小米机器人团队放出了一个开箱即用的机器人基础模型 XR-1，代码、权重和论文都公开了。它的思路分两步：先用 10 万小时不带真实机器人的操作视频做预训练，覆盖 1700 多个场景，让模型学会“看到画面变化该输出什么动作”；再用 7200 小时真机数据做后训练，把动作能力对齐到具体机器人上，并让模型能听懂自然语言指令。预训练阶段出现了干净的缩放规律——数...
推荐理由：小米机器人开源了 XR-1，一个带代码和权重的机器人基础模型。两阶段训练路线（10 万小时无真机预训练 + 7200 小时真机后训练）和预训练缩放规律是硬信号，直接对标 π 0.5。我会先打个折：正文没披露真机后训练的具体任务成功率和泛化测试细节，这点先别太激动。但开源全套这个动作本身，对行业来说比发一篇论文管用。
高德搞了个叫 ABot-Earth0.5 的模型，号称是全球第一个原生 3D 的城市世界模型。它已经覆盖了 190 多个国家和地区。用起来很简单，你扔给它一张卫星图或者一段文字描述，它就能在普通消费级显卡上，大概 10 分钟给你生成一大片公里级的 3D 城市场景。出来的素材是 3DGS 格式，能直接拖进 Unity、虚幻引擎这些软件里接着用。按他们算的...
推荐理由：高德这个ABot-Earth0.5把3D城市生成的门槛压得很低：消费级显卡、10分钟、公里级、直接出可编辑资产。我会先打个折，正文没披露生成精度和几何一致性有多高，也没给实际案例对比，所以“全球首个原生3D城市世界模型”这个说法先别太激动。但即便只做到七八成，对需要大量3D场景的团队来说也挺省钱。H/K/R三条都踩实了，重要性给80合理。
狮子山 AI 实验室在 ICRA 2026 LeHome 挑战赛的真机决赛里拿了第一。他们用一套叫 LiOS 的系统，把训练、部署、轨迹采样和 Real2Sim 遥操作串成一个数据循环，让机器人学会叠衣服这类软物操作。不过文章正文被微信环境验证挡住了，具体技术细节、比赛数据和对比成绩都没看到，只能从标题和现有摘要知道结果。
推荐理由：我会先打个折：正文被微信环境验证挡住了，技术细节、比赛数据和对比成绩都没看到，只能从标题和摘要知道结果。叠衣服拿第一确实抓眼球，LiOS 的 Real2Sim 遥操作循环听起来也靠谱，但信息缺口太大，没法判断这套方案的泛化能力和真实成本。这点先别太激动，等看到完整论文再下结论。
NVIDIA 在 GTC Taipei 把 Cosmos 3 完全开源了，模型权重、代码和数据集都放了出来。它被叫做首个物理 AI 全能模型，意思是能直接看懂真实世界、预测接下来会发生什么，并给出机器人该做的动作。这次发了两个尺寸：Super 版 320 亿参数，Nano 版 80 亿参数。正文没提具体跑分和硬件门槛，实际部署成本还得自己测。
推荐理由：HKR 三项都成立：钩子是 NVIDIA 开源物理 AI 模型，知识增量是 32B/8B 双版本加全套开放物料，受众是机器人、仿真方向的从业者。正文信息很薄，没给基准测试、没提许可证细节，所以分数压在 78–84 区间，不往上拔。
招商局狮子山人工智能实验室放出了一个叫 LiOS 的边云架构，专门解决机器人怎么用上云端大模型的问题。他们跨机器测下来，从本地摄像头到云端 GPU 显存，单向延迟大约 30 毫秒，这个数字对很多实时控制场景已经够用了。架构里低延迟视频传输模块直接开源，还附带了一个 LeFold 叠衣服数据集。不过正文因为微信环境异常没加载出来，具体用了什么模型、在哪些...
