AEON 人形机器人进入舍弗勒 Humanoid Gym 训练，规划部署至少 1,000 台
Hexagon Robotics 宣布其多用途人形机器人 AEON 进入舍弗勒（Schaeffler）位于德国的 Humanoid Gym，按 Train → Validate → Deploy 模式训练，为未来数年在其制造业务中部署至少 1,000 台 AEON 做准备。
#Robot models and learning
HexagonAI 评分5959 X Square Robot/自变量机器人AI 评分4545 自变量机器人亮相WRC：家庭服务与物流分拣双场景展示，QUANXTA Zero无本体数采可体验
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%。
荭杏科技AI 评分2828 荭杏科技大壮Z6工业人形机器人｜会思考的柔性工业生产力
荭杏科技推出工业人形机器人大壮Z6，以原生一体VLA架构打通“感知—认知—决策执行”，面向智慧工厂、无人仓储、精密装配与动态柔性产线场景。大壮Z6采用“智能大脑+运动小脑”双层架构，大模型决策直驱毫秒级运动控制，可读取自然语言任务指令、经观察演示习得新技能，无需复杂编程部署。公司称其基于强化学习+模仿学习边干边学，支持动态产线分钟级换线调试。
达纳灵动 · XAI 评分6262 Dyna Robotics 公布 Dyna-2 在百万小时第一视角视频上的可复现训练方法
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。
Skild AI精选AI 评分7676 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，通过视频演示实现上下文学习
Skild AI 发布机器人基础模型 S1，以视频演示作为任务提示，无需微调即可执行训练中未见过的操作任务，长时程任务最长约10分钟。在10万小时预训练数据规模下，ICL模型在未见任务上成功率为66%，语言提示VLA为9%；单一演示相当于约380次后训练演示，种植任务从录制演示到自主执行用时11分钟。S1 基于NVIDIA AI基础设施训练，并已与商业伙伴投入使用。
推荐理由：原文给出ICL与VLA在同等数据规模下的对比数字和部署时间线，读者可以据此评估上下文学习路线对操作任务的可行性。
DiligentAI 评分5454 Diligent Robotics 开始向美国医院部署 Moxi 2.0 并推出机器人 World Model
Diligent Robotics 宣布开始向全美健康系统部署 Moxi 2.0，同时推出其自研机器人 World Model，即从机队部署经验中持续学习的 learning flywheel。
未来不远 · 微信公众号AI 评分4545 未来不远 F2 机器人在 2026 WRC 现场自主制作肉酱意面并展示多机协同家务
未来不远 F2 机器人在 2026 WRC 世界机器人大会现场全程自主制作肉酱意面，7 个连续步骤、双臂协同、无人干预，基于第二代全栈自研本体与新一代 WAM 世界动作模型和 AVLA 模型。同期首次公开展示多机协同长程闭环能力，一台自主完成脏衣归集、投放洗衣机与洗护管控，另一台承接叠放，全程无人参与。现场还公开甜樱粉、香槟金、深海蓝、薄荷绿四款新配色，展位 C136，展期 8.19~8.23。
石麻笔记 · 微信公众号AI 评分6767 世界模型EP06：访谈VPP两位一作，谈VPP、BagelVLA与Ctrl-World
石麻笔记采访了VPP的两位一作胡钰承和郭彦江（清华大学交叉信息学院陈建宇老师博士生），围绕VPP、BagelVLA、Ctrl-World三个工作展开。
OFweek RoboticsAI 评分7575 Dyna Robotics发布Dyna-2世界-动作模型，成功率较VLA提升1.55倍
Dyna Robotics于2026年8月发布机器人基础模型Dyna-2，采用WAM（世界-动作模型）架构替代Dyna-1的VLA路线，预训练使用100万小时人类第一视角视频、零机器人实操数据。
灵巧智能AI 评分2323 100%通过结业！2026具身智能暑期实训营圆满结营
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。
Sergey LevineAI 评分3030 Chelsea Finn谈机器人进入GPT时代
