银河通用发布AstraBrain-WBC 0.5，用人形运动数据验证Scaling Law
银河通用发布AstraBrain-WBC 0.5（论文题为Humanoid-GPT，被CVPR 2026接收），用约20亿帧重定向动作数据训练Transformer全身控制器，零样本运动追踪成功率92.58%，推理延迟0.39毫秒，代码和数据开源。
推荐理由：这篇解读把银河通用新模型的数据规模、架构选择和局限讲清楚，读者可以据此评估通用运动控制路线的进展。
技术方向
机器人模型与学习 最新动态
机器人 VLA、通用动作模型、世界模型、模仿学习、强化学习、技能与运动策略学习、在线适应、跨任务和跨本体迁移。重点是模型、策略或学习方法；发布数据集归数据与仿真，优化推理部署归软件与计算系统。
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OFweek Robotics精选AI 评分8282
Holiday Robotics精选AI 评分6060 韩国科技信息通信部启动物理AI领先技术研发项目 两年投入340亿韩元推进世界模型国产化
韩国科技信息通信部6月9日在首尔举行物理AI领先技术研发项目启动报告会，计划2年内投入340亿韩元，联合LG电子等10家产学研机构自主开发韩国型世界模型及国产模拟器，目标是使机器人最终动作成功率比不使用世界模型时提升20个百分点以上，并计划1年8个月内实现MVP，在制造与物流现场实证。
推荐理由：韩国政府启动物理AI核心技术国产化项目，读者可从中了解其投入规模、目标指标与产学研分工安排。
PKU EPIC Lab精选AI 评分6464 KPGrasp：基于关键点流匹配的可扩展灵巧手抓取生成方法
PKU EPIC Lab 提出灵巧手抓取生成方法 KPGrasp，以全欧氏 3D 手部关键点参数化结合 Transformer 流匹配模型，从大规模数据学习抓取先验，无需接触损失或接触式测试时优化。
推荐理由：论文给出免接触损失的抓取生成新方法和两个基准上的具体成绩，读者可以对比现有方法评估其思路。
PKU EPIC Lab精选AI 评分6161 PKU EPIC Lab 提出人形运动追踪数据研究 LIMMT，ICML 2026 接收
PKU EPIC Lab 发布 LIMMT（Less Is More for Motion Tracking），称是首个面向物理仿真人形运动追踪的数据中心研究。方法从物理可行性、多样性和复杂度三个维度定义动作数据质量，用不到 3% 的 AMASS 训练即可获得优于全量数据集的追踪表现，并清洗了网络来源 mocap 数据。论文已被 ICML 2026 接收，见 arXiv:2606.06953。
推荐理由：论文给出数据质量三维度框架和少量数据训练结果，对做humanoid运动追踪的研究者有方法参考。
1X Technologies精选AI 评分6161 1X 成立 World Model Lab，Sam Sinha 出任世界模型负责人
1X 宣布正式成立 1X World Model Lab，专注大规模具身世界模型预训练，目标是加速实现完全自主的人形机器人。前 Luma AI 创始研究科学家 Sam Sinha 加入担任 Founding AI Researcher 和世界模型负责人。
推荐理由：1X 官方阐述了世界模型实验室的数据路线和全栈自研主张，读者可借此理解其通向自主人形的技术路径。
Lumos Robotics/鹿明机器人精选AI 评分6060 鹿明机器人完成数亿元A1及A2轮融资，三菱电机连续领投
鹿明机器人完成数亿元A1及A2轮融资，A1轮由三菱电机领投、普华资本和吴中金控等跟投，A2轮三菱电机继续领投，恒生电子、海高集团、昆石投资等跟投。融资用于具身大模型研发和场景拓展，融资后公司现金储备达数亿元；其与三菱电机共创的柔性质检具身智能方案已在其中国工厂投入试用，自研的Lumos Nexcore物理AI引擎与无本体数采系统Lumos FastUMI Pro支撑工业场景落地和数据回流。
推荐理由：原文给出融资结构与产业方合作细节，读者可以了解其工业落地路径和数据采集技术布局。
Figure AI精选AI 评分6262 Figure AI 展示 Helix-02 双人形机器人协作整理卧室
Figure AI 展示两台搭载 Helix-02 的人形机器人在两分钟内协作整理卧室，完成开门、挂衣、收耳机、合书、倒垃圾、推椅子入桌和合作铺床。两台机器人运行同一个学习的视觉-语言-动作（VLA）策略，没有共享规划器、消息传递或中央协调器，各自通过自身摄像头从对方动作推断意图。公司称据其所知这是单个学习神经网络直接从像素到动作完成多人形协作移动操作的首次演示。
推荐理由：官方展示了同一 VLA 系统驱动的两台人形机器人协作整理卧室，读者可了解无共享规划器的多机协作实现思路。
LimX Dynamics精选AI 评分6767 逐际动力开源FluxVLA Engine标准化VLA工程底座
逐际动力LimX Dynamics正式开源FluxVLA Engine，一个面向具身智能的标准化VLA工程底座，覆盖数据、训练、仿真评测到真机部署全流程。
推荐理由：逐际动力官方开源其VLA工程底座，读者可据此了解统一配置与真机部署流程如何降低研发门槛。
Figure AI精选AI 评分6464 Figure 03量产提速：BotQ产能120天提升24倍至每小时1台
Figure宣布BotQ工厂已交付超过350台第三代人形机器人Figure 03，生产节拍从每天1台提升到每小时1台，120天内吞吐量提升24倍。产线由自研制造执行软件驱动，覆盖150多个联网工位，整机下线一次合格率超过80%，电池产线一次合格率99.3%，已生产9000多个执行器，每台机器人出厂前经过80多项功能验证测试。
推荐理由：官方给出量产与质检的具体数字，并说明车队规模如何支撑感知条件全身控制的落地。
New Scientist Robots精选AI 评分7676 Sony AI 乒乓球机器人 Ace 击败职业选手，研究发表于 Nature
Sony AI 的自主乒乓球机器人 Ace 按日本职业乒乓球联赛规则参赛，战胜多名精英与职业选手，相关研究发表于 Nature（DOI: 10.1038/s41586-026-10338-5）。
推荐理由：文章交代了 Ace 的比赛战绩与三项关键技术，并把它与 Deep Blue、AlphaGo 的里程碑并置，方便读者判断实体体育竞技目前走到了哪一步。
PsiBot/灵初智能精选AI 评分7575 灵初智能发布Psi-R2与Psi-W0，开源1000小时人类手部操作全模态数据集
灵初智能4月10日发布基于人类数据预训练的Psi-R2和Action-Conditioned World Model Psi-W0，并开源首批1000小时人类手部操作全模态数据集，总数据储备达10万小时。
推荐理由：原文给出两个新模型的分工机制和开源数据入口，读者可据此评估人类数据用于机器人训练的可行路径。
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。
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。
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。
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。