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。
人形机器人
全部主题追踪人形机器人的研究、可复用工程方法与真实部署证据。
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第 41–56 条 · 共 57 条NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6262
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。
Figure 官方新闻精选AI 评分6262 Figure 完成超 10 亿美元 C 轮融资，投后估值 390 亿美元
Figure 宣布 C 轮融资已获超 10 亿美元承诺资本，投后估值 390 亿美元，由 Parkway Venture Capital 领投，NVIDIA、Intel Capital、Salesforce、T-Mobile Ventures、Qualcomm Ventures 等参投。
推荐理由：Figure 公布 C 轮融资规模、估值与投资方，并说明资金将投向 Helix 平台与 BotQ 制造。
Figure 官方新闻精选AI 评分6262 Figure 的 Helix 模型学会装洗碗机
Figure 的视觉语言动作模型 Helix 在叠衣服、整理包裹之后，新增了装洗碗机的能力，且未引入新算法或专门工程，仅靠新数据训练。Helix 学会了将叠放的盘子分离并依次装入、单手拿起玻璃杯后换手重新调整方向再放置、根据杂乱的初始状态调整策略，以及在抓取失误或碰撞后恢复。Figure 称洗碗机装载、包裹物流和叠毛巾任务由同一通用架构完成，是迈向可扩展人形智能的一步。
推荐理由：Figure 展示同一 Helix 模型仅靠新数据学会装洗碗机，可观察通用 VLA 架构向多任务扩展的路径。
Figure 官方新闻精选AI 评分7070 Figure 的 Helix 学会自主折叠毛巾
Figure 的视觉语言动作模型 Helix 展示了完全自主折叠毛巾的能力，这是首个由多指手人形机器人通过端到端神经网络完成叠衣的实例。该模型沿用此前完成物流包裹重定向任务的同一架构，未修改模型或训练超参数，仅新增数据集，即可完成从混合毛巾堆中取毛巾、根据初始状态调整折叠策略、从多次抓取错误中恢复，以及用拇指描边、捏角、解开缠绕毛巾等精细操作。
推荐理由：Figure 展示 Helix 在无架构改动下从物流任务迁移到叠毛巾，可观察端到端 VLA 处理可变形物体的方式。
Skild AI 官方研究博客精选AI 评分7171 Skild AI 发布 Skild Brain 低层控制策略，实现纯视觉端到端人形机器人行走
Skild AI 发布 Skild Brain 的低层控制能力，模型从原始图像和关节反馈直接输出低层电机指令，无需规划、建图或在行为间手动切换，即可让机器人走过平地、爬楼梯和跨越障碍。
推荐理由：Skild Brain 低层控制策略的发布细节，展示了纯视觉端到端行走在真实城市与楼梯环境中的表现。
Figure 官方新闻精选AI 评分6060 Figure 发布 F.03 人形机器人电池，能量密度提升 94%
Figure 发布 Figure 03（F.03）人形机器人电池，2.3 kWh 支持 5 小时峰值性能运行，2 kW 快充并配主动冷却，能量密度较前代提升 94%，成本较 F.02 降低 78%。
推荐理由：Figure 首次公开 F.03 电池的架构、安全测试与 BotQ 量产工艺，可了解人形机器人能源系统的工程取舍。
Figure 官方新闻精选AI 评分7878 Figure 发布 Helix 物流新版本：处理速度降至 4.05 秒/件，条码朝向成功率约 95%
Figure 发布 Helix 物流场景的升级版本，可处理聚乙烯袋、气泡信封等可变形包裹，平均处理时间从约 5.0 秒降至 4.05 秒，条码朝向成功率从约 70% 提升至约 95%。
推荐理由：Figure 公开 Helix 物流策略的架构改动与消融数据，可看到视觉记忆、状态历史和力反馈各自解决的具体瓶颈。
Figure 官方新闻精选AI 评分7474 Figure 用强化学习训练 Figure 02 自然行走控制器
Figure 发布用端到端强化学习训练的人形行走控制器，在 GPU 加速物理仿真中并行模拟数千台 Figure 02，数小时生成数年仿真数据。该策略结合域随机化与机器人上 kHz 级力矩反馈闭环控制，无需额外微调即可零样本迁移到真机，并让 10 台 Figure 02 运行同一网络。训练中通过奖励机器人模仿人类行走参考轨迹，保留脚跟着地、脚尖离地和摆臂等步态特征。
推荐理由：Figure 公开了纯仿真强化学习训练的人形行走控制器，并说明零样本迁移到 Figure 02 真机的做法。
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。
Apptronik 官方发布精选AI 评分6262 Apptronik 追加 Series A 融资，总额达 4.03 亿美元
Apptronik 宣布完成超额认购的 Series A 融资，在先前 3.5 亿美元基础上追加 5300 万美元，使本轮总额达到 4.03 亿美元。梅赛德斯-奔驰、Japan Post Capital、ARK Invest、RyderVentures 等新投资方加入，原有投资方包括 B Capital、Capital Factory 和 Google。
推荐理由：读者可了解 Apptronik 本轮融资的规模、投资方构成，以及资金将用于 Apollo 量产和部署的方向。
Apptronik 官方发布精选AI 评分6565 Apptronik 完成 3.5 亿美元 A 轮融资，用于扩大 Apollo 人形机器人生产
Apptronik 宣布完成 3.5 亿美元 A 轮融资，由 B Capital 和 Capital Factory 联合领投，Google 参投。资金将用于扩大 Apollo 人形机器人生产、加速下一代人形机器人研发，并满足汽车、电子制造、第三方物流等领域的订单需求。
推荐理由：读者可了解 Apptronik 的融资规模、投资方构成，以及 Apollo 在物流制造等场景的部署计划。
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。
Apptronik 官方发布精选AI 评分6262 Apptronik 与奔驰达成商业协议，Apollo 人形机器人将试点进入制造工厂
Apptronik 与梅赛德斯-奔驰达成商业协议，将在奔驰制造工厂试点 Apollo 人形机器人，这是 Apptronik 首次公开宣布的 Apollo 商业部署，也是奔驰首次应用人形机器人。
推荐理由：Apollo 人形机器人首次公开商业部署落地奔驰工厂，读者可了解其物流搬运与部件检测的试点场景。
优必选官方新闻精选AI 评分6262 优必选在港交所主板挂牌上市，工业版人形机器人Walker S首次亮相敲锣
12月29日，优必选（股份代码：9880.HK）在香港交易所主板挂牌上市，上市首日股价一度上涨至93.45港元，市值逼近390亿港元。上市仪式上，熊猫机器人优悠向优必选董事会主席周剑递出锣锤，全新一代工业版人形机器人Walker S首次亮相并与周剑一起敲响开市锣。
推荐理由：优必选上市首日股价与市值数据，以及工业版人形机器人Walker S首次亮相，可作为观察人形机器人商业化进程的节点。
Apptronik 官方发布精选AI 评分6262 Apptronik 发布人形机器人 Apollo
Apptronik 发布人形机器人 Apollo，身高约 5 英尺 8 英寸、重 160 磅，可举升 55 磅，采用力控架构以保障与人协作时的安全。Apollo 支持双足行走、轮式躯干或固定安装三种模块化形态，配备可更换电池，单块续航四小时，近期面向仓储与制造场景的箱体与周转箱搬运。Apptronik 称其团队近十年间已建造超过 10 款机器人，包括参与 NASA Valkyrie 的开发。
推荐理由：Apollo 的尺寸、负载、模块化形态与可换电池设计，为判断人形机器人进入仓储制造场景的工程取舍提供了具体参照。