Physical Intelligence联合创始人Chelsea Finn在Startup School 2026演讲，分享如何构建现实世界中的通用机器人：强化学习将机器人吞吐量提升2倍，系统可自主运行数小时。她认为机器人正在进入"GPT时代"——从专用模型走向可跨任务、跨机器人的通用系统。Sergey Levine感叹：Chelsea的演讲又是摇滚明星级别，机器人确实能叠衣服和做浓缩咖啡了！
国科投资 · 微信公众号AI 评分5757 亮源新创完成数亿元Pre-A轮融资，由国科投资领投
亮源新创（Light Origins）宣布完成数亿元Pre-A轮融资，由国科投资领投，招商局创投、襄禾资本等参与投资，资金将用于超大规模具身智能模型训练、多模态数据基础设施建设、软硬件全栈平台研发及团队扩张。
Harbin Institute of Technology Robotics精选AI 评分6565 哈工大吴志光团队开发自适应磁控纳米机器人集群平台，实现小鼠和非人灵长类脊髓腔内导航
哈工大吴志光教授联合团队开发自适应磁控纳米机器人平台，可在外部磁场驱动下形成涡旋状、链状和带状等群体运动模式，并在小鼠和非人灵长类动物体内实现脊髓腔内定向导航，成果发表于《科学进展》（Science Advances）。
推荐理由：研究团队公布了磁控纳米机器人集群在非人灵长类体内的导航实验结果，关注微纳机器人医学转化的读者可了解其技术路线。
OFweek RoboticsAI 评分6868 戴盟发布触觉锚定世界模型Daimon-TWM，触觉竞争转向模型层
戴盟机器人8月10日发布触觉锚定世界模型Daimon-TWM，次日完成数亿元战略融资，为两个月内第二笔亿元级融资。
Elite Robots/艾利特机器人精选AI 评分6464 艾利特具身双臂机器人进入果链钻孔车间量产上下料
艾利特与迈幸机器人联合开发的具身双臂上下料机器人在果链头部工厂钻孔车间实现7×24小时无人化量产，单组循环节拍52秒，上下料良率99.9%，5台设备稳定在线。方案采用力位混合控制与动态轨迹规划实现双臂协同，搭载自研元启Primo具身大模型，上料精度±0.2mm以内，并通过无线IO四步握手方案免去机床原厂改造，部署周期从首台10天压缩至第五台7天。
推荐理由：原文给出产线节拍、良率与部署周期等实绩数字，读者可以据此了解具身双臂方案在量产车间的落地路径。
艾利特机器人 · 微信公众号精选AI 评分6565 艾利特具身双臂机器人进入果链钻孔车间量产上下料
艾利特与迈幸机器人联合开发的具身双臂复合上下料机器人已在果链头部工厂钻孔车间量产运行，单组循环节拍52秒、上下料良率99.9%，首台设备持续运行一年以上、5台设备同步在线。
推荐理由：原文给出果链钻孔车间双臂上下料的节拍、良率与部署周期，可对照单臂与人形路线看工程取舍。
艾利特机器人 · 微信公众号AI 评分4040 艾利特机器人登上CCTV2：以“一脑多形”布局全球智造，成江苏出海标杆
艾利特机器人登上CCTV2《央视财经》，其产品已进入全球50多个国家和地区，2025年出口销量占比达33%，今年上半年海外市场销量增幅约170%。公司今年5月全球首发轮式人形机器人Centaur-G1，采用“轮式全向移动底盘+高精度双臂”构型，并自研工业级具身大模型平台“元启Primo”。目前其排期已覆盖至明年年中，正从设备供应商转向解决方案提供商。
正行创新 · XAI 评分2727 Striding.AI物理AI完成多阶段拆箱
更高的任务成功率和更快的执行速度。🚀 我们的物理AI系统完成了使用工具与高精度双手操作的多阶段拆箱任务。 由 #STEAM 驱动，它从混合质量的真实世界经验中学习帧级任务进展。
正行创新 Striding AI · YouTubeAI 评分2929 STEAM 如何实现高精度机器人自主拆箱 | StridingAI 演示
StridingAI 演示中，清华大学 Chao Yu 教授团队的 STEAM 模型驱动机器人自主完成多阶段拆箱任务，通过工具实现毫米级双臂协同操作。STEAM 逐帧建模任务进度与动作质量，从专家演示、模型采样和人类接管的混合质量数据中提取学习信号，提升任务成功率与执行速度。
达纳灵动 · X精选AI 评分6868 达纳灵动发布 Dyna-2 世界-动作模型，基于百万小时人类视频预训练
Dyna Robotics 介绍 Dyna-2，一个在一百万小时人类视频上预训练的世界-动作模型。作者称在这一规模上发现了几条新的 scaling law：世界-动作模型在人类数据上跨越四个数量级（从 1000 小时到 1。
推荐理由：原文给出了四个数量级的数据规模与三条 scaling law 结论，可帮助读者理解人类视频预训练如何迁移到机器人数据。
