AMD 以 82 亿美元收购世界模型初创公司 World Labs
AMD 宣布以约 82 亿美元全股票交易收购专注空间智能的初创公司 World Labs，交易预计在 2026 年底前完成，尚待监管批准。World Labs 创始人李飞飞将加入 AMD 领导团队，出任执行副总裁兼首席科学家，直接向 CEO 苏姿丰汇报并负责前沿研究。
推荐理由：这笔全股票收购把世界模型团队并入芯片厂商，读者可据此观察硬件与模型整合的新路径。
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AI 走进物理世界：人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
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具身智能的精选
The Decoder精选AI 评分8080
量子位精选AI 评分8484 AMD 以 82 亿美元全股票收购李飞飞 World Labs
AMD 宣布以 82 亿美元全股票收购李飞飞的 World Labs，交易预计 2026 年底前完成，仍须取得监管批准。交割后李飞飞将加入 AMD 担任执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，联合创始人 Justin Johnson 和 Ben Mildenhall 继续带领团队并入 AMD。
推荐理由：交易金额、估值倍数与投资方回报结构都有具体数字，可据此观察芯片厂商布局世界模型的路径。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载方案与开源工具链。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Isaac ROS 5.0，推进智能体化开源机器人开发
NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 大会上发布 Isaac ROS 5.0，这是一套基于 ROS 的 GPU 加速软件包集合，新增智能体工作流与平台支持。
推荐理由：Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发，并给出多家厂商的落地案例，可据此判断开源机器人栈的演进方向。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，称其为面向机器人最强大的具身推理模型，可作为高层大脑让机器人对话、理解物理世界并规划多步任务，再把动作执行交给底层 VLA 模型，还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出 ER 2 在进度分类、时刻定位与多机器人协作上的具体指标和开放入口，可据此判断机器人大脑的能力边界。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，首次实现对完整人形机器人的全身控制，并带来更精细的手部与夹爪操作能力。
推荐理由：Gemini Robotics 2 把机器人控制从上半身扩展到全身，并给出多机协作与端侧快速适配的具体路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Grabette：开源机器人操作数据采集系统
Hugging Face 发布 Grabette，一套开源低成本的手持夹爪系统，用于录制机器人操作演示数据。Grabette 配备广角鱼眼相机与 RGBD 相机，BOM 成本约 490€，配套的机器人端夹爪 Gripette 成本约 120€。
推荐理由：原文给出了一套低成本手持夹爪采集方案与浏览器端处理流程，读者可据此判断机器人操作数据的采集门槛变化。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral AI 发布 Robostral Navigate 具身导航模型
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate，这是一个 8B 模型，仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器，在 R2R-CE 验证集 unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方案高 9.7 个点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个点。
推荐理由：官方给出单目 RGB 相机在 R2R-CE 上的成绩与训练方法，读者可据此判断具身导航的硬件门槛变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、奖励模型与六大仿真基准
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0，围绕机器人学习闭环引入世界模型策略（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）、新一批 VLA（GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT）以及统一的奖励模型 API（Robometer、TOPReward）。
推荐理由：LeRobot v0.6.0 把世界模型策略、奖励模型与统一评测串成闭环，读者可据此判断开源机器人学习栈的当前边界。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
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，重点增强空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与前代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次加入仪表读数能力，可据此判断机器人在设施巡检中的自主程度。