推荐理由：我会先打个折：招商局狮子山实验室不是头部平台，也没看到多源交叉验证，所以影响力止步中等。但这条消息确实给了干货——30ms相机到云端显存的延迟数字，说明端云协同在物理世界干活有戏，不是纯画饼。开源图传模块和叠衣数据集也算实在，同行能直接拿来测。正文没披露具体模型规模、功耗和复杂场景下的抖动，这点先别太激动。
英伟达把 Cosmos 3 称为第一个完全开放的物理 AI 全能模型，意思是它不只能识别图像，还内置了视觉推理、生成 3D 世界状态和直接输出动作的能力。这次放出两个尺寸：Super 版 320 亿参数，Nano 版 80 亿参数。正文没提训练数据规模、具体跑分和推理成本，所以实际能用多好、跑起来贵不贵还得等实测。
推荐理由：我会先打个折：正文是单篇发布稿，没给基准测试、没提许可证细节，也没说训练数据规模和实际部署条件，所以分数卡在 78–84 区间。亮点在于 NVIDIA 第一次把视觉推理、世界生成和动作生成打包成一个开放物理 AI 模型，并给出两个具体尺寸，这对机器人圈子的信号意义不小。但缺少验证信息，这点先别太激动。
GSMA 宣布在 2026 年 6 月 24 日至 25 日的 MWC 上海搞一场人形机器人点球比赛，这是全球头一回。8 支国内具身智能团队参加，包括宇树科技、灵心巧手等。规则参照世界杯点球，双方各罚 5 轮，射门和守门的都是机器人，平局后一球定胜负。关键限制是机器人必须自己识别球和守门员位置、决定射门角度并控制发力，不能由人遥控，也不能跑预设脚本。这...
推荐理由：我会先打个折：这是活动预告，不是模型发布或可复现的测试结果，所以分数压在 72–77 之间。但选题本身够抓人，规则里“不许遥控、不许脚本”把门槛拉高了，不再是展台走秀。正文没披露具体评分标准、场地条件和机器人硬件细节，所以别急着当技术里程碑看。如果现场真能稳定自主对抗，那才算数。
这篇文章来自微信公众号，但页面被环境验证挡住了，正文内容完全看不到。标题和摘要里提到的“复旦铁三角”和“最优物理 AI 路径”都是原文的说法，具体技术细节、实验数据和模型架构都没法核实。已知信息是：一个叫 STI-WM 的模型，主打时空一体的世界动作建模，用在机器人上，支持 RGB 图像、点云和机器人自身状态感知三种输入，能做上百秒的任务规划。另外还提...
推荐理由：这篇东西我会先打个折——全是公司自己说的，没给公开 benchmark 也没说模型能不能复现。但信息量确实不小：STI-WM 把视觉、点云和机器人自身状态揉进一个模型里，号称一次能规划上百秒的动作，这比现在多数 demo 里几秒的规划长得多。半年融了 5 轮、Pre-A 轮 3 个亿，还拉了 NVIDIA 站台，资本侧的信号比技术侧更实。对做机器人落地的人，这条至少能看出一条技术路线和资源密度，所以放在 featured 门槛上。
沐神智能搞了个叫 STI-WM 的模型，专门给机器人用的。它把 RGB 画面、深度点云和机器人自身状态（比如关节角度）同时喂进去，首创了时空一体的架构，不再是先看空间再看时间的两段式处理。官方说它能支撑上百秒的长任务推演，中间出错了还能闭环重新规划。不过正文没给出具体的基准测试分数，也没提部署成本，所以实际效果和性价比还得等更多数据。
推荐理由：我会先打个折：正文没披露权重是否开源、有没有标准 benchmark 对比、百秒推演在什么场景下验证的，这些关键信息都缺。但 STI-WM 把 RGB、深度点云和本体输入揉进一个时空一体架构，直接做百秒级推演，这个思路对做机器人世界模型的人有参考价值。眸深智能又是复旦系团队，英伟达也出现在标签里，产业和学术两边都有点关联。综合来看，信息够新、够具体，但验证强度不明，所以放在 featured 门槛附近，不往上拔。
Mistral 整合了 Emmi AI 团队，发布了一个面向工业工程的物理 AI 基础模型。它能根据几何结构、边界条件或测量数据，在单张 GPU 上用几秒钟预测出完整的物理场（比如温度、应力分布）。正文没披露具体架构、参数量、训练数据规模和实测误差范围，也没给出跟传统数值仿真在精度和速度上的量化对比，所以实际工程可用性还得看后续验证。
推荐理由：Mistral 这次没发新聊天模型，而是直接拿下一个物理 AI 团队，做工业仿真。我会先打个折：正文没披露具体模型名、基准测试、定价和开放方式，所以没法判断它比现有求解器到底准不准、省多少。但方向本身值得关注——如果单 GPU 秒级出完整物理场是真的，对西门子能源这类重工业客户来说，仿真迭代速度会快很多，成本也可能降一截。这点先别太激动，等他们放出可复现的结果再说。
X Square Robot 开源了一个叫 Wall-OSS-0.5 的视觉-语言-动作模型，主打“预训练完就能用”。他们放出了 40 万步的预训练 checkpoint，在 17 个真实机器人零样本任务里，有 4 个成功率超过 80%。这次开源的东西挺全：权重、代码、训练配方、消融实验，还有一个叫 DMuon 的优化器实现。不过正文因为环境验证没抓到...