LeadeRobot精选AI 评分7777 Mila与蒙特利尔理工团队开源约2000美元机器导盲犬Milo，基于宇树Go2实现室内外自主导航
Mila-魁北克AI研究所与蒙特利尔理工团队发布开源机器导盲犬Milo，称可将约5万美元的导盲犬成本压到约2000美元。硬件基座为宇树Go2 Air/Pro加NVIDIA Jetson Orin Nano，用磁编码器伸缩手柄反解使用者三维位置，先建鸟瞰图再跑导航策略，策略在GPU加速仿真中约10分钟练出并零样本部署真机。
推荐理由：原文完整拆解了Milo的感知、策略训练与实测细节，读者可以对照自己的导航项目复用其工程取舍。
LeadeRobot精选AI 评分7979 意大利IIT联合INAIL发布ergoCub人形机器人，人机协作抬举可降低人类腰骶关节负荷
意大利技术研究院（IIT）与INAIL提出共享具身智能架构，并造出人形机器人ergoCub，研究成果发表于Nature Machine Intelligence。
推荐理由：原文梳理了把人体工效写进机器人硬件优化的方法与真机数据，读者可以了解设计与控制如何围绕人机协作展开。
Sergey LevineAI 评分3838 动作分块为何有效？新论文解析
动作分块（action chunking）是一种效果出奇好的方法。现代大规模模仿学习基本上离开了它就无法工作。但它到底为何有帮助？在我们的新论文中，我们试图拆解其中的原因。正所谓，接下来发生的事可能会让你惊讶……
UniX AI/优理奇 · YouTubeAI 评分1717 UniX AI Panther 人形机器人自主完成家庭早餐制备
UniX AI 的 Panther 人形机器人在其家庭早餐服务场景中自主规划并完成从备料、加热食物、制作饮品到端上餐桌的完整流程。UniCortex 负责长程任务规划，UniFlex 支持用少量演示快速学习新家务技能，UniTouch 融合视觉与触觉感知，提升对食物、厨具与日常物体的操作可靠性。更多信息见 www.unix-group.ai。
澎湃新闻科技频道 · 微信公众号AI 评分5151 专访复旦陈涛：具身底层模型架构急需突破，两年内难迎GPT时刻
复旦大学深度学习实验室主任陈涛在澎湃科技专访中认为，主流VLA模型过度依赖成功轨迹数据、缺少失败与纠错数据，导致机器人缺乏自主纠错和持续学习能力，具身底层模型架构急需突破，两年内很难实现具身GPT时刻。
OFweek RoboticsAI 评分7171 自变量机器人开源HOST框架，机器人看一段29秒视频即可学新技能
自变量机器人发布并开源HOST框架，机器人观看平均29秒人类演示视频即可复现新技能，成功率达62%，数据量仅为Pi-0.5微调方案的1/50、学习时间1/500。HOST不逐帧模仿人类动作，而是以视觉结果为中间语言，按任务进度而非时间对齐视频与机器人执行，采用双专家MoT架构，学习发生在推理阶段、权重冻结，旧技能保留率高于微调方案；光照与场景变化下成功率仍保持在50%以上，论文和代码已开源。
Hugging Face LeRobotAI 评分5252 Hugging Face LeRobot v0.6.1 发布
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）。
RoboParty · 微信公众号精选AI 评分6767 RoboParty Lab 联合浙江大学、清华AIR发布并开源世界模型控制方法 INTACT
RoboParty Lab、浙江大学、清华大学智能产业研究院（AIR）与 InSpatio 联合发布并开源世界模型控制方法 INTACT（INtent-To-ACTion）。
推荐理由：原文给出与传统CEM搜索的延迟和成功率对比，读者可据此判断免搜索世界模型控制的收益边界。
Ars TechnicaAI 评分6565 谷歌发布 Gemini Robotics 2.0，称提升灵巧度与安全性
谷歌发布 Gemini Robotics 2.0，由 Gemini AI 模型驱动的机器人可完成更复杂任务、持续分析变化的环境并与其他机器人协作。该版本包含三个新子模型，其中升级后的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 被 DeepMind 称较此前 1.6 版本有显著提升，已与 Gemini Live API 集成，另有子模型自当日起向开发者开放。
Apptronik SocialAI 评分5757 Apptronik 祝贺 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，Apollo 2 演示全身推理与灵巧操作
