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10月8日周四
  1. Robotics 24/766

    Amazon 在 AWS 上发布开源 Physical AI Toolchain

    Amazon 发布开源平台 Physical AI Toolchain on AWS,集成 NVIDIA 物理AI技术栈,覆盖从合成数据生成、模型训练、仿真验证到边缘部署和持续改进的五个环节。客户可整体采用或按需选用组件,并借助车队管理能力通过空中升级管理数千台机器;平台架构指导源自 Amazon 自身超过 100 万台机器人的运营经验,帮助制造商数周内启动物理AI能力。

9月15日周二
  1. Agility Robotics66

    Agility Robotics 发布新一代人形机器人 Digit 5

    Agility Robotics 发布新一代通用人形机器人 Digit 5,主打可与人近距离协作的安全架构,无需传统物理安全围栏。其采用独立安全控制器、AI 人体检测与视听提示,并作为 NVIDIA Halos for Robotics 平台首个发布合作伙伴,基于 NVIDIA IGX Thor 构建。

    推荐理由:官方公布Digit 5的安全架构、载荷与续航等具体升级和订单背景,读者可了解人形机器人靠近人作业的产品思路。

9月10日周四
  1. Skild AI79

    Skild AI 年度经常性收入突破 1 亿美元并阐述部署优先的机器人战略

    Skild AI 宣布年度经常性收入(ARR)突破 1 亿美元,其中 5000 万美元在开始部署 10 个月内已确认,付费客户超 60 家,覆盖搬运、配送、巡检、安防、餐饮及仓储、工厂和数据中心场景;约 90% 收入来自操作任务,移动占 10%(其中 AMR 方案占 4%)。

    推荐理由:公司自述收入里程碑之外,还给出部署如何反过来塑造模型研究的具体经验,对理解落地与研究的关系有参考价值。

8月18日周二
  1. Skild AI76

    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。

8月14日周五
8月8日周六
  1. LeadeRobot72

    AMD押注人形机器人大脑:锐龙AI嵌入式X100系列分析与产业格局解读

    AMD在Advancing AI大会上推出面向人形机器人的锐龙AI嵌入式X100系列处理器、Kria AI SOM模组和Robotics Software Suite,6月送样、四季度量产。文章分析认为AMD的x86实时控制加统一内存加FPGA组合主打工业准人形与双轨供应链场景,短期难以撼动英伟达Thor在高端双足机型约68%的市占,机会在于吃掉工控机加独立GPU的工业存量并充当第二供应商。

7月24日周五
  1. Agile Robots/思灵机器人61

    Agile Robots 与 Idealworks 详解边缘 AI 推理栈,用 TensorRT 自定义插件在 Jetson AGX Xavier 上跑 VLM

    Agile Robots 与子公司 Idealworks 介绍其自 2018 年以来的边缘 AI 部署栈,涵盖硬件、BSP、推理管线、推理框架与量化五个层面。

    推荐理由:作者以自家 Xavier 部署经验为例,给出了在旧硬件上运行 VLM 的可复用 TensorRT 插件方法,同行可直接借鉴。

6月1日周一
3月24日周二
  1. Agile Robots/思灵机器人66

    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。

  2. Berkeley AUTOLAB68

    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。

3月19日周四
  1. Skild AI75

    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。

3月18日周三
3月16日周一
3月18日周二
7月29日周一