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今天11月4日周三1 条
  1. 亿欧40

    普渡机器人亮相CeMAT ASIA 2026,展示“一脑多形”智慧物流方案

    普渡机器人在CeMAT ASIA 2026展出“一脑多形”智慧物流方案,用PUDU T系列、D7、MP2000等完成入库工序接力演示。T600潜伏版首次展示原地旋转功能,MP2000支持2吨载重和分钟级建图。截至2026年5月,普渡已出货超13万台,覆盖85个以上国家和地区。

11月3日周二
  1. 量子位 RSS42

    极智嘉发布《24/7自主智能仓计划》,要让AI接管整仓调度运营

    极智嘉正式亮出《24/7自主智能仓计划》,目标实现7×24小时自主运行、持续进化的自进化智能仓,分打通全流程、强化智能闭环、规模化落地三步推进。其Gravity统一具身智能框架与Gravity 4D具身世界模型支撑机器人跨任务泛化与动态抗干扰,通用人形机器人Gino 1可拣货搬箱。无人拣选工作站在施耐德电气上海物流中心试点中拣选效率达人工2倍、准确率超99.99%。

10月29日周四
10月28日周三
10月27日周二
  1. Agility58

    Agility 称 GXO 将于 2027 年初把 Digit 部署扩至两座美国仓库

    Agility 表示,首个将 Digit 投入实际作业的客户 GXO 将把部署范围扩大到另外两座美国仓库,时间从 2027 年初开始。Agility 引用 Forbes 记者 John Koetsier 的报道,称回头客是人形机器人领域更值得关注的信号。

10月26日周一
  1. Agility Latest Press68

    GXO 与 Agility Robotics 扩大合作,将 Digit 人形机器人部署至北卡罗来纳与田纳西站点

    GXO 与 Agility Robotics 宣布扩大合作,把 Digit 人形机器人部署到 GXO 位于北卡罗来纳州和印第安纳州 Lebanon 的站点,承担电商履约中的高重复物料搬运任务。

    关注价值:原协议下 Digit 已搬运逾 10 万个周转箱,此次扩至两处新站点,为判断人形机器人能否多站点复制提供参照。

  2. Agility Latest Press70

    Agility Robotics 公布 Digit 商业化进展:GXO 新增两处美国设施,另有 3 家制造客户与 30 余家潜在客户

    Agility Robotics 公布 Digit 人形机器人的商业化进展,GXO 宣布在原有合作基础上新增美国北卡罗来纳州 Statesville 和田纳西州 Lebanon 两处设施部署 Digit,预计 2027 年初开始,先使用 Digit 4,后续过渡到 Digit 5。

    关注价值:原文披露了 GXO 扩点、三家未具名制造客户与 30 余家潜在客户,可据此判断人形机器人从单点试点向多客户复制推进的节奏。

10月21日周三
  1. Agility Latest Press63

    Agility Robotics 扩建匹兹堡 5 万平方英尺设施,支撑 Digit 客户部署

    Agility Robotics 宣布在匹兹堡新建 5 万平方英尺设施,作为软件与 AI 卓越中心及客户部署支持枢纽,比现有匹兹堡场地增加约 3.5 万平方英尺。

    关注价值:原文披露了 Digit 的客户名单、新增客户与订单规模,可用于判断人形机器人商业部署的推进节奏。

8月26日周三
  1. 星海图官网新闻58

    星海图与京东签署三年战略合作,机器人前置仓原型在WRC亮相

    星海图与京东于8月22日在2026世界机器人大会现场签署三年战略合作协议,合作覆盖全渠道场景落地、产品销售、技术协同、供应链服务及工业市场拓展。同步展出的机器人前置仓以1:1实景原型演示可在线接单、全自动闭环履约,机器人自主完成订单理解、路径规划、商品拣选、撑袋打包与现场交付,现场实测场景成功率超99%。

5月26日周二
  1. Figure52

    Figure 与 Catalyst Brands 签署商业协议,在零售物流中心部署人形机器人

    Figure 宣布与 Catalyst Brands 达成商业协议,将在后者的分销与物流网络中部署 Figure 人形机器人,首个落地地点是位于内华达州里诺的 Catalyst 分销物流中心,重点自动化供应链中体力消耗大的任务。

2月24日周二
  1. Physical Intelligence72

    Physical Intelligence 提出物理智能层,合作方披露 π 0.6 真机部署数据

    Physical Intelligence 提出把通用机器人基础模型做成可复用的物理智能层,让开发者像调用 LLM API 一样构建机器人应用。

    关注价值:两家合作方给出真机部署数据,可据此判断机器人基础模型作为通用智能层的实际成熟度。