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，机器人公司 Apptronik 转发祝贺。引用内容称其为新一代物理 AI，将全身智能带到人形机器人，并具备先进灵巧操作与多机器人协作能力。Apptronik 表示，看到 Apollo 2 借助高级推理完成全身任务并实现精细灵巧操作是一次巨大飞跃。
北京智在无界科技有限公司精选AI 评分6464 智在无界发布Being-H0.8，首个在预训练中引入触觉的隐式世界动作模型
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。
线性资本AI 评分4343 正奇未来完成数亿元天使系列融资，线性资本连投两轮
物理AI公司正奇未来在8个月内完成数亿元天使系列融资，线性资本连投两轮，核心资方还包括鼎晖VGC投资、上汽集团恒旭资本、周大福投资等。其自研的QUORRA DoorMind世界模型与QUORRA FLAT运动执行平台已在多类场景进入测试阶段，首款短途出行机器人QUORRA X5已获海外十多个国家和地区的商业订单。资金将用于模型与平台研发、QUORRA量产制造及全球线上线下渠道铺设。
云启资本AI 评分4242 云启季刊 Q2 | 盛夏，未来有了更多具体模样
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。
具微科技AI 评分5252 具微科技发布工业具身大脑MicVLC
具微科技发布工业具身大脑MicVLC，并首次提出VLC（Vision-Language-Calling）架构范式，将认知层与执行层解耦，区别于传统VLA模型把Action与特定终端执行器底层控制深度耦合的做法。
Fudan Multimodal Embodied IntelligenceAI 评分3030 复旦智能机器人与先进制造创新学院携多项成果亮相2026世界人工智能大会
2026世界人工智能大会期间，复旦大学智能机器人与先进制造创新学院集中展示具身智能、物理智能等成果。苏昊教授在主论坛作物理智能主旨演讲，苏度科技首次在国内公开亮相并展示四机器人电池模组协同装配产线；张立华团队智能巡检机器狗亮相央视节目。
OFweek RoboticsAI 评分6868 WAIC智启具身论坛六位嘉宾预测机器人的ChatGPT时刻还需两到五年
WAIC智启具身论坛2026上，六位嘉宾对机器人ChatGPT时刻给出两到五年的预测，其中姚卯青说两年、徐丹飞说五年，但各方对判定标准尚未形成共识。讨论聚焦三条主线：数据飞轮需靠真实部署积累而非单纯采集；VLA与世界动作模型（WAM）并非对立，PI以π0.7延续VLA路线而Dyna转向WAM；全栈能力成为趋势但全栈商业模式未必是唯一答案。
云启资本AI 评分5858 云启Attention WAIC世界模型专场回顾：三场分享与圆桌讨论
云启资本联合NICE学术在WAIC期间举办世界模型BBQ活动，收到超500份报名，到场观众超百人。上海交大陈思衡介绍EmboMatrix具身决策训练场与EmboCoach批量训练VLA工具的路径。
Holiday Robotics精选AI 评分6262 Holiday Robotics FlashSAC论文获RSS 2026最佳论文奖，为韩国团队首次
Holiday Robotics研究人员的论文在RSS 2026获最佳论文奖，为韩国团队首次。其FlashSAC是一种强化学习算法，将原本需数小时的人形机器人行走训练缩短至几分钟，克服学习速度与稳定性之间的权衡。
推荐理由：原文给出FlashSAC训练速度与验证范围等可查细节，读者可以了解强化学习算法如何缩短人形机器人策略开发周期。
石麻笔记 · 微信公众号AI 评分7474 戴若犁访谈：ModalityNet 将人类数据编译为可学习的机器人数据
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。
极智嘉AI 评分4747 极智嘉在 WAIC 2026 发布 Gravity 具身智能框架与“一核双擎”战略
极智嘉在 2026 世界人工智能大会（WAIC）发布统一具身智能框架 Gravity 及其首个核心基础模型 Gravity 4D，面向长时程、复杂的物理任务。Gravity 4D 实现从预测世界样貌到理解物理世界如何运行的基础性跨越，公司同时提出“一核双擎”（One Core, Dual Engine）战略。