Isaac Lab 3.0 Beta 发布，基于 Isaac Sim 6.0 做架构重构，引入多后端物理、可插拔渲染器与 Warp 原生数据管线。新增 isaaclab_newton 扩展支持 MuJoCo-Warp 求解器与无 Kit 模式，并给出四元数 XYZW 顺序、.data.* 返回 wp.array 等破坏性变更及迁移工具。
推荐理由：Isaac Lab 3.0 Beta 的架构改动与迁移工具清单，可帮助现有用户评估升级成本与后端切换路径。
NVIDIA 发布 Project Rheo 蓝图，开发者可在 Isaac Sim / Isaac Lab 中搭建智能医院数字孪生，训练医院自动化机器人系统。
推荐理由：原文给出 Project Rheo 从数字孪生搭建、示范采集到合成数据与策略训练的完整命令流程，可据此复现医院自动化训练管线。
NVIDIA 博客介绍 GPU 加速的开源仿真器 Newton 1.0 GA，为工业机器人新增接触密集操作与行走能力。文章指出，运动与操作任务需要仿真器处理接触力、可变形物体等复杂动力学，多数引擎在速度与真实感之间取舍，而 Newton 的设计目标是兼顾两者。
推荐理由：Newton 1.0 GA 面向工业机器人补充接触密集操作与行走能力，读者可了解其仿真定位与开源进展。
Zenoh 1.8.0 发布，新增 TOML 配置文件支持，并通过 Session::info() 提供连接与传输信息查询，同时稳定 accept_replies 接口。该版本修复了 liveliness token 内存泄漏、传输关闭时链路事件重复、TLS 接受器因对端证书异常崩溃等问题，并强制响应 QoS 与原始查询 QoS 一致。
NVIDIA 发布博文介绍 Cosmos 世界基础模型，用于扩展合成数据与物理 AI 推理。文章指出人形机器人和自动驾驶等 AI 驱动机器人依赖高保真、物理感知的训练数据，缺乏多样且具代表性的数据集会导致泛化能力差、对真实世界变化接触有限以及边缘情况行为不可预测，而收集大规模真实世界数据集存在困难。
NVIDIA Warp 用于为 AI 构建加速、可微的计算物理代码，面向从人工驱动转向 AI 驱动的计算机辅助工程（CAE）流程。物理基础模型跨几何与工况泛化，依赖大量高保真、符合物理规律的数据，而近期 CFD 代理模型的缩放律工作表明仿真生成数据在其中起关键作用。
NVIDIA 推出 TensorRT Edge-LLM，一个高性能 C++ 推理运行时，面向自动驾驶汽车与人形机器人等物理 AI 场景。它针对严格功耗与时延约束，支持高保真推理、实时多模态交互和轨迹规划。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.5.0，新增宇树 G1 全身控制（WBC）实现，并将最低 Python 版本要求提升至 3.12。该版本还升级 transformers v5、加入可复现训练的 cudnn_deterministic 选项，并修复数据集转换与异步推理中的多处问题。
Figure 发布 Helix 02 客厅整理演示，该单一神经网络系统直接从像素控制全身，在房间内边行走边连续操作物体、工具和容器。演示包含用喷瓶和毛巾清洁表面、双手端箱捡积木、腋下夹容器腾出双手、抛枕头回沙发、在手内重新调整遥控器并按按钮关电视等行为。Figure 称这些能力仅通过增加新数据获得，未新增算法或专门工程。
推荐理由：Figure 展示 Helix 02 在客厅整理任务中的全身操作表现，可了解单一神经网络如何从数据扩展新技能。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.4，新增 OpenArm 机器人及遥操作器、OpenArm Mini 遥操作器、达妙电机与 CAN 总线、RobStride CAN 实现，并加入 G1 遥操作支持。
ROS 2 Humble Hawksbill 补丁版本 14 发布，提供二进制包，发布日期为 2026-02-20。该版本为 Ubuntu Jammy 提供 Debian 包，系统需保持最新以兼容下载的包。此版本没有 Windows Debug 发行版，因其打包任务已被删除。
Skild AI 正式在印度班加罗尔开设新办公室，这是其首次向美国以外扩张。公司已在加州和宾夕法尼亚州设有团队，此次落地班加罗尔旨在招募机器人工程师、AI 科学家和系统工程师，并加强大规模真实部署的基础设施。Skild AI 正在开发可操作任何机器人执行任何任务的 omni-bodied brain，涉及机器人上下文学习等新算法与大规模数据管线。
