具身智能
它石智航发布全球首台自主刺绣机器人，以AI+全栈技术引领柔性精细制造新突破
2025年12月19日，它石智航发布了全球首台具备自主刺绣能力的机器人，展示了其在亚毫米级柔性精细制造上的突破。该技术成功应用于工业线束装配等复杂场景，标志着具身智能规模化落地取得关键进展。其核心依托于DATA-AI-PHYSICS三位一体的全栈解决方案，包括以人为中心的SenseHub数据采集系统、TARS AWE 2.0具身基础模型以及为AI而生的专用硬件体系，为行业提供了可复制、可扩展的工程化路径，推动具身智能从概念走向实用。
RoboTracer：多模态大模型赋能机器人3D空间轨迹生成与推理
北京航空航天大学、北京大学等机构联合推出的多模态大模型RoboTracer，通过创新的解耦坐标表达、通用空间编码器和两阶段训练策略，使机器人具备了在复杂三维环境中进行多步、带真实尺度约束的推理能力，并能生成精确的空间轨迹。该模型在多项评测中大幅领先现有先进模型，并能灵活集成于不同机器人平台，为实现家用服务机器人的高级空间任务规划提供了关键技术突破。
ViMoGen创新模型：提升3D人体动作生成泛化能力，赋能具身智能发展
本文介绍了由多所顶尖机构联合提出的ViMoGen创新框架，该框架通过构建大规模多样化数据集ViMoGen-228K、设计融合视频先验与动作捕捉先验的双分支模型，以及建立首个面向泛化能力的综合评测基准MBench，系统性地解决了3D人体动作生成领域泛化能力不足的核心瓶颈。这项工作不仅显著提升了AI根据复杂文本指令生成自然、合理3D动作的能力，更为具身智能的发展提供了高质量的动作数据生成与评估工具，有望加速人形机器人等领域的仿真训练与技能学习。
自变量机器人：自研端到端架构，构建具身智能物理世界基础模型
2026年初，自变量机器人获得字节跳动与红杉资本10亿元融资，引发行业关注。本文深入探讨了该公司对机器人「智能大脑」的前沿思考，指出具身智能的核心在于实现与物理世界的精细交互与自主操作，这需要一种全新的、独立于语言模型和多模态模型的「物理世界基础模型」。自变量认为，构建此类模型需坚持两大原则：统一的端到端架构以实现整体性理解，以及追求模型的通用性以学习物理世界的共性规律。文章详细阐述了其自研的WALL-A模型如何通过「多模态状态预测」等创新方法逼近这一目标，并介绍了其在真实外卖配送场景中的应用。同时，文章
萝博派对开源人形机器人全栈方案，降低门槛推动协同创新
2026年1月15日，萝博派对（Roboparty）正式开源其双足人形机器人“萝博头原型机”全栈技术方案，涵盖硬件设计、控制软件、工程方法论及共创知识库，以“可复现、可二开、可验证”为目标，致力于降低行业门槛。该机器人搭载拟人步态AMP算法，跑步速度达3m/s，性能处于开源领域前列。此次开源旨在构建行业共享的具身智能基础设施，推动从各自为战转向协同创新，并获得多家顶级机构投资。项目已开放GitHub仓库及知识库，邀请全球开发者共同参与生态建设。
RoboChallenge年度报告：标准化真机测试揭示VLA模型在物理世界的挑战与机遇
全球首个具身智能大规模真机评测平台RoboChallenge发布首份年度报告。报告基于数万次远程真机测试数据，揭示了当前视觉-语言-动作模型在真实物理世界中的能力边界与挑战，显示最佳模型在标准化任务上的成功率约50%，复杂任务仍是难点。平台通过开源Table30数据集、组建行业组委会，正推动真机评测走向标准化与开放协作，旨在加速具身智能从实验室走向实际应用的进程。
大晓机器人完成天使轮融资
大晓机器人已于近期完成天使轮融资
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