Physical Intelligence 发布机器人模型 π0.7，展示折叠衣物等涌现能力
Physical Intelligence 宣布其最新模型 π0.7 具有多项涌现能力：可以在没有任何叠衣数据的情况下控制一台新机器人折叠衬衫，能通过语言指导学会使用电器，还能在一个模型中完成多种灵巧操作任务。
#Robot models and learning
Physical Intelligence SocialAI 评分5959
Physical Intelligence精选AI 评分7777 Physical Intelligence 发布可引导的通用机器人模型 π0.7，展示组合泛化能力
Physical Intelligence 发布通用机器人模型 π0.7，称其能以与微调专用模型相当的速度和稳健性完成多种灵巧操作，并对训练数据中未见的任务表现出组合泛化的初步迹象。
推荐理由：文中用空气炸锅和 UR5e 叠衣服两个具体实验，展示组合泛化与跨本体迁移的实际表现，便于判断通用模型与专用模型的距离。
Skild AI精选AI 评分6767 Skild AI 收购 Zebra Technologies 机器人部门，推进仓储部署
Skild AI 宣布收购 Zebra Technologies（前身为 Fetch Robotics）的机器人部门，计划将 Skild Brain 部署到仓储场景以自动化端到端履约流程。Zebra 的 Symmetry Fulfillment 调度平台已在物流环境中验证，可在机器人和一线工人间协调任务；公司称此次收购将加速其数据飞轮并扩展到更多垂直领域和机器人形态。
推荐理由：收购方自己说明了整合方向，读者可以据此判断其平台与通用模型将如何组合进入仓储场景。
线性资本AI 评分5151 UNICUS完成线性资本领投新一轮数百万美金融资
个性化制造品牌UNICUS（原方仔照相馆，深圳千帜科技有限公司）宣布完成数百万美金新一轮融资，由线性资本领投，九坤创投、天际资本跟投，公司创始团队及Maker赛道头部公司创始人以个人身份参与跟投，资金将用于积木生成大模型训练、AI Agent研发及海外市场拓展。
线性资本AI 评分5757 深朴智能完成半年内第三轮数亿元融资，线性资本、普华资本领投
通用具身智能机器人企业深朴智能（Simple AI）宣布完成半年内第三轮融资，金额达数亿元，由线性资本、普华资本领投，老股东钧山资本、顺为资本、BV百度风投持续加码，资金将重点投入具身机器人大脑与本体研发。
PsiBot/灵初智能精选AI 评分7474 灵初智能发布Psi-R2与Psi-W0双模型，基于10万小时人类数据预训练
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。
Zerith Robotics/零次方精选AI 评分6262 零次方机器人完成超亿元融资，润泽集团领投
零次方机器人宣布完成超亿元新一轮融资，由润泽集团领投，宁波东力、接力天使、平湖泽新跟投。公司称订单数已突破亿元、营收数千万，单月稳定量产百台，并在全国20余个地标场景完成验证；文中还介绍了其4D增广模型ZERITH-SDA与类脑双流异步执行架构ZERITH-V2等技术进展。
推荐理由：公司自述融资详情与订单规模，并说明其场景落地路径和数据增广方法，可了解其商业与技术布局。
Tokyo Robotics · YouTubeAI 评分2828 Torobo 人形机器人的类人行走与全身控制
Tokyo Robotics 演示了自研人形机器人 Torobo 的类人行走、全身遥操作与动作追踪，控制策略通过大规模并行强化学习训练，物理仿真中学到的策略部署到实机后实现了动态稳定的全身运动。公司表示将继续提升软硬件运动稳定性，并计划引入 AI 实现自主任务执行。
Sanctuary AIAI 评分5555 Sanctuary AI 展示液压灵巧手的零样本在手操作能力
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。
Agile Robots/思灵机器人精选AI 评分6666 Agile Robots 与 Google DeepMind 达成战略合作，将 Gemini Robotics 模型接入工业机器人
Agile Robots SE 与 Google DeepMind 宣布建立战略研究合作，将 Gemini Robotics 基础模型与 Agile Robots 的工业机器人平台结合，开发可适应、具备推理能力的机器人。合作首先聚焦可靠性和规模关键的工业制造场景，通过部署、数据采集、模型训练与迭代形成数据飞轮；Agile Robots 表示其全球已安装超过 20000 套机器人解决方案。