Agility Robotics 宣布丰田汽车加拿大制造公司（TMMC）已与其签署商业协议，在试点成功后计划在工厂部署人形机器人 Digit，用于制造、供应链和物流运营。双方还将继续评估更多用例，探索将汽车产线上重复且高体力消耗的任务自动化，以减少员工负担并提升安全性。TMMC 是继 GXO、舍弗勒和亚马逊之后又一家部署 Agility 人形机器人的财富 500 强企业。
Apptronik 宣布完成 5.2 亿美元 A-X 扩展轮融资，投资方包括 B Capital、Google、Mercedes-Benz、PEAK6 等老股东，以及 AT&T Ventures、John Deere、QIA 等新投资方。
推荐理由：读者可了解 Apptronik 的融资规模、投资方阵容，以及资金将用于 Apollo 量产与部署的具体方向。
NVIDIA 开发者博客介绍 R²D²，一种借助 NVIDIA Isaac Lab 扩展多模态机器人学习的方法。文章指出真实世界采集数据昂贵、缓慢且危险，难以安全训练高速碰撞或硬件故障等风险场景，且真实数据通常偏向正常条件。原文正文在此处截断，未给出 R²D² 的具体方法、数据规模或实验结果。
推荐理由：介绍 R²D² 如何借助 Isaac Lab 在仿真中扩展多模态机器人学习，可了解其应对真实数据采集难题的思路。
Figure 发布 Helix 02，用单一神经网络从像素直接控制人形机器人全身，在完整厨房中自主完成装卸洗碗机任务，全程约 4 分钟、含 61 个移动操作动作，无人工干预。
推荐理由：Figure 公布 Helix 02 的三层架构与全身自主演示，读者可了解人形机器人从上半身控制扩展到全身连续作业的路径。
Nav2 发布 1.3.11，由 SteveMacenski 于 1 月 24 日发布，属于 Jazzy 同步版本，自上一版本以来包含 26 个提交。该提交在 GitHub 上创建并使用 GitHub 验证签名，GPG 密钥 ID 为 B5690EEEBB952194。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.3，新增 X-VLA 策略和基于 tokenization 的自回归 VLA PiFast，并加入 Unitree G1、OMX、Earth Rover Mini Plus 等机器人支持。
Skild AI 宣布完成 14 亿美元 C 轮融资，由 SoftBank 领投，NVentures（NVIDIA）、Macquarie Capital、Jeff Bezos（通过 Bezos Expeditions）等参投，估值超过 140 亿美元。
推荐理由：Skild AI 公布 14 亿美元 C 轮融资与超 140 亿美元估值，并说明其通用机器人基础模型的数据来源与部署方向。
MoveIt 2 发布 kilted-2.14.3 版本。该版本由 nbbrooks 于 1 月 13 日打标签，发布页附带 2 个资源文件。
Skild AI 提出通过观看人类视频学习新技能的方法，仅需不到 1 小时机器人数据即可微调模型完成新任务。该方法针对遥操作在数据多样性和规模上的局限，尝试用已存在的人类视频数据跨越不同本体形态之间的差异。Skild AI 认为这能改变机器人数据瓶颈，使基础模型的可扩展任务学习成为可能。
推荐理由：Skild AI 提出从人类视频学习技能的方法，读者可了解其如何用少量机器人数据跨越形态差异。
NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1.6，用于构建人形机器人的通用能力，覆盖感知、规划与全身控制。该工作流将仿真、控制与学习统一起来，让机器人在进入真实世界前先习得复杂技能。
推荐理由：NVIDIA 官方给出 GR00T N1.6 的仿真到真实工作流，读者可了解人形机器人通用能力训练如何统一仿真、控制与学习。
NVIDIA 推出 TensorRT Edge-LLM，用于在车端和机器人端本地加速 LLM 与 VLM 推理。该方案面向汽车与机器人开发者，支持在车辆或机器人上直接运行对话式 AI 智能体、多模态感知与高层规划，以应对延迟、可靠性和离线运行需求。
Zenoh 发布 1.7.2 版本，在 adminspace 中新增 liveliness token 支持，并修复了高级发布/订阅中序列号回绕、gossip 及 verbatim key 资源匹配等问题。该版本还补充了 LivelinessSubscriberBuilder::history 文档，并固定 async-lock 依赖版本。