推荐理由：我会先打个折：X Square Robot 不是顶级基础模型实验室，所以重要性停在 79。但这条消息本身挺实在——Wall-OSS-0.5 直接开源了一个 400k 步的预训练 checkpoint，在 17 个真机零样本任务里跑了分，有 4 项超过 80 分。这意味着你不用非得花大量算力和时间做后训练，拿过来就能在部分任务上跑出不错的效果。当然，正文没披露这 4 项具体是什么任务、难度如何，也没说剩下 13 项的表现分布，所以“后训练不再是必选项”这个结论得看场景，别太激动。整体来说，对做具身智能又缺资源的团队是个值得看一眼的发布。
地平线机器人实验室把一个人形机器人全身控制模型 HoloMotion-1 开源了，参数规模 4 亿，他们管它叫“机器人小脑”。这个模型用了 MoE 稀疏激活和 KV-cache 推理，把单步推理开销压下来，在端侧能跑到约 300FPS，比常见的 50Hz 控制频率高出一大截。训练数据来源比较杂，包括互联网视频、光学动捕、VR 遥操作和惯性动捕，经过统一...
推荐理由：HoloMotion-1 是一个开源机器人控制模型，4 亿参数能在端侧跑到约 300FPS，对做具身智能的团队来说是个可复现的参考。不过目前只看到动作生成能力，正文没披露在真实机器人上的成功率或延迟数据，实际部署效果还得等后续验证。整体偏技术发布，影响力集中在机器人圈子，放在 featured 档位合适。
StarVLA 把 VLA（视觉-语言-动作模型）里常用的主干网络、动作输出头、训练策略和评测接口都做成了可插拔的模块，不用再为不同论文各搭一套代码。仓库在 GitHub 上已经拿到 2.2k 星，支持的基准包括 LIBERO、SimplerEnv、RoboTwin 2.0、RoboCasa-GR1 和 BEHAVIOR-1K。正文没披露具体训练成本和...
推荐理由：我会先打个折：StarVLA 目前是框架级发布，不是新模型，所以权重不会给到模型首发那么高。但它的价值很实在——把多种 VLA 架构塞进同一套接口，训练和评估不用再东拼西凑，2.2k star 说明社区已经用脚投票了。正文没披露框架内各方法的横向对比数据，这点先别太激动，但统一工具这件事本身对机器人方向的工程效率提升是实打实的。
生数科技新模型 MotuBrain 拿了两个第一：在 WorldArena 世界模型榜单上得分 63.77 EWM，在 RoboTwin2.0 的干净和随机两个测试里分别拿到 95.8 和 96.1 分。官方说它是在 Motus 基础上加了视频-动作联合建模、Latent Action VAE、MoT 和 UniDiffuser，能跨不同机器人形态做长...
推荐理由：MotuBrain 在两个榜单上拿了第一，分数看着挺漂亮。但正文没交代训练数据量、评测提交细节，也没有真实机器人的成功率数据，目前只能算单次刷榜。我会先打个折，等技术报告或实物演示出来再往上调。
MotuBrain 这个模型在 WorldArena 上拿了 63.77 的 EWM 分数，在 RoboTwin2.0 的干净和随机两种设置下分别得了 95.8 和 96.1 分，两项都是第一。它在运动质量、流分数和运动平滑度这些细分指标上也排在最前面。RoboTwin 的 50 个任务里它平均做到 96.0 分，第二名是 92.3 分，差距不算小。这...
