賓士進廠測試人形機器人：用 Apptronik Apollo 搬運零件、幹體力活
Apptronik 宣佈與梅賽德斯-賓士達成合作，在匈牙利工廠試點 Apollo 雙足人形機器人。Apollo 重約 160 磅，主要負責檢查並向產線工人運送汽車零部件。車企看中人形機器人無需重新設計現有工廠就能直接進廠幹活，藉此填補重複性重體力勞動的用工缺口。
機器人
Figure、宇樹、特斯拉 Optimus 等人形機器人，以及機械臂、具身智慧和自動駕駛的最新進展。
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Figure 01 接入 OpenAI 模型：人形機器人能一邊聊天一邊幹活了
機器人公司 Figure 展示了人形機器人 Figure 01 接入 OpenAI 模型的演示：機器人不僅能即時對話，還能聽懂口頭指令分揀物品，說話時甚至帶有逼真的停頓。Figure 負責動作控制，OpenAI 提供視覺與語言能力，讓大模型真正開始擁有物理實體。
加州給 Waymo 開綠燈：無人計程車獲批開上高速，最高時速 65 英里
加州公用事業委員會批准 Waymo 擴充服務範圍，允許其無人計程車在洛杉磯和灣區的高速及市政道路以最高 65 英里時速載客。儘管當地交管部門提出抗議，監管方仍判定其安全合規。不過 Waymo 表示會審慎推進，暫無立刻上高速的計劃。
Figure AI 獲 6.75 億美元融資：貝索斯與輝達參投，估值 26 億美元
人形機器人初創公司 Figure AI 宣佈完成 6.75 億美元融資，估值達 26 億美元，投資方包括貝索斯、輝達、微軟和 OpenAI。Figure 還將與 OpenAI 合作開發下一代機器人 AI 模型。大模型巨頭正集體押注具身智慧的商業落地。
傳微軟與 OpenAI 擬投資 Figure AI：估值或達 19 億美元，押注人形機器人
據報道，Microsoft 與 OpenAI 正洽談向人形機器人初創公司 Figure AI 投資至多 5 億美元。其中 Microsoft 擬出資約 9500 萬美元，OpenAI 擬投 500 萬美元，投前估值或達 19 億美元。Figure AI 正在研發人形機器人 Figure 01，融資金額與細節仍可能變動。
劍橋造出「讀盲文」機器人：速度達每分鐘 315 詞，比人類快一倍
劍橋大學研究團隊公佈了一款結合 AI 的機器人觸覺感測器，能以每分鐘 315 詞的速度摸讀盲文，速度約為人類的兩倍，準確率接近 90%。研究團隊用演算法消除了指尖相機滑動時的動態模糊，藉此攻克機器人的高靈敏度動態觸覺，未來可用於假肢和機械手。
特斯拉 Optimus 演示疊衣服：動作挺順，但馬斯克承認還不是全自主
馬斯克釋出特斯拉人形機器人 Optimus 疊 T 恤的演示影片。機器人的肢體動作相當流暢，但馬斯克隨後承認它目前並非全自主執行，而是在受限環境下按預設指令碼動作完成。這展示了關節控制的硬實力，但離真正的家務自動化還很遠。
AutoRT 等三項技術釋出：為機器人帶來更強資料採集與運動泛化
研究團隊公佈 AutoRT、SARA-RT 與 RT-Trajectory 三項進展。AutoRT 結合大模型指導機器人自主收集訓練資料；SARA-RT 將注意力複雜度降為線性，提速 14%；RT-Trajectory 則藉助運動軌跡讓新任務成功率提升一倍以上。
Tesla 釋出 Optimus Gen-2：減重 20 磅，步速提三成還能捏雞蛋
Tesla 公佈二代人形機器人 Optimus Gen-2 演示。它減重超過 20 磅，步行速度提升 30%，手指配備感測器可精細拿捏雞蛋，頸部與動作更加流暢。這意味著人形機器人的運動控制正加速逼近實用水平。
NVIDIA 模擬平臺 Isaac Sim 登陸 AWS：搭載 L40S，效能提升 2 倍
NVIDIA 宣佈 Isaac Sim 與 L40S GPU 上線 AWS。相比上一代 A40，L40S 在機器人模擬任務中效能翻倍，在 Omniverse 中渲染提速達 3.8 倍。開發者可直接通過 AWS 映象部署，加速倉儲和製造機器人的雲端開發。