NVIDIA 介绍如何用 Isaac Sim 与 OSMO 构建并编排端到端合成数据生成（SDG）工作流，以应对机器人在动态移动任务中训练策略和模型所需的大规模多样化高质量数据。由于真实世界采集这类数据成本高、耗时长，方案转向在云端规模化生成合成数据。
NVIDIA 发布 Isaac Lab-Arena，用于在仿真中简化通用机器人策略的评测。通用机器人策略需跨多种任务、本体和环境运行，需要可扩展、可重复的仿真评测，而大规模评测搭建繁琐且依赖人工，开发者往往要自建高开销的定制基础设施，任务库在复杂度和多样性上也有限。
推荐理由：Isaac Lab-Arena 面向通用机器人策略的仿真评测，读者可了解其如何降低大规模评测的搭建成本。
NVIDIA 推出 Jetson T4000，面向机器人与边缘 AI 应用，提供最高 1200 FP4 TFLOPs 的 AI 算力和 64 GB 内存，针对更紧的功耗与散热条件优化。同步发布的 JetPack 7.1 用于加速边缘与机器人 AI 推理。
推荐理由：原文给出 Jetson T4000 的算力、内存与功耗定位，读者可据此判断边缘机器人推理硬件的选型空间。
NVIDIA 发布 Alpamayo，面向自动驾驶的推理式视觉语言动作（VLA）模型，可将决策过程展开为逐步推理轨迹。该模型被视为在语义空间中运行的隐式世界模型，用于处理复杂驾驶问题。
MoveIt 2 发布 2.14.2 版本，由 nbbrooks 于 1 月 5 日打标签。该版本随附 2 个资源文件，具体更新内容未在发布说明中列出。
NVIDIA 回顾 2025 年在数据中心电力与计算设计、AI 基础设施、模型优化、开放模型、AI 智能体和物理 AI 方面的进展，称这些创新重新定义了智能系统的训练、部署与走向真实世界的方式。上述内容来自其年度最受读者关注文章的盘点。
NVIDIA 将开源机器人参考框架 Isaac Sim 与 World Labs 的生成模型 Marble 结合，可从文本提示直接生成照片级、可直接用于仿真的 3D 世界，替代以往需数周手工建模的流程。该方案面向机器人仿真环境构建，原文未披露具体版本号、成功率或性能数据。
NVIDIA 提出 R²D²，利用仿真与语言模型改进机器人操作，以应对真实动态环境中物体、光照和接触动力学变化带来的挑战。该方法针对仿真到现实的差距以及夹爪或工具未优化的问题，目标是提升机器人泛化能力、长时序任务执行与跨任务灵巧操作水平。
NVIDIA 发布 Jetson 边缘 AI 入门指南，介绍如何在紧凑、GPU 加速的模组和开发者套件上运行 LLM、VLM 与基础模型，让机器人、智能摄像头和自主机器无需依赖云端即可实时感知、理解并响应。Jetson 平台专为边缘 AI 与机器人打造。
Open Robotics 发起 Build Farm Backer 募捐计划，为支撑 ROS 和 Gazebo 二进制包构建、测试与分发的 OSRF Build Farm 筹集服务器与团队经费，该农场每年服务超五亿个包，是其最大运营开支之一。
Zenoh 发布 1.7.1，新增通过节点暴露当前 locators 的功能，并修复了降采样指标标签、组播统计初始化等问题。该版本还调整了统计键计算的竞争、按路由层级统计 payload，并重建 Cargo.lock、固定 unzip-n 版本。
Mercado Libre 与 Agility Robotics 宣布达成商业协议，将把 Digit 人形机器人部署到其位于德克萨斯州圣安东尼奥的设施，初期聚焦支持商业履约的任务，双方还计划探索在拉美仓库的更多用例。
推荐理由：Mercado Libre 与 Agility 的商业协议给出了人形机器人进入拉美物流仓储的具体落地路径与已运行数据。
MoveIt 2 发布 2.12.4 版本，由 rhaschke 于 12 月 5 日打标签。该版本在 GitHub 上提供 2 个资源文件下载。
Zenoh 1.7.0 发布，将 source info 从可选 id 与 sn 对改为 option，并新增 Query::source_info 方法与查询取消功能。
NVIDIA 发布 Cosmos Cookbook，介绍如何用 Cosmos 开放世界基础模型（WFM）为物理 AI 扩展高保真合成数据生成。该方案针对真实世界数据集采集成本高、耗时长且危险的问题，支持可扩展的合成数据生成与数据增强。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.2，为 Pi0、Pi0.5 和 SmolVLA 加入实时分块（RTC）支持，并新增环境前后处理器。该版本修复了数据集子集请求时的回合过滤 bug 和 delta_timestamp 问题，数据集编码默认改为并行并支持按视频或图像类型动态调整压缩级别。