路技术路线。
上汽北京与逐际动力在北京签署战略合作备忘录,宣布成立具身智能联合实验室,围绕汽车场景开展具身机器人算法研发、系统开发与工具链部署。逐际动力将提供机器人本体、全身运控算法、VLA模型框架、数据引擎与工具链平台等底层技术,双方将在汽车制造场景开展人形机器人数据采集训练测评,并逐步形成从数据采集、模型训练到系统测试的完整研发流程。
本文解读NVIDIA于2025年3月GTC大会推出的开源人形机器人基础模型Isaac GR00T N1及配套的GR00T Blueprint合成数据工具链和Newton物理引擎。
TeknTrash Robotics 与环境服务公司 Sharp Group 合作,在伦敦东部 Rainham 的回收设施试点人形机器人 ALPHA(Automated Litter Processing Humanoid Assistant)。
Figure AI 发布端到端强化学习步行控制器,让 Figure 02 人形机器人在仿真中通过奖励模仿人类参考轨迹学会带脚跟触地、脚尖蹬地和摆臂的类人步态。训练在 GPU 加速物理仿真中并行进行数千台机器人,数小时收集数年仿真数据,结合域随机化与 kHz 级扭矩反馈控制实现零样本迁移到实机,10 台 Figure 02 运行同一神经网络无需单独调整。
推荐理由:原文给出 Figure 02 用强化学习实现类人步行的训练方法和仿真到现实迁移细节,可了解其技术路线。
Field AI 研究院(FAIRI)与 NVIDIA 合作,研究动态环境下的机器人具身问答(EQ&A)。团队借助 NVIDIA Omniverse 平台、Isaac Sim、Omniverse Replicator 和 USD Search API 构建物理精确的 3D 办公场景,模拟环境随时间的变化,并计划开源该长期具身问答数据集。
FieldAI 宣称开发了首个风险有界的 Field Foundation Models(FFM)机器人基础模型,可在无需先验地图、GPS 或云通信的条件下,让多形态机器人自主作业于危险、越野等非结构化工业环境,并已在数百个现场部署。