Figure 公布 Figure 03 量产进展与 Helix S0 感知条件全身控制
Figure 宣布 BotQ 工厂已交付超过 350 台第三代人形机器人 Figure 03，产能从每天 1 台提升到每小时 1 台，不到 120 天吞吐量提升 24 倍。
推荐理由：Figure 03 产能从每天 1 台提升到每小时 1 台，并披露 Helix S0 感知条件全身控制零样本迁移的细节。
数据与遥操作
全部主题追踪数据与遥操作的研究、可复用工程方法与真实部署证据。
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第 121–139 条 · 共 139 条Figure 官方新闻精选AI 评分7878
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分6262 Skild AI 收购 Zebra Technologies 机器人部门，将通用本体大脑部署到仓储
Skild AI 宣布收购 Zebra Technologies 的机器人部门（原 Fetch Robotics），计划把其不依赖具体本体形态的 Skild Brain 部署到仓储场景，推进端到端履约自动化。
推荐理由：读者可了解 Skild AI 收购 Zebra 机器人部门后，其通用本体大脑将如何接入现有仓储调度平台。
DeepMind blog精选AI 评分7878 DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，增强空间推理与仪表读数能力
DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人推理的模型升级版，增强了空间推理、多视角理解和成功检测能力，并新增仪表读数功能，可读取压力表、液位计等工业仪表。
推荐理由：Gemini Robotics-ER 1.6 在指向、计数、成功检测和仪表读数上的能力变化，以及通过 API 和 AI Studio 开放使用，可供开发者评估其作为机器人高层推理模型的适用性。
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分7474 Skild AI 与 ABB Robotics、Universal Robots 及 NVIDIA 合作部署 Skild Brain
Skild AI 宣布与 ABB Robotics、Universal Robots 及 NVIDIA 合作，将其 omni-bodied 基础模型 Skild Brain 集成到工业机器人产品组合中，目标是在无需逐任务重新编程的情况下跨行业部署。
推荐理由：Skild AI 与 ABB、UR、NVIDIA 的合作展示了通用机器人基础模型进入工业部署的路径与数据飞轮逻辑。
IsaacLab releases精选AI 评分7474 Isaac Lab 3.0 Beta 发布：多后端物理架构与 Warp 原生数据管线
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 dev blog robotics精选AI 评分7171 NVIDIA Project Rheo 蓝图：用仿真搭建医院自动化机器人系统
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 dev blog robotics精选AI 评分6262 R²D²：用 NVIDIA Isaac Lab 扩展多模态机器人学习
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。
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分6868 Skild AI 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）、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。
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分6262 Skild AI 提出通过观看人类视频学习机器人技能
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 dev blog robotics精选AI 评分6262 NVIDIA 推出 Isaac Lab-Arena，简化仿真中的通用机器人策略评测
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。
lerobot releases精选AI 评分6262 Hugging Face LeRobot 发布 v0.4.0
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.4.0，引入 Dataset v3 与流式数据集，并新增 OpenPi、Pi0、Pi0.5 和 NVIDIA GR00T N1.5 策略支持。该版本还加入 Libero、MetaWorld 仿真环境，支持多 GPU 训练，并新增 Intel XPU 后端。完整变更见 v0.3.3...v0.4.0 变更日志。