推荐理由：合作聚焦工业场景部署与数据回流训练，读者可以借此了解基础模型与整机厂商打通的落地路径。
Berkeley AUTOLAB精选AI 评分6868 CaP-X：面向机器人操作的编码智能体基准测试与改进框架发布
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。
Dobot/越疆机器人精选AI 评分6464 越疆启动第三批全尺寸工业人形机器人ATOM量产交付
越疆机器人正式启动第三批全尺寸工业人形机器人ATOM的量产交付，投入全球产业一线应用。ATOM搭载自研DOBOT-VLA模型，可融合视觉、语言与动作完成自主决策，关节模块经过近万次循环测试，并支持与轮式、多足机器人在统一平台下协同调度。
推荐理由：原文由当事方说明第三批量产交付进展和场景落地情况，读者可据此了解其产业化推进节奏。
SharpaAI 评分4444 Sharpa 携手 NVIDIA 在 GTC 展示仿真突破，推进机器人训练新范式
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。
Physical Intelligence SocialAI 评分5252 Physical Intelligence 为 π-0.6 增加 RL token 输出以支持快速强化学习微调
Physical Intelligence 为其最新模型 π-0.6 增加了一个 RL token 输出，由极小的 actor 和 critic 通过强化学习快速学习，让模型在数小时甚至数分钟内即可针对精细任务完成微调，无需训练整个模型。
Physical Intelligence精选AI 评分6060 Physical Intelligence 提出 RLT：用高效在线强化学习实现精细操作
Physical Intelligence 提出名为 RL tokens（RLT）的新方法，让视觉-语言-动作模型（VLA）输出一个特殊 token 与轻量在线强化学习策略对接，仅用少量真实数据即可提升精细操作阶段的速度与成功率。
推荐理由：原文把 VLA 与轻量在线强化学习的接口设计讲清楚了，并给出四项任务上的提速数据，读者可据此评估这类方法能否用于自己的精细操作任务。
Skild AI精选AI 评分7575 Skild AI 与 ABB Robotics、Universal Robots、NVIDIA 合作部署 Skild Brain
Skild AI 宣布与 ABB Robotics、Teradyne 旗下 Universal Robots 和 MiR 合作，将通用模型 Skild Brain 集成到工业机器人中，无需逐任务编程，通过少量任务数据做 post-training 微调。
推荐理由：Skild AI 自述与 ABB、UR、NVIDIA 的合作部署方式与装配任务细节，读者可了解其通用模型如何进入产线。
1X TechnologiesAI 评分4040 1X 借助 NVIDIA 机器人平台训练人形机器人 NEO 的 AI
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。
RoboForce精选AI 评分7272 RoboForce 完成 5200 万美元融资，累计融资达 6700 万美元
RoboForce 宣布获得 5200 万美元超额认购融资，累计融资达 6700 万美元，本轮由 YZi Labs 领投，Jerry Yang 参投。新资金将用于加速下一代机器人基础模型、扩展通用 Physical AI 机器人，并推进面向商业部署的制造准备。
推荐理由：融资公告同时交代了资金用途和与NVIDIA的技术栈合作，读者可以据此了解这家公司下一阶段的落地路径。
Figure AIAI 评分5757 Figure AI 演示 Helix 02 全身端到端整理客厅
Figure AI 发布 Helix 02 新演示，该单一神经网络系统完成全身端到端的客厅整理任务，在走动中持续操作物品、工具和容器。演示中 Helix 02 无新算法和特殊工程，仅靠新增数据学会用喷雾瓶加毛巾擦拭清洁、双手端箱收集积木、把枕头抛回沙发、手持遥控器换向后按键关电视，并侧步穿过茶几与沙发间的窄缝。
Physical Intelligence SocialAI 评分3939 PI开发机器人双层记忆系统
我们为模型开发了一个记忆系统，提供短期视觉记忆和长期语义记忆。 我们的方法使我们能够训练机器人执行长而复杂的任务，比如清理厨房或从头准备一份烤奶酪三明治 👇
Physical Intelligence精选AI 评分7878 Physical Intelligence 提出 MEM，让 π0.6 的 VLA 记住最长 15 分钟的长时程任务
