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。
機器人 · 日報
週三
12月13日 星期三
週二
11月28日 星期二
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。
週四
10月26日 星期四
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。
週五
10月20日 星期五
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。
週二
10月17日 星期二
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。
週二
10月3日 星期二
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。
週日
9月24日 星期日
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。
週三
8月30日 星期三
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。
週四
8月24日 星期四
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。
週五
7月28日 星期五
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%。
週三
6月21日 星期三
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%。
週一
5月22日 星期一
OpenAI 投資的 1X 搶先落地：輪式人形機器人 EVE 上崗實地巡邏
OpenAI 投資的機器人公司 1X 透露，其輪式人形機器人 EVE 已在美歐兩處工業地點擔任安保巡邏，並正測試養老看護能力。機器人配備雙臂，遇到異常支援人類遠端虛擬接管，搶先特斯拉將人形機器人帶出實驗室走向實戰。
週五
5月12日 星期五
亞馬遜被曝秘密研發 Burnham：用大模型給 Astro 機器人裝上「大腦」
據 Insider 披露的內部檔案，Amazon 正在研發代號為 Burnham 的生成式 AI 專案。它基於大語言模型為 Astro 機器人增加對話與情境理解能力，能記住看到的事物，並主動提醒水龍頭漏水或老人跌倒。不過檔案顯示該技術距離正式商用還有很長一段路。
週四
4月13日 星期四
Google 用強化學習訓機器人撿垃圾：23 臺打工兩年，分揀準確率達 84%
Google 公佈了一項大規模機器人深度強化學習實驗，過去兩年在辦公樓部署了 23 臺移動機器人分揀垃圾。團隊結合模擬與 54 萬次「機器人教室」訓練，使系統分類準確率達 84%，讓真實垃圾桶的混雜汙染率降低了 40% 到 50%。