#具身智能

Artificial Analysis 发布具身智能基准 AA-Robotics v0.1

Artificial Analysis 推出 AA-Robotics v0.1，用八项具身操作任务评测前沿模型，每题满分 100 分，按完成度和部分进展计分。

2026 IEIC国际具身智能技能大赛10月上海举行，设9大赛道23个赛项

2026 IEIC国际具身智能技能大赛检阅赛将于10月23日至25日在上海举行，设置生产制造、仓储物流、医疗康养等9大赛道、23个赛项，计划汇聚千余支竞赛队伍。

抢先盘点2026全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛十大亮点

2026全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛将于10月23日至25日在上海浦东举办，采用“1场大赛、1场开幕式、N场开发者活动”架构。大会设9大重点赛道、23个赛项，千余支参赛队伍将在真机实景中检验机器人作业能力，智元、宇树等企业及100余家国内外开源社区参与。

蚂蚁灵波连续签约隆盛唯睿、德马科技等企业，具身大脑加速进产线

蚂蚁灵波与隆盛唯睿、德马科技、德迩象网等企业达成战略合作，推进具身智能在工业上下料与物流柔性分拣场景的落地。其自研 LingBot-VLA 2.0 基础大模型在预训练阶段已适配 17 个品牌的 20 种机器人构型，现场演示中钛虎与星尘智能两款机器人本体同时搭载该大脑完成作业。截至目前，蚂蚁灵波开源模型在 GitHub 累计获得 3.29 万颗 star。

爱诗科技香港办公室正式开幕，落地数码港共建香港AI枢纽

爱诗科技（AIsphere）10月13日宣布其香港办公室在香港数码港正式开幕，并启动「数智香港·爱诗AI百业共创计划」，成为首批在港设立办公室的AI视频大模型公司。

破晓智能发布全身全模态数据采集系统 SeePhys Hub

破晓智能联合天珑移动发布全身全模态数据采集系统 SeePhys Hub，由四目头环、两个腕部手环、三个腰腿部动作追踪器和可选触觉手套组成，通过视觉与运动信号融合恢复全身姿态并采集手部接触压力。头环内相机、IMU 和 UWB 同步精度不超过 0.5 毫秒，头环重量不超过 220 克，腕部手环不超过 75 克。团队预计 2027 年推出全模态世界模型，优先在工业、餐饮零售等场景应用验证。

宾大茅佳源在 IROS 2026 分享 RAPID 框架，真机泛化成功率提升至 83%

在 IROS 2026 上，UPenn、MIT 与 Stanford 联合团队的茅佳源分享了具身智能数据困局的研究：单次人类演示即可泛化执行多种非抓取任务的 RAPID 闭环框架，并提出诊断视觉与动作脱节的 TR 指标。

Industrial Next 用基础模型让工厂机器人几分钟换任务，并与宝马合作评估

旧金山的 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 上展示了由自研基础模型驱动的机器人工作站，称产线换任务可在几分钟内完成而非数周，无需传统编程；公司同时宣布与 BMW Group Technology Office 合作评估其 AI 灵巧操作技术。

Science Corporation 为首位 Stargardt 病患者植入 PRIMA 视力恢复芯片

Science Corporation 将视力恢复芯片 PRIMA 植入首位 Stargardt 病患者体内，手术于 5 月在澳大利亚 Sydney Eye Hospital 进行。患者第一次康复训练中看到字母，第二次能读出一个单词。PRIMA 已在欧洲获批用于因地图样萎缩失明的患者，此次尝试针对目前被认为无法治愈的 Stargardt 病，该病全球约有 15 万人因此失明。

Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与小时级自主机器人

Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍，公司上月发布的世界动作模型 Dyna-2 基于超过一百万小时人类视频预训练，并已推出物理机器人智能体 Dyna-2.1。

