具身智能[14]
灵犀X2全球首秀韦伯斯特空翻 稚晖君揭秘背后技术
智元机器人灵犀X2双足机器人成功解锁"韦伯斯特空翻"，成全球首个完成该动作的人形机器人。突破动力学控制、实时感知反馈与硬件可靠性三重极限，依托强化学习与Sim2Real技术实现动作自主优化。其多场景布局及2025年量产计划，标志具身智能技术迈向实用化。
Perceptron发布Isaac 0.1：2B参数开放权重感知语言模型挑战大型模型性能极限
AI初创公司Perceptron发布感知语言模型Isaac 0.1，以20亿轻量级参数，通过统一编码框架甩掉视觉外挂，核心感知任务超越更大模型。开放权重策略加速物理AI落地，适用于机器人、智能家居等场景，开启效率革命新方向。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0：机器人动作预测通用世界模型
宇树科技开源世界模型UnifoLM-WMA-0，实现机器人动作预测与环境仿真一体化，通过双模式架构精准预判物理交互后果，降低试错成本，推动通用机器人从被动执行向主动决策升级。开源代码、模型权重及推理工具已上线GitHub，助力开发者快速应用于机械臂抓取、避障等场景。
Dyna Robotics完成1.2亿美元A轮融资 科技巨头参投推动机器人AI基础模型发展
Dyna Robotics完成1.2亿美元A轮融资，估值突破6亿美元，CRV、First Round Capital及Nvidia、Amazon等巨头参投。公司聚焦机器人AI基础模型赛道，研发通用智能底座，解决传统机器人跨场景适配难题，推动行业从自动化迈向智能化。资金将用于技术研发、产品落地、人才布局及生态合作，加速机器人智能化转型进程。
华为发布全新机器人学习开源Python框架Ark
华为诺亚方舟实验室等联合推出开源Python机器人学习框架Ark，旨在解决传统机器人开发依赖C/C++、学习门槛高、工具链分散等瓶颈。框架深度兼容PyTorch等AI生态，支持仿真与实机无缝切换，兼顾Python易用性与高性能，助力降低开发门槛、加速机器人自主智能创新。
全球首个商业化叠衣机器人Isaacs正式上岗洗衣房
全球首个商业化叠衣机器人Isaacs于旧金山Tumble Laundry洗衣房正式上岗，由前苹果AI高管团队创立的Weave Robotic研发。其搭载自主VLA模型，实现70%自主叠衣，AI主导+人工辅助提升效率，解决传统机器人痛点，开启智能叠衣服务商业化时代。
Pollen Robotics开源"Amazing Hand"灵巧手：双手协同高精度，低成本驱动机器人灵巧操作革命
Pollen Robotics发布的开源“Amazing Hand”灵巧手双手机器人原型，凭借模块化设计与高精度控制实现技术突破：每手集成9关节6执行器，拇指支持对掌运动，可抓取0.5毫米至50毫米物体；磁性编码器提供0.1°关节反馈精度，能稳定操作0.8毫米间距芯片引脚。开源生态通过3D打印核心构件将单手套件成本压至200美元（仅为商用灵巧手1/20），GitHub开源设计文件、代码及ROS驱动吸引1700+星标开发者协作，已迭代触觉传感等功能。双手协同系统解锁工具切换、0.2毫米误差精密装配及动态抛接等复杂操作，在医疗微创手术、工业精密装配、核废料处理等场景落地测试。目前社区正优化肌腱耐久性（寿命提升至20小时），计划2025年推出商业套件，推动灵巧操作技术低成本普及。
TeleAI提出ATE框架破解VLA模型跨本体泛化难题，数据需求减少90%
在具身智能领域，视觉-语言-动作（VLA）模型是实现机器人通用操作的核心，但跨本体泛化难题（不同机器人硬件适配需大量数据）制约落地。中国电信人工智能研究院（TeleAI）提出ATE框架，通过“调分布”破解痛点：无需修改模型架构，以双阶段“对齐-引导”设计，先将目标本体动作分布嵌入预训练潜空间，再用少量数据引导策略更新。该框架使数据需求减少90%、训练时间缩短50%，跨本体泛化准确率提升15-20%，兼容主流VLA模型。开源代码与技术资料已发布，可快速适配工业、家庭等场景机器人，大幅降低具身智能落地门槛，推动机器人从实验室走向柔性制造、家庭服务等真实场景。
字节跳动Seed团队发布Robix：机器人单模型一体化智能破解散装大脑困局
【Robix机器人全能大模型：字节跳动突破传统机器人多模块拼接瓶颈，引领单模型一体化智能时代】传统机器人因语言交互、任务规划、感知模块“散装”协同低效，模块通信耗时占决策时间40%以上。2025年字节跳动Seed团队推出Robix，首次实现推理、规划与自然语言交互单模型集成，通过图像与语言输入直接完成全流程处理，减少信息损耗。其核心依托思维链推理（模拟人类分步思考）与三阶段递进训练（持续预训练-监督微调-强化学习），在GR-3测试中任务进度达92.5%，领先GPT-4o（64.4%）和Gemini 2.5 Pro（88.2%），长时任务成功率92%超越竞品。该突破推动机器人行业从“模块数量”转向“智能深度”竞争，助力复杂场景落地。
RoboScience RoboMirage：百微米级精度突破具身智能仿真瓶颈
具身智能发展中，数据采集成本高、传统仿真器物理精度低（毫米级）、易穿模等问题突出。2025年9月RoboScience发布的高精度仿真平台RoboMirage，以百微米级精度突破瓶颈，首次实现金属环悬浮、橡皮筋穿越等依赖微妙物理平衡场景的真实复现，解决超弹性体自碰撞、非线性摩擦突变等核心挑战，如抽桌布场景物体稳定率达98.7%，橡皮筋穿越误差<0.2mm。其“算法-算力-生态”三维架构，通过全物体类型接触框架、隐式积分算法等，高效处理多体接触（100物体接触仅需0.3秒），兼容ROS 2与NVIDIA生态，助力缩小Sim-to-Real鸿沟（误差从12.7%降至3.1%）。目前已服务特斯拉、达闼云端机器人等客户，推动机器人在工业制造、家庭服务等领域规模化落地。