LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0，零样本操作 600 次试验成功率 36%
LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0，在 GPT-6 提出的 60 项任务、600 次试验中零样本整体成功率为 36%。分项成功率为抓取放置 63.5%、其他操作任务 34.0%、高难度多步任务 10.5%，评测所用 checkpoint 未针对这些任务采集机器人演示训练。
试运行：收录范围与分类仍在校准，更新可能延迟。 最近内容更新：2026-11-04 17:28（北京时间）
#具身数据
RoboHubAI 评分6262 Humanoids dailyAI 评分4242 Maxinsights 预计2026年年化营收2.5亿美元
Maxinsights 预计2026年年化营收达2.5亿美元，目前拥有3500多名现场操作员，在8个国家的5万多个环境中采集数据。公司提供覆盖任务与环境设计、自研采集硬件、数据收集、手部姿态与语言标注、质量校验及模型可用交付的全流程数据管线。其在10月3000万美元种子轮时报告30多家客户，现管线中有50多家潜在客户。
韩国机器人新闻 Robot NewspaperAI 评分6060 韩国产业部 2027 年预算案安排 1477 亿韩元投入机器人三大事业，含 200 台国产人形机器人普及
韩国产业通商部在 2027 年预算案中为机器人三大事业安排 1477 亿韩元，其中新设的 K-机器人产业生态高度化 R&D 获 370 亿韩元，智能机器人普及与扩散从今年 567 亿韩元增至 807 亿韩元。
Chris PaxtonAI 评分5555 Chris Paxton 评 3D World Simulator：交互式世界模型是机器人仿真的方向但受数据限制
Chris Paxton 转发并评论了 jwang771 介绍的 3D World Simulator，称其是自己心目中机器人仿真的未来，且可交互体验。该世界模型基于统一 3D 表示空间，能生成新视角外观、多视角一致的 RGB-D、3D 几何与空间对齐的触觉信号，在 RTX 5090 上以 50+ FPS 运行，并已开放试用。Paxton 同时指出这类方法存在明显的数据限制，例如工作空间有限和夹爪闭合伪影，并希望看到它在前沿实验室规模下的表现。
RoboHubAI 评分4040 Maxinsights 预计 2026 年达 2.5 亿美元年化营收
数据是门大生意！ Maxinsights 预计 2026 年将达到 2.5 亿美元年化营收， pipeline 中有 50 多家潜在客户。势头看起来不错，这个市场的机会巨大。 这些数据始于数千人在真实环境中记录日常活动。该公司将这些记录转化为机器人的训练数据。
arXiv · cs.ROAI 评分5151 LIFE：让机器人从经验中持续学习的终身具身智能框架
作者提出 LIFE（Lifelong Intelligence from Experience）框架，让机器人持续观察、选择性记忆并把经验转化为新能力。
arXiv · cs.AIAI 评分5454 AuroraWorld：面向机器人操作外视角到第一视角视频生成的结构化 4D 世界建模
Hao Xue 等提出 AuroraWorld，用结构化 4D 世界建模从大规模外视角操作视频合成第一视角观测，以缓解第一视角数据采集的硬件与部署成本。作者指出，现有方法在大幅视角变换、严重遮挡、复杂物体交互和外视角观测稀疏的条件下，难以生成物理一致且与策略相关的第一视角视频。该文为 arXiv 预印本（arXiv:2611.00177），摘要未给出实验任务、数据集与量化指标。
我爱计算机视觉AI 评分7171 复旦等提出 RSI-Nav：统一视觉语言动作学习让导航模型自我进化
复旦大学等提出 RSI-Nav，用同一个视觉语言模型同时完成指令到动作与轨迹到指令的双向学习，让导航模型自行生成并筛选训练数据。仅用第一视角 RGB 输入，R2R-CE 与 RxR-CE 导航成功率分别达 68.6% 和 72.4%，较 Cold Start 模型提升 15.7 和 17.7 个百分点，R2R-CE 的 SPL 从 45.5% 升至 58.6%。
智东西AI 评分6464 影溯在杭州落地具身仿真数采中心，计划单月产 100 万小时仿真数据
空间智能公司影溯（InSpatio）10 月 30 日在杭州落地全国首个具身仿真数采中心，预计单月生产 100 万小时仿真训练数据，单条数据综合成本约为传统真机遥操作采集的 1/10。
机器之心AI 评分7575 飞捷科思与复旦CITLab提出Fysiverse-UniWAM，24项真机测试导航与移动操作双第一
飞捷科思（Fysics AI）联合复旦大学认知与智能技术实验室提出统一世界动作模型 Fysiverse-UniWAM，不依赖大规模机器人预训练，将自主导航、移动操作与固定工位灵巧操作贯通。
信号与噪声AI 评分6060 穹彻智能卢策吾谈具身智能十年：先搭数据系统再做模型
