天创机器人等发布工业多模态安全性评估数据集InspecSafe被Scientific Data收录
天创机器人联合清华大学、达摩院与东南大学发布的工业多模态安全性评估数据集InspecSafe-V1论文被《Nature》旗下期刊《Scientific Data》收录。
天创机器人联合清华大学、达摩院与东南大学发布的工业多模态安全性评估数据集InspecSafe-V1论文被《Nature》旗下期刊《Scientific Data》收录。
帕西尼在WRC 2026发布第四代GEN4多维触觉传感器矩阵,搭载自研第四代原生真6D触觉感知芯片FUSE,新增Superior旗舰传感单元、Neuron全身电子皮肤和Gripper夹爪感知模块,并提供19款不同尺寸传感器方案。
智源研究院 8 月 21 日发布 FlagEval-Robo 具身智能评测体系,推出 FlagEval-Robo-Sim 与 FlagEval-Robo-Real 两大榜单,公开 12 个开源模型的评测结果,所有模型在评测数据集上进行了平等后训练。
推荐理由:评测用统一双轨标尺量化了仿真与真机的性能落差,读者可据此判断仿真榜单成绩的参考边界。
8 月 19 日,帕西尼在北京举办“2026 全球具身生态之夜”(GEEN 2026),汇聚近 200 位产业、学术与资本伙伴代表。现场启动 PaXini Inside 伙伴计划,投入数亿元规模资金与产业资源,开放六大核心权益,并发布全国超级具身数采基建加速计划。活动还促成与腾讯云、国家工业信息安全发展研究中心、天津中德应用技术大学等多项合作签约。
8 月 19 日,清华大学自动化系赵明国教授团队在 Science Robotics 发表论文《Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots》,入选 2026 年 8 月人形机器人特刊,所用机器人平台为加速进化(Booster)自主研发的人形机器人。
推荐理由:论文拆解了传统感知-规划-控制流水线的三处失效,并给出可复现的仿真到真机迁移方法。
开普勒在 WRC2026 展出麒麟全系重载四足机器人,英伟达物理 AI 与机器人高级总监黄敏珊到访展位并体验麒麟重载款。麒麟重载款整机 300kg 级自重、近吨级满载负载,充电 1 次连走 8 小时,核心部件达 IP67 防护等级;乘骑款支持真人载人骑行加后部载物转运双模式。
帕西尼(PaXini AI)在2026世界机器人大会上首秀三大新品:全球首个足底多维触觉传感器PX-FOOTRIX、新一代五指数据采集手套PXCap Pro,以及搭载自研6D触觉感知芯片GEN4 FUSE的第四代ITPU传感器系列PX6AX GEN4。
章鱼动力发布面向具身智能的通用世界模型 SYNWorld V0.5,采用 MoT 架构,参数规模 10+B,训练数据 30+ 万小时,涵盖图像、视频及带动作标注的机器人动作轨迹。
奥克兰大学LISMS实验室与西安交通大学联合提出Video2Knowledge框架,从一段普通单目RGB视频中提取手与物体6D轨迹并转成机器人动作序列。系统用WiLoR恢复3D手部网格、结合OnePoseViaGen做物体追踪,并设计四阶段物理感知校正模块,操作物体位姿准确率在正面视角下从52.5%提升到59.0%。
自变量机器人在8月19日至23日的北京世界机器人大会(WRC)上展示家庭服务、物流分拣和无本体数据采集三个展区。其全自研端到端世界统一模型WALL-B驱动机器人完成数十项家务,物流分拣效率达1816件/小时、准确率98%,成本较“人形机器人+五指灵巧手”方案下降70%,并已在真实产线常态化运行;QUANXTA Zero数采方案数据入库有效率超85%,可将训练数据成本降低90%。
Dyna Robotics 公布了如何在超过 1,000,000 小时的第一视角(egocentric)视频上可复现地训练 Dyna-2。
2026年8月,浙江灵巧智能科技有限公司主办、上海人工智能研究院与纵深创科(上海)科技有限公司联合主办的2026具身智能暑期专项实训研修营结营,5天40学时课程中来自十余所院校和数十家企事业单位的学员全员通过考核,综合满意度评分96.8分。
帕西尼(PaXini AI)于8月14日发布五指数据采集手套 PXCap Pro,集成触觉、视觉与关节姿态三模态,主打高一致性物理真值数据采集。触觉灵敏度 0.1N,腕部 165° 超广角相机,内置 ±0.15° 角度编码器,整机约325g,实现毫秒级模态硬件同步。产品将于8月19日开幕的 2026 世界机器人大会(WRC)B馆 B203 展位亮相。
