AMD 以 82 亿美元收购 World Labs，Atlas 解决稀疏重建问题
AMD 以 82 亿美元收购 World Labs。World Labs 创始人李飞飞在博客中回顾，公司自 2024 年成立以来构建了图像、视频与空间重建的模型训练团队，并通过收购 SceniX 推进机器人仿真能力。
推荐理由：AMD 以 82 亿美元收购 World Labs，可看到空间智能与机器人仿真能力如何被并入芯片厂商版图。
具身智能
全部主题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。
17条精选相关主题NVIDIA 英伟达多模态论文研究
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第 1–17 条 · 共 17 条Latent Space精选AI 评分7676
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
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 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理与卸载到边缘或云端 GPU 的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。
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，免费开源。
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，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。
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 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数据采集系统，无需机器人即可录制操作演示并自动转为 LeRobot 格式数据集。Grabette 配备广角鱼眼相机和 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：原文给出了一套无需机器人即可采集操作数据的开源硬件与处理流程，读者可据此判断数据采集门槛的变化。
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、奖励模型与部署 CLI 闭环
LeRobot v0.6.0 发布，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、奖励模型与部署 CLI 串成闭环，读者可据此判断开源机器人学习栈的当前能力边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Strands Agents 和 LeRobot 从 Hugging Face Hub 走到机器人硬件
AWS 开源 SDK Strands Robots（Apache 2.0）把 LeRobot 栈封装成 AgentTools，用一个 Strands 智能体串起从 Hub 数据集到实体机器人的流程。
推荐理由：AWS 官方给出从 Hub 数据集到实体机器人的完整五步流程，可据此判断仿真与真机数据同格式的实际用法。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 LeRobot v0.5.0 发布：首次支持 Unitree G1 人形机器人
Hugging Face 发布 LeRobot v0.5.0，这是该项目迄今最大的一次更新，自 v0.4.0 以来合并超过 200 个 PR、新增 50 多位贡献者。
推荐理由：LeRobot v0.5.0 一次性补齐人形机器人、VLA 策略与仿真环境加载，可据此判断开源机器人栈的当前边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 LeRobot v0.4.0 发布：数据集 v3.0、PI0.5 与 GR00T N1.5 及硬件插件系统
LeRobot 发布 v0.4.0，带来 LeRobotDataset v3.0 分块 episode 格式与流式加载，可支持 OXE 级别（>400GB）数据集，并提供 lerobot-edit-dataset CLI 用于删除、拆分、合并数据集。
推荐理由：LeRobot v0.4.0 把数据集、VLA 模型与硬件插件整合进同一开源栈，可据此判断机器人学习工具链的成熟度。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 与 Pollen Robotics 发布开源机器人 Reachy Mini，399 美元起
Hugging Face 与 Pollen Robotics 发布开源机器人 Reachy Mini，Lite 版 399 美元、带板载计算与无线的 Compute 版 499 美元，均需另付税费和运费，预计约 90 天发货。
推荐理由：开源机器人 Reachy Mini 以 399 美元起售并接入 Hugging Face 模型库，读者可据此判断桌面级机器人实验的门槛与生态玩法。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何用 LeRobot SO-101 机械臂后训练 Isaac GR00T N1.5
NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1.5，这是 Isaac GR00T N1 的首次重大更新，可通过后训练适配特定本体、任务和环境。
推荐理由：原文给出从数据准备到真机部署的完整命令，读者可据此在低成本 SO-101 机械臂上复现微调流程。
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6262 Hugging Face 收购 Pollen Robotics，开卖开源人形机器人 Reachy 2
Hugging Face 宣布收购开源机器人公司 Pollen Robotics，这是其第五次收购，此前曾收购 Gradio 和 XetHub。
推荐理由：Hugging Face 收购 Pollen Robotics 并开卖开源人形机器人，读者可了解其机器人布局与 Reachy 2 的定位。
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。