推荐理由：H 抓的是匿名模型双榜第一这个反常事件，圈内打听本身就说明信息差和关注度。K 把具体分数和领先幅度摆出来，同时点明关键信息缺失——谁做的、怎么训的都不知道，读者能自己判断可信度。R 落在具身智能的核心争议上：一个模型同时做世界预测和动作输出到底行不行，这次有了可复现的 benchmark 证据。分数定在 81，因为结果本身有冲击力，但所有权、规模、训练数据和可复现性全缺，不能给更高。
苏度科技放出了他们的具身智能首秀Sudo R1，说是在完全没有用真实机器人数据训练的情况下，直接零样本测试了200多次，对100多种没见过的物体（包括透明、金属、软的和反光的东西）首次抓取成功率约98%，试两次基本能到100%。整个演示跑了60分钟。他们用的方法是在高保真模拟器里结合世界模型和强化学习来训练，相当于先在虚拟世界里把技能练好再搬到真机上。...
推荐理由：这条我会先打个折，因为所有指标都是自报的，没第三方验证。但零真机数据、zero-shot 直接上真机抓出 98% 首次成功率，这个说法本身就够硬，而且给了 200 多次测试、100 多个没见过的物体、60 分钟连续跑，数字具体，不是空口号。它正好打在机器人行业最疼的地方：真实数据又贵又慢，仿真到真机迁移一直是个坑。正文没披露融资金额、基准怎么定义的、谁做的第三方验证，所以分数没给更高。
荣耀的人形机器人“闪电”在北京半马跑出50分26秒，比乌干达选手基普利莫保持的人类纪录（57分20秒）快了将近7分钟。它身高1.65米，腿长约0.9米，中途撞上护栏摔倒，靠人扶起来后继续跑完。去年最快的机器人成绩是2小时40分42秒，今年直接压缩到不到三分之一，进步幅度很大。俄勒冈州立大学的机器人教授费恩认为，这主要说明中国在机器人硬件工程和系统稳定性...
推荐理由：这条消息的钩子很直接：一台人形机器人半马跑进50分26秒，比人类纪录快将近7分钟。我会先打个折——它中途撞护栏摔了，是在人帮忙扶起来之后才完赛的，所以不是完全自主跑完全程。但数字本身还是说明工程成熟度在往上走，去年同类最好成绩还要2小时40分，一年压缩到三分之一的时间，进步幅度值得盯。正文没披露控制方案和比赛规则细节，所以别急着往AI能力跃迁上解读，更多是机电、步态和系统集成的提升。对从业者来说，这条消息的参考价值在于一个可量化的性能标尺，而不是一篇公关稿。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人的推理优先模型升级版，强化了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力。
推荐理由：原文给出新模型在空间推理、多视角与仪表读数上的能力变化和开放入口，可据此判断机器人高层推理的进展。
腾讯混元与Robotics X联合发布了HY-Embodied-0.5，核心是一个叫MoT-2B的模型。它总参数量4B，实际干活时只激活2B，在22项具身智能评测中拿了16项第一。训练数据量不小：用了超过1亿条具身数据、600B以上的预训练token、3000多万条中期训练样本，还引入了视觉隐空间token、双向注意力、RFT、强化学习和在线蒸馏。这模...
推荐理由：我会先打个折：这还是一次模型发布，不是那种当天就改变行业格局的大事，所以分数没拉到 85 以上。但它的钩子够强——腾讯说 MoT 比 MoE 更适合具身，而且一个激活参数只有 2B 的模型在 22 项评测里赢了 16 项，数字和训练细节也给得实在。对做端侧机器人的从业者来说，这套专门为具身重做的架构和训练链路比通用模型微调有意思得多，所以 H、K、R 都站得住。
NVIDIA 在 2026 年 1 月 5 日放出了一批新的开源模型和数据集。语言模型方面，有 Nemotron 系列的新成员，专门做语音、外挂资料库（RAG）和安全对齐；还有一个叫 Alpamayo 1 的模型，正文没具体说它擅长什么。物理 AI 这边，Cosmos 系列更新了 Reason 2、Transfer 2.5 和 Predict 2.5 ...
推荐理由：NVIDIA 这次不是发一篇通稿，而是把 Nemotron、Cosmos、GR00T、Clara 几条线的模型、数据集和工具一起开源了。我会先打个折：所有信息都来自厂商自己，没有第三方验证，实际可用性还得看后续社区反馈。但光看披露的数字——10 万亿 token 文本、50 万条机器人轨迹、100TB 车载数据、45.5 万个蛋白结构——规模确实够大，而且覆盖了代理、物理 AI、自动驾驶和生命科学几个热门方向。具体到模型，Nemotron Speech 做语音、Cosmos Reason 2 做推理、GR00T N1.6 做人形机器人、Alpama...