PKU EPIC Lab 提出HumanTracker基准,用于人形运动跟踪的评估,被ECCV 2026接收。基准包含约153小时来自多名专业演员的光学运动轨迹,分为四个运动族并带文本标签;配套的HumanScore指标基于包含24K动作的12K运动对训练,与人类偏好对齐,能揭示运动学指标常漏掉的接触与稳定性失败,如脚滑和落地时机错误。
推荐理由:原文提出将人形运动跟踪评估与人的感知对齐的基准和指标,指出现有运动学误差会漏掉足底滑移等接触问题。
Persona AI 与摄影指导 Pekka Varis 合作,在 30 天内基于动作捕捉数据与 Isaac Lab 关节动作,用 Dell Pro Max Tower T2 工作站(NVIDIA RTX PRO Blackwell 6000 GPU)将 CAD 数据转为 USD 格式。
OneRobotics 与 58.com 正式签署战略合作框架协议,将围绕真实场景数据共享、机器人应用部署与行业人才发展展开合作,初期聚焦家庭、运动健康与商业服务场景。
从仿真到真实世界。🤖🌍 在 #IOAI2026 上,来自 108 个国家和地区的 471 名学生参加了团队挑战赛。 作为联合主办方和独家具身机器人平台提供商,Galbot 帮助各团队将他们的解决方案从仿真迁移到 Galbot G1 上进行部署。 祝贺所有团队!🚀 #EmbodiedAI #HumanoidRobotics #Galbot #IOAI
帕西尼披露完成10亿元战略轮融资,累计融资近40亿元,同时将总部迁至北京并完成股份制改造。文章分析其触觉传感器、全模态数据采集、灵巧手与本体的全栈布局,称自研触觉芯片近一年消耗量逼近100万颗,PX-6AX GEN3指腹产品支持最多717路触觉信号输出、最大频率1000Hz、IP68防护及超1000万次测量寿命,相关指标来自帕西尼实验室。
拓斯达在完成虚拟仿真数据应用部署后,补齐真机数据采集能力,推出真机多模态数采体系。该体系以自研高精度多模态数采夹爪为核心,无需机器人关节映射即可适配各类机型,支持六自由度高精度位姿跟踪,常规工况定位平均误差≤0.25%,并同步收录视觉画面、运动轨迹、末端姿态与夹爪动作等多维信息,兼容单手、双手工序示教。
诺因智能完成天使++轮单笔5亿元融资,由经纬创投领投,用于打造机器人“泛化大脑”。其GLOW模型与KNOWIN-X1机器人协同落地,目标是加速智能机器人走进家庭。
Hugging Face LeRobot 发布 v0.6.1,包含破坏性变更:lerobot.types 模块更名为 lerobot.lerobot_types(PR #4232)。
智在无界BeingBeyond发布Being-H0.8,称其为全球首个隐式触觉世界动作模型,将视觉、触觉、动作与未来状态变化统一到同一隐空间,预训练使用超过500,000小时第一人称人类视频。
推荐理由:该模型把触觉引入大规模预训练并配自研伪标签系统,读者可据此了解触觉数据从实验室信号变成可规模化预训练资源的路径。
拓斯达联合无问智科建成工业搬运场景物理AI数据闭环平台,覆盖虚拟仿真、数据标注、数据整理、模型训练到真机测评全链路。平台用Scan2Sim与Gen2Sim批量生成多工况训练场景与长尾边缘案例,现场调试周期从“月级”压缩到“周级”,真实数据采用自动预标注+人工复核,标注效率提升10倍。拓斯达称已打通数据采集、仿真扩充、模型训练、真机部署全流程,全系具身智能机器人均可依托平台完成标准化迭代。
求之科技举办的ROS暑期学校「具身智能VLA强化营」于7月20日至7月23日在浙江理工大学落幕,40余名来自高校、科研院所与企业的学员参训。课程以AIRBOT Play六轴机械臂为实践平台,学员基于MoveIt2完成运动规划,并通过DISCOVERSE 3DGS渲染与MuJoCo仿真走完Real2Sim2Real流程,在真机上完成数据采集、模型训练与部署推理,最后以小组任务挑战收尾。
头部。双手。全身。以及大量人类数据。🙌 在WAIC 2026上,@GenRobotAI展示了如何捕捉真实人类经验,并将其转化为高质量、可扩展的Physical AI数据。 让我们回顾精彩亮点!🎬#WAIC2026 #GenrobotAI #HumanData
云启资本发布 Q2 季刊,披露被投企业在融资、产品与落地三方面的进展:自变量机器人与智平方科技投后估值均超 200 亿元,星尘智能完成 B 轮超 10 亿元融资,诺瓦聚变累计融资 12 亿元。
