Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，可理解物理世界、规划多步任务，并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，可据此判断机器人大脑的落地边界。
#具身智能
#具身智能
今日 0 条Google DeepMind精选AI 评分7171
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，解锁全身控制、灵巧操作和多机器人协作。
推荐理由：官方给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
Hugging Face BlogAI 评分4646 NVIDIA Cosmos-H-Dreams：为手术机器人带来实时生成式仿真
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams，一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器，通过 FlashDreams 推理库在单张 RTX PRO 6000 GPU 上运行，支持人与策略闭环交互控制。
Mistral AI精选AI 评分7171 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 validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方案高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
推荐理由：原文给出单目 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能力边界。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，增强具身推理与仪表读数
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其推理优先机器人模型的升级版，强化了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并说明仪表读数等新能力如何落地机器人巡检。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolVLA：450M 开源视觉-语言-动作模型
Hugging Face 发布 SmolVLA，一个 450M 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）模型，可在消费级硬件甚至 CPU 上运行，仅用 lerobot 标签下的社区共享数据集预训练。
推荐理由：450M 的 VLA 模型仅用社区数据预训练就能在仿真和真机上超过更大模型，读者可据此判断开源机器人模型的成本门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 在 GTC 2025 发布 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 与 Isaac GR00T N1
NVIDIA 在 GTC 2025 上开源三项物理 AI 成果：世界基础模型 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 以及人形机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由：NVIDIA 一次性开源世界模型、数据集与人形机器人基础模型，读者可据此了解物理 AI 开发可用的工具链。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 π0 与 π0-FAST 视觉-语言-动作模型移植到 Hugging Face LeRobot
Hugging Face 将 Physical Intelligence 开发的 π0 和 π0-FAST 两个机器人基础模型移植到 LeRobot 仓库，并给出 PyTorch 版本与模型合集。
推荐理由：Physical Intelligence 的 π0 与 π0-FAST 被移植进 LeRobot，读者可据此了解 VLA 与 VLM 在动作表示上的差异。