Apptronik 启用扩建的 Robot Park 并发布 Apollo 2 人形机器人
Apptronik 宣布在得克萨斯州奥斯汀启用扩建后的 Robot Park 数据采集与训练设施，并发布人形机器人平台 Apollo 2，提供双足和轮式底座两种构型。
推荐理由：官方披露 Apollo 2 双足与轮式两种构型及近 9 万平方英尺数据采集设施，可了解人形机器人数据训练的组织方式。
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 161–180 条 · 共 188 条Apptronik 官方发布精选AI 评分6262
阿里 Qwen 官方研究博客精选AI 评分8888 Qwen 发布 Qwen-Robot Suite 具身基础模型套件，含导航、操作与世界模型
Qwen 发布 Qwen-Robot Suite 具身基础模型套件，包含 Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip 与 Qwen-RobotWorld 三个基础模型，分别将语言与导航、操作、世界动力学预测对齐。
推荐理由：Qwen 一次性发布导航、操作与世界模型三件套，并给出跨本体对齐与开源数据规模的训练细节，可据此判断其技术路线。
阿里 Qwen 官方研究博客精选AI 评分8888 Qwen 发布 Qwen-RobotNav 通用导航模型，单权重统一五类导航任务
阿里 Qwen 团队发布 Qwen-RobotNav，一个基于 Qwen3-VL 构建的规模化导航模型，在 1560 万条样本上训练，用单组权重统一 VLN、目标搜索、目标跟踪、自动驾驶与具身问答五类任务。
推荐理由：原文给出统一五类导航任务的单权重模型与可控观测接口，读者可据此判断导航模型作为智能体原语的可行路径。
阿里 Qwen 官方研究博客精选AI 评分8888 Qwen 发布 Qwen-RobotManip 通用机器人操作 VLA 基础模型
Qwen 团队发布通用视觉-语言-动作基础模型 Qwen-RobotManip，基于 Qwen-VL 构建，仅用开源机器人数据集和人类演示视频、不依赖私有采集，构建了超过 38,100 小时的预训练语料，覆盖 15 个本体。
推荐理由：Qwen-RobotManip 用统一跨构型对齐把开源数据扩到 38K 小时，读者可据此判断 VLA 规模化的可行路径。
阿里 Qwen 官方研究博客精选AI 评分7777 Qwen 发布 Qwen-RobotWorld 具身世界模型
Qwen 团队发布 Qwen-RobotWorld 具身世界模型，以自然语言作为统一动作接口，将操作、自动驾驶与室内导航纳入同一模型联合训练。模型采用双流 MMDiT 架构，理解流用冻结的 Qwen2.5-VL 编码语言动作，生成流处理视频 VAE 隐变量，两条流逐层联合注意力交互。
推荐理由：Qwen-RobotWorld 用自然语言统一操作、驾驶与导航的动作接口，读者可了解其双流扩散架构与跨构型泛化思路。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分7474 NVIDIA Research 在 CVPR 发布 GraspGen-X、LCDrive 与 NitroGen 三项研究
NVIDIA Research 在 CVPR 展示三篇论文：首个零样本抓取基础模型 GraspGen-X 基于 20 亿次仿真抓取训练，可为未见过的夹爪和物体生成抓取位姿。
推荐理由：三篇论文分别覆盖零样本抓取、自动驾驶推理加速与虚拟环境智能体训练，可了解规模化训练如何提升跨场景泛化。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分7878 NVIDIA 在 CVPR 发布物理 AI agent skills，覆盖自动驾驶、机器人与视觉 AI
NVIDIA 在 CVPR 发布面向物理 AI 研究的 agent skills，帮助研究者自动化自动驾驶、机器人和视觉 AI 的开发流程。
推荐理由：NVIDIA 在 CVPR 发布面向物理 AI 的 agent skills，读者可了解其覆盖自动驾驶、视觉 AI 与机器人学习的工具链与开放入口。
阿里 Qwen 官方研究博客精选AI 评分8888 Qwen 发布通用视觉-语言-动作模型 Qwen-VLA
Qwen 团队发布通用视觉-语言-动作模型 Qwen-VLA，基于 Qwen 多模态骨干模型，将机器人操作与视觉语言导航统一为同一动作或轨迹预测问题，经 T2A、CPT、SFT、RL 四阶段训练产出 Qwen-VLA-Instruct。
推荐理由：Qwen-VLA 把操作与导航统一进一个策略模型，并给出四阶段训练流程与多基准对比数据，可据此判断通用 VLA 与专项模型的差距。
1X 官方研究与新闻精选AI 评分6262 1X 开放 NEO 工厂：Hayward 产线投产，年产能规划 1 万台
1X 宣布其位于加州 Hayward 的 NEO 工厂已全面投产，占地 58,000 平方英尺、员工超 200 人，具备年产 1 万台 NEO 的能力，并计划到 2027 年底将年产能提升至 10 万台以上。
推荐理由：1X 首次公开 NEO 工厂的垂直整合产线与产能规划，可了解其从预售到量产交付的落地节奏。
Figure 官方新闻精选AI 评分7878 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。
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。