NEURA Robotics 宣布与 RWTH Aachen University 合作建立 NEURA Gym RWTH Aachen,选址 Hightech Campus Melaten,面积约 3,000 平方米,预计 2026 年底前开放。
石麻笔记对诺亦腾创始人戴若犁进行线下访谈,解读其上线的 ModalityNet 数据集。该数据集包含三类可跨本体复用的数据:MOV 大空间交互数据(约八千小时,对比 AMASS 约七十多小时)、OM 灵巧操作数据(手部亚毫米级精度,含触觉与空间音频)、ITW 野采主观视觉数据,公开部分约占实际持有量的 1/20。
清华于超老师团队与正行创新(Striding AI)联合提出自监督帧级优势建模算法STEAM,从专家演示的时间顺序中学习帧级进展信号,为专家数据、机器人rollout和人工纠正数据逐帧打分。
LimX Dynamics 随 COSA 0.5 发布 V³-0,这是其 VLA-tools 层中支持移动全身操作的人形 VLA 技术栈,运行在 43 自由度的 LimX 人形机器人 Oli 上。
推荐理由:原文说明了 V³-0 的架构组成和人类在环真机强化学习闭环,读者可以据此理解移动全身操作能力的来源。
RoboParty 宣布成立 RoboParty Lab,并开源三项人形机器人工具链:监督学习训练框架 MimicLite、无监督强化学习控制框架 UFO 和动作重定向工具 hhtools。
推荐理由:三项工具链给出了训练算力、耗时和已接入策略等具体数字,读者可据此评估其在自身研发流程中的复用价值。
灵初智能与北大-灵初联合实验室发布并开源双灵巧手通用操作模型和全栈系统 EgoSteer,包含数据处理管线 EgoSmith、机器人技术栈 Robot-Stack 和世界模型增强的 VLA 模型。
推荐理由:原文给出从人手数据处理、真机纠偏到模型架构和实验数字的完整链路,读者可据此评估其可复现价值。
Ars Technica 采访 MIT 的 Vincent Sitzmann、Runway CTO Anastasis Germanidis 与 World Labs 联合创始人 Ben Mildenhall,解析世界模型的定义、技术路线分歧与尚未确定的问题。
ABC 发布面向机器人的开放数据、训练与基础设施,并释出迄今规模最高的遥操作数据集,同时系统研究了设计决策、预训练与后训练技术。Pieter Abbeel 转发并推荐 i2rt 的 ABC Box 机器人套装,称其与 ABC 的数据和训练基础设施兼容、更易上手,链接为 https://i2rt.com/products/abc-box 。
蚂蚁灵波开源了面向具身智能的 MoE 视频基础模型 LingBot-Video,采用 DiT 加稀疏 MoE 架构,30B 参数、推理时激活 3B,宣称效率约为稠密模型的 3 倍。
推荐理由:材料给出了RBench上的对比分数和开源范围,便于读者判断这一具身视频模型的起点与可用性。
智源研究院发布多模态表征世界模型悟界·RoboBrain Orca,核心思路是从预测下一个词、下一帧、下一动作转向预测下一个世界状态,先学习统一的世界潜在表征,再通过文本、图像、动作三种轻量读出模块适配下游任务。
推荐理由:原文说明了从预测下一输出转向预测下一状态的训练范式,以及冻结主干加轻量读出模块的做法,可迁移给关注世界模型路线的读者。
求之科技ROS暑期学校“具身智能VLA强化营”开启招募,课程于2026年7月20日至23日在浙江理工大学进行,共4天,全程免费、食宿自理。课程围绕视觉语言动作大模型(VLA)、高保真仿真器、机器人运动学建模、MoveIt2运动规划与Linux/ROS 2开发环境,带学生实践从感知、决策到执行的完整链路及Sim2Real迁移中的标定、控制适配与误差修正。
香港中文大学(深圳)等机构提出 GeoPredict,在 VLA 生成动作前显式预测末端执行器与关节级未来轨迹,并用 3D Gaussian 建模未来工作空间几何。
推荐理由:GeoPredict 把未来轨迹与三维几何预测并入 VLA 训练,读者可了解一种不增加推理开销的空间推理思路。
Apptronik 宣布扩建位于奥斯汀的 Robot Park 人形机器人数据采集与训练设施,面积近 90,000 平方英尺,并发布双足与轮式两种配置的 Apollo 2 人形机器人。
Dexmate 发文主张工业 Physical AI 的部署上限由硬件而非模型决定,并以自家 Vega 1 Pro 为例展开。