Physical Intelligence 提出名为 Multi-scale Embodied Memory（MEM）的方法，为视觉-语言-动作模型（VLA）同时提供短期与长期记忆，使模型能完成最长 15 分钟的任务，如清理整个厨房或从头做烤奶酪三明治。
推荐理由：文章把长时程任务的瓶颈定位到记忆机制，并给出短期存视频、长期存语言的双尺度设计，思路可迁移。
普华资本精选AI 评分6262 无界动力完成超2亿元天使+轮融资，第三轮接近完成
通用具身智能机器人公司无界动力宣布完成超2亿元天使+轮融资，由普华资本、深创投、创新工场、钧山资本、雅瑞资本联合投资，红杉中国、线性资本、高瓴创投等老股东追投，第三轮融资接近完成，累计融资额将达8亿元。
推荐理由：原文披露了融资规模、技术路线和落地阶段，读者可据此判断这家具身智能公司的商业化进度与研发方向。
Physical Intelligence SocialAI 评分3535 Physical Intelligence构建物理智能层
通用AI模型支撑了我们如今离不开的一些最令人兴奋的应用。我们设想，用π0.6这样的模型构建的类似"物理智能层"，也将同样推动物理世界的新一波应用浪潮。 我们最近已开始与少数几家公司合作，他们的机器人已在现实世界中执行实际有用的任务。 https://www.pi.website/blog/partner/?v=1
Physical Intelligence精选AI 评分7474 Physical Intelligence 提出物理智能层主张并公布 Weave 与 Ultra 的 π 0.6 部署数据
Physical Intelligence 在博文中提出机器人需要一个可复用的物理智能层，并公布了合作方 Weave 与 Ultra 使用 π 0.6 的真实部署数据。
推荐理由：两家部署方给出了自主率、漏抓与吞吐量等对照数据，便于判断基础模型迭代在真实场景中带来的实际收益。
普华资本AI 评分5858 普华资本领投RoboScience机器科学数亿元Pre-A轮融资
RoboScience机器科学宣布完成数亿元Pre-A轮融资，由普华资本领投，达晨财智、长石资本、香港慧科科创、天启资本跟投，招商局创投、零一创投等老股东持续加码，资金主要用于深化其核心VLOA大模型技术。
Samsung NEXT · XAI 评分5454 Samsung Next 与 NVIDIA 风投 NVentures 投资 Odyssey ML 加速通用世界模拟器研究
Odyssey ML 宣布获得 NVIDIA 风投部门 NVentures 与 Samsung Next 的投资，以加速其面向通用世界模拟器的研究。Samsung Next 转发该消息，表示很高兴参与 Odyssey ML 的旅程，并附上原推文链接 https://x.com/odysseyml/status/2021997012938580367。
西湖机器人 · XAI 评分1616 西湖机器人发布Titan o1
Titan o1：瞬间连通两个世界❤️❤️❤️。 凭借升级后的GAE模型，我们前所未有地统一了灵巧操作与全身运动。体验无缝的跨肢体整合，让"遥不可及"触手可及。 Titan o1。无论身在何处，都能抵达。🎆🎆🎆
HUMANOIDAI 评分5555 Humanoid 发布人形机器人车队 AI 框架 KinetIQ
Humanoid 发布 KinetIQ，一套用于在工业、服务和家庭场景中对人形机器人车队做端到端统一编排的自有 AI 框架，单一系统可控制不同本体与末端执行器形态的机器人。
线性资本精选AI 评分6262 对话它石智航陈亦伦：不做VLA、不仿真，一家具身智能公司的非主流判断
线性资本转发《晚点》对它石智航创始人陈亦伦的访谈，他阐述了与主流不同的技术路线：不认同在VLM上长出动作头的VLA架构，转而开发自研的AWE（AI World Engine），追求表达时间、空间、力等物理量；同时放弃遥操作采集，改用自研可穿戴手套加第一视角摄像机的采集设备。
推荐理由：访谈系统呈现了与主流VLA路线不同的技术判断和数据方案，读者可据此理解具身智能路线分歧的具体依据。
Figure AI精选AI 评分8282 Figure AI发布Helix 02：人形机器人全身自主控制模型
Figure AI发布Helix 02，将控制从上半身扩展到整个人形机器人，实现连续的移动与操作一体化自主任务。新增System 0全身控制器，基于超过1000小时人体动作数据与仿真强化学习训练，以10M参数网络在1kHz输出关节指令，替换约109504行手写C++代码；System 1连接头部的视觉、掌部相机、指尖触觉与本体感知，以200Hz输出全身关节目标。