推荐理由：LeRobot v0.4.0 的变更清单显示数据集格式与策略支持同步扩展，可据此判断现有训练流程的迁移成本。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6262 NVIDIA Isaac Lab 2.3 正式发布，新增全身控制与增强遥操作
NVIDIA Isaac Lab 2.3 正式发布（generally available），新增全身控制与增强遥操作，用于提升人形机器人能力。官方称从真实世界示范训练机器人策略成本高、速度慢且易过拟合，仿真优先的方法可降低风险与成本，并支持更安全、适应性更强的部署。
推荐理由：Isaac Lab 2.3 正式版带来全身控制与增强遥操作，读者可据此评估仿真优先的机器人学习流程。
Figure 官方新闻精选AI 评分8080 Figure 发布 Project Go-Big：Helix 实现人类视频到机器人导航的零样本迁移
Figure 发布 Project Go-Big，为 Helix 视觉语言动作模型构建互联网规模的人形机器人预训练数据集，并与 Brookfield 合作，后者拥有全球超 10 万套住宅单元、5 亿平方英尺商业办公空间和 1.6 亿平方英尺物流空间。
推荐理由：Figure 公布 Helix 仅用人类第一视角视频训练即可完成真实家居导航，并披露与 Brookfield 的数据采集合作规模。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6868 NVIDIA Isaac Sim 5.0 与 Isaac Lab 2.2 正式发布
NVIDIA 在 SIGGRAPH 2025 上宣布 Isaac Sim 5.0 和 Isaac Lab 2.2 正式开放，两个机器人仿真与学习框架现已在 GitHub 上提供。Isaac Sim 是基于 NVIDIA Omniverse 构建的参考应用，可用于在物理仿真环境中构建、训练和测试 AI 驱动机器人。
推荐理由：Isaac Sim 5.0 与 Isaac Lab 2.2 正式开放，读者可了解仿真与学习框架在 GitHub 上的可用状态。
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分6262 Skild AI 发布通用机器人基础模型 Skild Brain
Skild AI 发布通用机器人基础模型 Skild Brain，采用低频高层操作与导航策略加高频低层动作策略的分层架构，可运行于四足、人形、桌面机械臂和移动操作平台等多种本体。该模型通过大规模仿真与互联网视频数据预训练，再用针对性真实数据后训练交付客户方案；官方同时发布 2024 年的早期可扩展性与鲁棒性结果，并称将在接下来一个月展示更多能力。
推荐理由：Skild AI 公开其通用机器人基础模型的架构与训练路线，读者可了解其跨本体泛化思路与仿真预训练加真机后训练的分工。
1X 官方研究与新闻精选AI 评分6060 1X 与 NVIDIA 合作，用 GR00T N1 让 NEO 自主完成洗碗任务
1X AI 与 NVIDIA 宣布研究合作，首个成果是为 GTC 2025 主题演讲准备的自主演示，NEO 自主完成装盘任务。1X 为 NVIDIA 开放了采集自 1X 办公室和员工家庭的数据集 API，并提供推理 SDK，在 NEO 头部板载 GPU 或外部 GPU 上以 5Hz 视觉-动作回路持续输出模型预测。
推荐理由：1X 与 NVIDIA 合作把 GR00T N1 用于 NEO 的自主洗碗任务，公开了数据接口与 5Hz 推理链路等工程细节。
银河通用官方发布（官网索引公众号原文）精选AI 评分6060 银河通用发布端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA
银河通用机器人发布端到端具身抓取基础大模型 GraspVLA，称其采用全合成大数据预训练。原文未提供正文，模型能力、数据规模与验证结果均未披露。
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分6262 Skild AI 完成 3 亿美元 A 轮融资，估值 15 亿美元
Skild AI 宣布完成 3 亿美元 A 轮融资，公司估值 15 亿美元，由 Lightspeed Venture Partners、Coatue、SoftBank Group 和 Jeff Bezos（通过 Bezos Expeditions）领投。
推荐理由：Skild AI 走出隐身并公布 3 亿美元 A 轮融资，读者可了解其通用机器人基础模型的定位与投资方阵容。
Apptronik 官方发布精选AI 评分6262 Apptronik 与 NVIDIA 合作，Apollo 人形机器人接入 Project GR00T
Apptronik 宣布与 NVIDIA 合作，将 Apollo 人形机器人接入 NVIDIA 新发布的通用机器人基础模型 Project GR00T，使其能从文本、视频和人类示范中学习协调与灵巧等通用技能并输出动作。
推荐理由：官方披露 Apollo 接入 Project GR00T 的学习路径与算力配置，可了解人形机器人从人类示范中学习任务的实现方式。