NVIDIA 開源 MotionBricks：給幾個關鍵姿勢，即時補全連貫動作
NVIDIA 開源動作生成模型 MotionBricks。它只需輸入前後的目標姿勢，就能即時計算並補全中間平滑的運動過渡，還能把翻越、坐下等複雜動作像積木一樣拼接。倉庫包含人體與宇樹 G1 機器人兩套預訓練權重和演示工具，程式碼採用 Apache 2.0 開源。
Unitree G1
PingpongDuo 亮相：兩臺 Unitree 人形機器人打乒乓雙打，連續對打超 10 回合
研究團隊公佈 PingpongDuo 框架，讓兩臺 Unitree G1 人形機器人完成乒乓球雙打對擊。兩臺機器人在狹窄空間內嚴格交替擊球、主動為隊友讓位，實機連續對打超 10 個回合。不過目前系統仍依賴外部動捕，且未考慮球體旋轉。
HumanX 開源技能遷移框架：讓機器人看人類影片學會投籃和踢球
研究團隊開源技能遷移框架 HumanX，能把人類單目影片中的動作轉化為人形機器人的互動策略。該方案已在 Unitree G1 模擬中復現接球投籃、假動作投籃和踢球等動作。這意味著開發者無需昂貴動捕裝置，用普通影片即可訓練機器人互動。程式碼已在 GitHub 開放。
NVIDIA 推出動作生成模型 MotionBricks：每秒 1.5 萬幀，打通遊戲與人形機器人控制
NVIDIA 聯合多所高校公佈動作生成框架 MotionBricks。單個模型即可處理超 35 萬種動作技能，實現 15000 FPS 吞吐量與 2 毫秒超低延遲。最值得關注的是，它把遊戲動畫和物理機器人控制打通，能同時驅動虛幻引擎角色與宇樹 G1 人形機器人，預覽版程式碼已在 GitHub 開源。
地平線開源 HoloMotion-1：端側跑出 300 幀，機器人零樣本學跳舞
地平線開源人形機器人小腦大模型 HoloMotion-1，擁有 4 億引數，藉助 MoE 與 KV 快取技術在端側實現約 300 FPS 即時推理。它讓 Unitree G1 等機器人無需額外訓練就能模仿跳舞、爬行和踢腿等高動態動作，並支援 VR 即時指令控制。
宇樹 G1 進軍網球場：清華北大團隊用 5 小時動捕資料訓出對打技能
清華大學、北京大學與銀河通用等團隊提出 LATENT 系統，僅基於 5 小時不完整的人體動捕片段，就讓宇樹 G1 人形機器人學會了網球技能。機器人能以約 90% 的準確率回擊速度超 15 米/秒的來球，並在真實場地中與人類對手展開多回合交鋒。
OmniXtreme 開源：教宇樹機器人連續後空翻、街舞和倒立
研究團隊開源人形機器人控制框架 OmniXtreme。它結合動作專家蒸餾與輕量殘差後訓練，讓宇樹機器人掌握連續後空翻、街舞和倒立等高難度動作，同時通過物理約束避免燒損電機。模型權重與評測程式碼已在 GitHub 開源。
宇樹公佈春晚機器人細節：數十臺 G1 帶來首個自主叢集功夫秀
宇樹科技公佈春晚參演細節，數十臺 G1 人形機器人完成了全球首個全自主叢集功夫表演，無需人工遙控且能快速協同移動；H2 則身披齊天大聖戰甲登場。這直接展示了人形機器人在高動態運動控制和多機協同上的最新進展。
初創公司展示宇樹 G1 做家務：聲稱無遙控無加速
深圳初創公司靈啟萬物釋出演示影片，由其 MindOn AI 大腦驅動的宇樹 G1 機器人展示了澆花、拉窗簾、跪地擦床墊及撿垃圾等多項家務。官方宣稱全程無加速、無遙控操作，其展現的泛化能力和動作流暢度迅速引發業內熱議與審慎求證。
宇樹 G1 登臺首屆機器人搏擊賽：能打拳閃避，還會正蹬與一字馬
據報道，中國在杭州舉辦首屆人形機器人搏擊賽，四臺宇樹 G1 機器人在人類遙控協同下登臺對戰。35 公斤重的 G1 配備 360 度深度相機與運動控制演算法，展現了出拳、閃避、正蹬踢倒對手甚至做一字馬的敏捷身手。這展示了人形機器人在高動態平衡與人機協作上的進展。
人形機器人虛實遷移框架 ASAP：宇樹 G1 實現高敏捷全身動作
2025 年，研究團隊提出兩階段框架 ASAP，解決人形機器人從模擬到實物的動力學差異。系統先在模擬中用動捕資料預訓練，再用真實資料訓練殘差模型補償物理差距。宇樹 G1 實機藉此完成了高協調性全身動作，跟蹤誤差大幅低於傳統基準。
宇樹科技釋出人形機器人 G1 量產版：外觀與效能完成升級
宇樹科技公佈人形機器人 Unitree G1 的量產版本。官方表示，過去數月已針對量產要求對 G1 完成升級，提升了整體效能並優化了外觀設計。這意味著低成本人形機器人的規模化落地又往前推了一步。