Uber 接入 Waymo 無人車：首站落地鳳凰城，打 UberX 就能匹配
Waymo 與 Uber 宣佈在鳳凰城推出無人駕駛網約車服務。使用者呼叫 UberX、Uber Comfort 等車型時，可直接匹配 Waymo 無人車。此時正值對手 Cruise 在加州被暫停許可，Waymo 借 Uber 龐大的打車網路加速商業化。
波士頓動力給機器狗接入 ChatGPT：Spot 化身導覽員，能看能聊還能嘴貧
Boston Dynamics 展示了一項概念驗證：將 ChatGPT、BLIP-2 視覺模型與 ElevenLabs 語音合成接入機器狗 Spot。機器人不僅能看懂周圍環境沿途解說，還能根據設定扮演諷刺、搞笑等性格回答提問。最值得關注的是大模型在實體機器人上展現出的自主聯想能力，不過目前每次回答仍有約 6 秒延遲。
NVIDIA 釋出 Eureka：用 GPT-4 寫演算法，讓機械手學會轉筆
NVIDIA Research 公佈 AI 智慧體 Eureka，它基於 GPT-4，能自主編寫獎勵演算法訓練機器人。在近 30 項任務測試中，Eureka 生成的獎勵程式在超過 80% 的任務上超越人類專家編寫的版本，平均效能提升 50% 以上，甚至教會了機械手轉筆。
迪拜警方將部署 AI 無人巡邏車：自帶無人機，但時速僅 7 公里
據報道，迪拜警方計劃在居民區部署全電動無人巡邏車。該車由 Micropolis Robotics 研發，配有 360 度人臉識別與板載無人機，能靠 AI 識別可疑行為並連續巡邏 15 小時。不過它的最高時速僅 7 公里，抓賊別指望追車，主要靠呼叫警員支援。
Google DeepMind 聯手 33 家實驗室：釋出最大跨形態機器人資料集與 RT-X
Google DeepMind 聯合 33 家學術實驗室釋出 Open X-Embodiment 資料集及 RT-X 模型。資料集彙總了 22 種機器人的百萬條演示，跨形態訓練讓機器人任務成功率平均提升 50%，RT-2-X 的新技能泛化成功率更是提升至三倍，資料集與權重已開源。
Tesla Optimus 迎來新進展：靠端到端神經網路自主分揀積木
週六，Tesla 公佈人形機器人 Optimus 的最新進展。藉助完全端到端訓練的神經網路，Optimus 已能自主校準肢體並將彩色方塊分揀到對應托盤中。面對人類拿走方塊等動態干擾，它能隨時調整動作，甚至還會主動把放歪的方塊扶正。
蘇黎世大學競速無人機 Swift：擊敗人類世界冠軍，單圈快出半秒
蘇黎世大學和 Intel 研發的自主系統 Swift 擊敗三位無人機競速世界冠軍。Swift 依靠機載攝像頭與深度強化學習即時控速，最快單圈比人類紀錄領先半秒。不過如果光線等外部環境出現變化，它的適應能力依然比不上人類。
Shift Robotics 推出 Moonwalkers：綁在鞋上的 AI 輪子，走路速度飆到 11 公里
據報道，Shift Robotics 推出動力鞋 Moonwalkers，直接綁在鞋底就能讓最高步行速度提至 11 km/h。內建演算法不到 10 步即可摸清個人步態，走動時才驅動輪子。產品目前僅在美國發售，售價 1399 美元。
DeepMind 釋出 RT-2：看懂圖文直接指揮動作，機器人泛化能力翻倍
Google DeepMind 推出視覺-語言-動作模型 RT-2。它把網際網路圖文知識直接遷移為機器人的動作指令，免去繁瑣的手把手教學。面對未見過的全新任務，其成功率從上一代的 32% 翻倍提升至 62%。
DeepMind 推出 RoboCat：讓不同機械臂舉一反三的多工模型
DeepMind 推出自適應機器人模型 RoboCat。它通過觀察 100 到 1000 次人類演示就能操控不同機械臂，並自主生成訓練資料來學習新技能，在跨 253 項任務的測試中最高成功率達 99%。不過不同任務間表現差異巨大，最低成功率僅 13%。