上海交通大学人工智能学院副院长、穹彻智能联合创始人兼 CEO 卢策吾在播客《信号与噪声》中回顾自己从 2015 年起做具身智能的十年，并解释为何选择花近两年搭建从数据采集、质量评估到模型训练的底层系统，而非竞相发布模型。
智东西AI 评分6969 临界点发布OmniGlove Pro数采手套，并展示灵巧手工厂72步连续作业POC
临界点在智元创新日灵巧操作分论坛上发布遥操作与数据采集一体手套OmniGlove Pro，并连线卧龙希尔工厂展示工业POC：机械臂加灵巧手连续完成72步测试流程，一期任务成功率98%，单次作业8.5分钟，接近人工约8分钟，最长可连续运行12小时。
RobohubAI 评分4242 NimbRo 团队访谈：五夺 RoboCup@Home 冠军，凭半监督标注论文获 RoboCup 2026 最佳论文奖
Raphael Memmesheimer 带领的 Team NimbRo 在 RoboCup 2026 的 RoboCup@Home 比赛中获得第三名，并凭论文《Efficient Image Annotation via Semi-Supervised Object Segmentation with Label Propagation》拿下最佳论文奖。
智元 News精选AI 评分7272 智元开源 AGIBOT WORLD 2026 第四版 Physical Reasoning 数据集
智元开源 AGIBOT WORLD 2026 的第四版数据集 Physical Reasoning，任务设计重点从操作难度转向决策复杂度。该数据集覆盖 10 类以上逻辑推理场景，围绕物体数量、遮挡关系、空间占用和任务进度四个因素，采集同一任务在不同状态与约束下的决策和执行过程，并分为 Easy、Medium、Hard 三级难度。
关注价值：数据集把同一任务在不同状态下的决策分支与执行轨迹成对标注，可用于判断高层决策与底层策略联合训练的可行性。
Jim FanAI 评分6767 Jim Fan 团队开源机器人数据引擎 Flora 模型套件
Jim Fan 团队开源 Flora 模型套件，用于解析物理世界并把原始视频转成训练信号，官方称其性能达到 Astra 级别而成本低 125 倍。Flora 已支撑其内部数据引擎，在 500 块 GPU 上每天标注 20 万小时视频，提供带时间戳的高质量描述、用于质量控制和强化学习后训练的密集进度奖励，以及面向真实世界基准的评分量表。
星海图官网新闻AI 评分4848 星海图 LEMO 双臂开发平台首发开售，定价 49,999 元
星海图 LEMO 双臂开发平台正式开售，首发定价 49,999 元。该平台集成双 A1Z 七自由度机械臂、G1Z 夹爪、多视角同步视觉系统与 CCU 控制器，支持同构遥操作、VR 接管和三路视觉同步采集，并提供 SDK、URDF 及开放接口，覆盖数据采集、模型训练到真机部署验证的完整开发链路。
Figure精选AI 评分8585 Figure 发布 Helix 2.5：在 30 个未见家庭零样本完成全身家务
Figure 发布 Helix 2.5，称其在 30 个未采集过数据的湾区家庭中零样本完成整理客厅、折毛巾、铺床三类全身任务。消融实验显示，在任务数据、架构和评测固定的情况下，仅 Index 人类行为数据预训练就把零样本成功率从 9% 提升到 56%；任务适配数据量为 Helix 02 同类行为的一半。
关注价值：Index 预训练单独把零样本成功率从 9% 提到 56%，给出了可复用的数据规模与迁移效果关系。
甲子光年AI 评分6969 深度机智发布物理基座模型 PhysBrain 1.5，8B 版本 28 项基准综合得分 72.5
深度机智发布物理基座模型 PhysBrain 1.5，其 8B 版本在 28 项具身空间智能与规划基准上综合得分 72.5，在参与评测的开源模型中排名第一。该模型以 Qwen3-VL-8B-Instruct 为基座，把语言回答、空间输出、末端执行器轨迹与未来 RGB、深度及机器人占用预测统一为离散 token，在单一自回归主干下联合训练。
脑放电波AI 评分7070 从399美元机器鸭聊起：Hugging Face为何被英伟达以129.3亿美元收购
播客「脑放电波」围绕两条新闻展开讨论：9月3日英伟达宣布以129.3亿美元收购Hugging Face，以及Hugging Face子公司一款399美元、25厘米高的机器鸭24小时预售6500台、新订单排到明年。
卫诗婕｜漫谈Light the StarAI 评分5757 仙工智能叶杨笙谈 WRC：具身行业进入算 ROI 的实战阶段
播客「漫谈 Light the Star」邀请仙工智能（HKG: 6106）联合创始人叶杨笙复盘本届世界人形机器人大会（WRC），认为展会从后空翻、跳舞 Demo 转向算 ROI、看真实出货和落地能力。
Figure精选AI 评分7878 Figure 推出机器人训练数据集 Index 并上线应用商店
Figure 将其隐身开发四个月的众包数据应用更名为 Index，并正式上线 Google Play 与 App Store，用于采集 Helix 训练所需的真实世界物理数据。
