机器人与具身智能领域的机器人与工具发布，保留来源、阶段和证据边界。
NVIDIA 在 ROSCon 发布 Isaac ROS 5.0，新增对 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04 的支持，并引入面向 AI agent 的 setup、manipulation 等可复用技能与 agent-ready 文档。
推荐理由：Isaac ROS 5.0 的 agentic 工作流与 ROS Lyrical、Ubuntu 24.04 支持，为开发者提供了从开发到 Jetson 部署的完整路径参考。
清华大学、无问芯穹、正行创新联合开源具身智能体基础设施 RPent，将通用大模型的任务规划、VLA 等专家模型的动作执行与记忆系统连接成闭环，在 LIBERO-PRO 基准达到 92.6% 任务成功率。
推荐理由：RPent 把大模型规划、VLA 执行与记忆机制串成闭环，并给出 LIBERO-Pro 成功率与 Flash Mode 延时数据，可据此判断分层智能体路线的工程取舍。
Isaac Lab 3.0 Early Access 发布，引入工厂式多后端架构，物理、渲染与可视化可分别选择 isaacsim_physx、ovphysx、newton_mjwarp 等配置，并支持不安装 Isaac Sim 的无 Kit 工作流。
推荐理由：Isaac Lab 3.0 早期访问版把物理、渲染与可视化拆成可切换后端，并给出 2.x 到 3.0 的迁移清单，便于评估现有训练流程的改动量。
Genesis 发布 v1.3.0，可微刚体仿真不再被视为实验性功能，刚体求解器新增扭转摩擦与滚动摩擦，用于缩小仿真到真实的差距。新版本还在 RigidEntity.attach 中加入显式安装变换、为接触传感器加入连杆过滤，并修复了相机视频录制、SPH 流体浮力、场景重置后相机传感器刷新等问题。
推荐理由：Genesis v1.3.0 把可微刚体仿真移出实验状态，并新增扭转与滚动摩擦，读者可据此判断仿真到真实迁移的建模能力变化。
NVIDIA 开源 Medical Physics Simulation 框架，作为 Isaac for Healthcare 内的 GPU 加速能力，用于建模解剖结构与器械交互、生成难以采集的场景并训练或评估机器人策略。
推荐理由：原文给出框架的仿真能力、开源入口与并行训练数据，读者可据此判断医疗机器人仿真工作流的复用方式。
Pollen Robotics 发布开源低成本系统 Grabette，用手持夹爪加双摄像头录制操作示范，自动转成 LeRobot 格式数据集。Grabette 硬件物料成本约 490€，配套机械臂末端夹爪 Gripette 约 120€，采集数据经 RTAB-MAP SLAM 处理后在浏览器中完成转换。
推荐理由：开源手持夹爪加浏览器处理流程，把真机操作数据采集从遥操作里解放出来，可据此判断数据采集门槛的变化。
NVIDIA 推出基于 Thor 架构的 Jetson T3000 与 IGX T3000 模块，提供 865 FP4 teraflops 算力，体积和功耗约为 T5000 的一半，并推出 400 FP4 teraflops、16GB 内存的 Jetson T2000。
推荐理由：原文给出两款 Thor 模块的算力、内存与上市节奏，读者可据此判断边缘端机器人算力选型与迁移路径。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.6.0，带来多项破坏性变更：pip install lerobot 不再包含数据集与训练依赖，需按需安装如 lerobot[training]。
推荐理由：LeRobot v0.6.0 的破坏性变更清单和新增基准、策略，能帮现有用户判断升级成本与可迁移能力。
Isaac Lab 3.0 Beta 2 发布，作为 3.0 beta 的稳定化版本，兼容 Isaac Sim 6.0.0，扩展了 Newton 支持（VBD、求解器耦合、Kamino、崎岖地形、传感器）与多后端物理，并简化训练和安装命令。
推荐理由：Isaac Lab 3.0 Beta 2 汇总了多后端物理、Newton 与无 Kit 工作流的改动，可据此判断升级与迁移成本。
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。
NVIDIA 在 COMPUTEX 上宣布 NVIDIA JetPack 7.2 与 NVIDIA NemoClaw 支持 NVIDIA Jetson，将智能体 AI 框架落到生产级 Jetson 软件栈上。
推荐理由：JetPack 7.2 与 NemoClaw 在 Jetson 上的组合给出了边缘智能体的部署路径，读者可据此判断现有机器人栈的升级方向。
NVIDIA 在 GTC Taipei 上发布 Factory Operations Blueprint（FOX），一套用于构建自主工厂管理智能体的参考设计，可连接机器信号、质量系统与机器人集群，并编排质检、物料运输与工人安全等专用智能体。
推荐理由：NVIDIA 公布工厂运营蓝图 FOX 的参考设计与首批落地案例，可了解工厂管理智能体的构建方式与部署路径。
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 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。
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。
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 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。
NVIDIA 发布 Jetson Thor，将其定位为面向物理 AI 的平台。文章称机器人正从单一用途的专用机器转向可适应多种任务的通用机器人，这类机器人结合快速反应与高层推理和规划。原文未给出具体规格、算力或上市信息。
推荐理由：NVIDIA 官方介绍 Jetson Thor 面向物理 AI 的定位，读者可了解其针对通用机器人推理与规划的硬件方向。
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。