推荐理由：原文给出Helix 02的架构分层、训练数据与演示任务细节，读者可以据此了解全身自主控制的具体实现路线。
SharpaAI 评分4949 Sharpa 在 CES 2026 以 CraftNet VTLA 模型和 North 机器人展示精细操作自主实机演示
Sharpa 在 CES 2026 上首次展出全身机器人 North，由 CraftNet 端到端分层 VTLA（视觉-触觉-语言-动作）模型驱动，连续四天每天八小时进行实机自主演示：拍照、乒乓球对打、风车装配和发牌，全程未用脚本。
Skild AI精选AI 评分8282 Skild AI 宣布完成 14 亿美元 C 轮融资，估值超 140 亿美元
Skild AI 宣布完成 14 亿美元 C 轮融资，由 SoftBank 领投，NVentures（NVIDIA）、麦格理资本、Jeff Bezos 等参与，估值超 140 亿美元。
推荐理由：官方披露融资规模、估值和收入数据，读者可据此了解这家通用机器人模型公司的商业化进展。
Skild AIAI 评分4848 Skild AI：让机器人通过观看人类视频学习新技能
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。
LimX DynamicsAI 评分5858 逐际动力发布具身智能体系统 LimX COSA，人形机器人 Oli 搭载演示移动操作
逐际动力正式发布具身智能体系统 LimX COSA（Cognitive OS of Agents），定位面向物理世界原生的具身 Agentic OS。系统采用自底向上三层结构：底层为全身运控基础模型，中层为大小脑融合的高阶技能层，顶层为自主认知与决策能力，涉及交互、记忆与思考。
Mentee Robotics · YouTubeAI 评分4848 MenteeBot 通过观察人类示范学会更换电池（无遥操作）：观察→训练→执行（Real2Sim2Real）
Mentee Robotics 演示了 MenteeBot 不用遥操作、仅通过观察人类示范就学会为另一台 MenteeBot 更换电池。学习流程为 Real2Sim2Real 三阶段：机器人以自身视角录制人类操作视频，基础模型在仿真中重建任务后用自博弈与强化学习进行大规模训练，再通过其专有 Sim2Real 技术迁移到实机自主执行。
SharpaAI 评分5353 Sharpa 发布分层 VTLA 模型 CraftNet 用于精细操作
Sharpa 发布端到端分层 VTLA（视觉-触觉-语言-动作）模型 CraftNet，面向精细操作中的最后一毫米接触控制。模型由三部分组成：System 2（约 1 Hz，开源 VLM 负责推理与任务分解）、System 1（约 10 Hz 负责运动规划与粗动作）、System 0（约 100 Hz 基于触觉反馈实时微调手部动作），三者异步协同。
Physical Intelligence SocialAI 评分2929 Physical Intelligence微调模型让机器人做家务
我们让机器人能够洗锅、擦窗、做花生酱三明治，还有更多任务！ 微调我们的最新模型就能实现所有这些任务，这对机器人学、莫拉维克悖论，以及具身智能中大模型的未来都有有趣的启示。 详见下方！
线性资本AI 评分5858 它石智航全栈技术首秀，亮相自主刺绣机器人与线束制造方案
12月19日，成立仅10个月的它石智航举办全栈技术首秀直播，全球首个实现自主刺绣的机器人正式亮相，以亚毫米级精细化操作完成拉线、下针、穿刺动作并绣出品牌Logo，同时展示了柔性精细操控在线束装配中的自主化落地。
Physical Intelligence精选AI 评分6464 Physical Intelligence 微调 π 0.6 挑战 Robot Olympics 五类任务，拿到三金两银
Physical Intelligence 通过微调其最新的 π 0.6 模型，在 Benjie Holson 提出的 Robot Olympics 五类日常操作挑战中，3 类给出金牌任务的初步解、其余 2 类达到银牌，平均成功率 52%、任务进度 72%。
推荐理由：用同一组外部提出的日常操作任务对比有无机器人预训练的差距，读者可据此判断基础模型预训练对操作技能的实际价值。
Physical Intelligence SocialAI 评分4747 π0系VLA涌现人类视频对齐
我们发现 π0/π0.5/π0.6 等 VLA 的一个涌现特性：随着预训练规模扩大，模型学会了对齐人类视频与机器人数据！ 这为我们提供了一种利用人类视频的简便方式。一旦 π0.5 掌握了控制机器人的能力，它就能自然地从人类视频中学习。