关注价值：Figure 披露自建真人视频数据管线的五级处理流程与多样性指标，可供判断机器人训练数据的规模化路径。
光轮智能官方博客与公告精选AI 评分8282 光轮智能与 Hugging Face 发布 EgoSuite-Open100K 第一视角人类数据集首批 10 万小时数据
光轮智能与 Hugging Face 联合发布 EgoSuite-Open100K，包含 10 万小时第一视角人类数据，覆盖 1.5 万+ 任务和 1.5 万+ 采集场景，首批已上线 Hugging Face Hub，其余分批放出。
关注价值：数据集以 LeRobot v3 与 MCAP 格式开放，可用于评估以人类第一视角数据训练机器人策略的数据规模与标注取舍。
光轮智能官方博客与公告精选AI 评分6060 光轮智能发布 SimReadyGen 仿真资产生成引擎
光轮智能发布智能体式仿真生成引擎 SimReadyGen，可从文本提示生成结构化、可直接用于仿真的资产。
关注价值：原文说明了从文本提示生成带实测物理参数的仿真资产，读者可据此判断机器人训练环境的搭建成本会怎样变化。
Apptronik 官方公告精选AI 评分7070 Apptronik 启用扩建的 Robot Park 数据采集设施并发布 Apollo 2 人形机器人
Apptronik 宣布在得克萨斯州奥斯汀启用扩建后的 Robot Park 数据采集与训练设施，并发布人形机器人平台 Apollo 2，提供双足与轮式两种配置。
关注价值：原文披露了数据采集设施规模、Apollo 2 双形态配置与同 DeepMind 的数据训练闭环，可据此判断人形机器人数据规模化的路径。
Meta AI 官方博客AI 评分5858 Meta 发布 Brain2Qwerty v2，非侵入式脑信号实时解码词准确率达61%
Meta 发布 Brain2Qwerty v2，称这是目前性能最高的端到端流程，可从非侵入式脑记录中实时解码整句，词准确率达61%，而其他非侵入式方法为8%。该系统基于9名志愿者佩戴脑磁图（MEG）设备打字采集的约22000个句子训练，采用端到端深度学习直接从原始脑信号解码，并用大语言模型微调引入语义上下文；表现最好的受试者词准确率为78%，过半句子解码错误不超过一个词。
信号与噪声AI 评分4242 秦深涛谈 OriginFlow：用非侵入式肌电接口做 Human to Robot Transfer
OriginFlow 创始人秦深涛在《信号与噪声》介绍这条不同于脑机接口的路径：用腕部传感器采集肌电（sEMG）运动神经信号，在动作发生前数十毫秒识别意图，建立 Human to Robot Transfer 的第一代接口。
光轮智能官方博客与公告AI 评分5858 光轮智能联合 NVIDIA 发布工业机器人物理 AI 基础设施栈
光轮智能发布面向工业机器人的物理 AI 基础设施栈，与 NVIDIA Omniverse、Isaac 系列开放框架集成。
光轮智能官方博客与公告AI 评分4040 光轮智能发布工业 AI 解决方案：从仿真世界到产线部署
光轮智能推出工业 AI 解决方案，整合物理精确仿真世界构建、可扩展行为数据、工业级评测平台与 Real2Sim2Real 部署四阶段。其 SimReady Assets 通过物理测量工厂与校准物理求解器缩小仿真到现实差距，EgoSuite 已在 7 国 500 多个工业环境采集第一视角人类演示数据，RoboFinals 覆盖 10,000 多个场景做压力测试。
信号与噪声AI 评分5555 千寻智能高阳谈具身智能的 GPT-3 时刻与泛化性指标
播客节目「北坡计划」邀请千寻智能联合创始人兼首席科学家、清华大学交叉信息研究院助理教授高阳，讨论具身智能即将进入的“GPT-3 时刻”，并从数据、模型到系统能力拆解这一判断的技术前提。时间轴显示，他称两年前预测需 5 至 8 年，目前的判断提前到 27 年，并认为评价具身模型今天最重要的指标只有泛化性。节目还提及他谈到一千万小时数据、6000 个人、几个月这件事中国有经验。
Skild AI BlogsAI 评分5858 Skild AI 提出通过观看人类视频学习机器人技能
Skild AI 发文提出用人类视频数据训练机器人技能，认为遥操作受限于场景多样性和实时采集速度，难以达到基础模型所需的数据规模。其模型通过观看视频微调学习新技能，只需不到 1 小时机器人数据，公司称这能改变机器人数据瓶颈。
Physical Intelligence精选AI 评分7676 Physical Intelligence 研究：VLA 模型随预训练规模出现人类到机器人迁移
Physical Intelligence 在研究中发现，视觉-语言-动作（VLA）模型随机器人预训练数据规模扩大，会出现从人类视频到机器人任务的迁移能力。团队用 π0.5 做简单的人机联合微调，把人类视频中的动作表示为 3D 手部位置，在 4 个仅由人类数据展示的泛化场景中性能提升约 2 倍，且未使用专门的迁移机制。
关注价值：该研究显示人类视频到机器人的迁移随机器人预训练数据规模扩大而出现，为降低真机数据依赖提供了一条可复用路径。