Flox Intelligence 用 AI 让野生动物远离火车、机场与公路

Flox Intelligence 研发边缘设备，通过感知系统识别动物种类并发出针对性声音驱离，避免动物对重复信号产生习惯化。该设备已在北美、欧洲、澳大利亚部署约 150 台，用于机场、铁路、公路、国家公园等场景，公司预计 2026 年底营收约 150 万美元。Flox 已累计融资约 500 万美元，并正启动 1000 万美元 A 轮融资，计划将部署规模扩大至数千台。

Laplace Intelligence 为机器人与自动驾驶汽车做自动化红队测试

密歇根大学孵化的 Laplace Intelligence 正在为机器人和物理 AI 构建自动化红队测试，用基于 Nvidia Cosmos 后训练的高保真仿真环境加 AI 智能体自动设计 corner case，在部署前发现并修复问题。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向机器人物理推理

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。

同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者与企业开放 API》

TechCrunch Disrupt 2026 主舞台全阵容公布：Benchmark 五位合伙人罕见同台

TechCrunch Disrupt 2026 于 10 月 13 日至 15 日在旧金山 Moscone West 举行，主舞台阵容包括 Cerebras CEO Andrew Feldman 谈 AI 能否持续扩展、Rivian CEO RJ Scaringe 与亚马逊 Panos Panay 等嘉宾。

Amazon 机器人数量超 100 万台，人类员工接下来会怎样？

Amazon 已有超过 100 万台机器人在仓库全天候工作，支撑每日数千万件当日达和次日达包裹配送，同时其人类员工超过 150 万名，为全球第二大企业雇主。Amazon 高管称机器人承接了最危险、最易致伤的任务，但劳工权益组织和独立研究者指出，AI 驱动的仓储自动化对人类并非全是利好。

Standard Bots 如何为工业机器人构建可靠执行的 AI

Standard Bots 用共享基础模型加客户演示微调，靠零样本感知系统完成机器上下料等短周期任务，最大模型参数仅数十亿，推理全部本地部署在边缘 GPU 上。其感知骨干网络基于超 10 亿张图像训练，负责识别零件，运动与单元逻辑仍用传统编程，训练在云端、推理在工厂内完成。

Nvidia 押注物理 AI：Halos 操作系统瞄准更安全的 robotaxi 与人形机器人

Nvidia 推出 Halos 操作系统，面向物理 AI，可持续监控每一个硬件模块和软件库以快速发现故障，并隔离安全关键计算负载、通过 Holoscan Sensor Bridge 识别损坏的传感器数据。该系统还包含虚拟环境机器人测试仿真和检查实验室计划，从自动驾驶扩展到机器人时需适配不同场景的安全定义。

MIT Technology Review：机器人领域的 AI 突破短期内不会改变你的生活

MIT Technology Review 与 Aventine 合作的文章指出，尽管马斯克称 Tesla Optimus 未来能以 2 万美元单价自动化几乎所有人类劳动、并预测 2027 年底前向公众发售，但许多机器人研究者对此持怀疑态度。

AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径

AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析迈向基础模型、physical AI 与 agentic AI 驱动的新阶段，但因其直接作用于物理系统，需以安全、可靠与人类监督为前提。AVEVA 的负责任 AI 框架强调 AI 应增强而非取代关键决策中的人，她本人还参与 IEEE 工作组制定覆盖电力、能源、水与碳的 AI 环境影响衡量标准。

Anthropic 研究：机器人如今能完成 34% 工作小时的体力任务，但仅 0.3% 具成本优势

Anthropic 发布机器人暴露指数研究，用 Claude 给 O*NET 的 7,594 项体力任务按工作环境受控程度分 E0 到 E3 四级评级，发现机器人今天可在某类场景完成四分之三的体力任务，占美国全部工作时间的 34%。

微软研究院提出物理AI推理卸载方案，并开源相关工具链

微软研究院系统研究了移动操作机器人工作负载，发现把物理AI推理限制在本体 GPU 上会拖累性能与续航：在显存足够的 GPU 上，建图与规划相比 A100 最多慢 383%。