—— 触觉感知与运动时序双线突破
近日，机器人学习顶级会议 CoRL 2026 公布录用结果，地瓜机器人算法团队两篇论文同时中稿，分别与上海交通大学、华中科技大学联合完成。UniVTAC 以仿真合成数据破解触觉数据稀缺：基于 TacEx 构建统一视触觉合成平台，提出多通路表征框架解耦形状、接触与位姿感知，将触觉任务成功率从 30.9% 提升至 48.0%，真机场景再提升 25%。MotionVLA 以运动记忆替代帧记忆，将历史视频建模为时间连续轨迹场，通过 "解耦 - 重耦合" 流程提升长程操作稳定性，在 RoboTwin2.0 与 LIBERO 基准上表现更优。
—— 人手操作数据转化为机器人数据
近日，因时机器人联合复旦大学、上海交通大学等高校开源 HandEdit 数据集与评测基准，聚焦第一视角人类到机器人灵巧手的图像编辑：在保持场景与动作意图不变的前提下，将画面中的人手替换为指定机器人构型。HandEdit 已构建超 2 亿个图像编辑样本，覆盖 26 种 URDF 构型、600 多个场景、1100 余种物体和 400 多类任务，并配套统一评测体系。因时 DFX、G2 系列灵巧手已纳入转换链路，为人手操作视频大规模转化为机器人可学习数据提供了新路径。
—— 数据采集效率达真机 5.3 倍
自变量发布 TwinDEX—— 一对孪生三指九自由度灵巧操作手：一只可穿戴用于数据采集，一只装在机器人上用于真机部署，首次实现纯无本体数据、零真机遥操作数据驱动的灵巧操作。评测显示，其无本体数据采集效率达真机遥操作的 5.3 倍，训练效果近乎 100% 可替代真机数据。仅用数百条无本体数据，机器人即可自主完成包含 24 个子动作的化学实验。通过采集端与执行端在运动学、接触力学与视觉上的高度一致，TwinDEX 打破数据质量、灵巧性、可规模化 "不可能三角"，为灵巧操作数据规模化开辟新路径。
—— 仿真评测破解具身落地难题
面对具身智能从样机验证走向量产应用的中试验证难题，光轮智能构建全球首个工业级规模化评测平台 RoboFinals。平台以可量化、可对比、可复现、规模化为核心，通过 SimFoundry"求解 — 测量 — 生成" 物理仿真能力，将真实产业任务转化为标准化仿真测试，在机器人进入现场前完成大规模验证，并形成 "发现问题 — 定位问题 — 解决问题 — 重新验证" 闭环。目前全球前五具身模型团队均已采用，公司还与 NVIDIA 联合开源 Isaac Lab-Arena 评测基准，并携手西门子将工业知识转化为机器人可训练的仿真资产。
—— 十万卡集群与 JoyAI 世界模型亮相
9 月 9 日，JDDiscovery-2026 京东全球科技探索者大会举行，京东全面展示 "全球最大物理世界运营中心" 建设成果并启动 "物理 AI 加速计划"。算力层面，京东云携手摩尔线程打造国产万卡集群并规划十万卡集群；数据层面推进 1000 万小时具身数据采集，开源 EgoLive 数据集；模型层面发布世界模型 JoyAI-Echo WM，在 WBench Navigation 评测中 81.6 分位列第一。围绕机器人产业，京东提出数据采集中心、产业基地、零部件供应、零售渠道、应用军团与维修网络六项 "全球第一" 目标。
—— 零样本验证百倍数据 Scaling 路径
智元发布原生世界 — 动作模型 GE-Act 2.0，首次系统验证世界 — 动作模型的预训练与 Scaling 路径。模型所有参数从随机初始化开始，在具身数据上从头训练，不微调、不示范，直接在陌生场景、陌生物体上接受真机零样本检验。当训练数据从 300 小时扩大 100 倍至 3 万小时，模型解锁折叠毛巾、嵌套纸杯、插花等新任务，G1-OP 成功率从 17.1% 升至 44.1%，G2-90D 从 13.4% 升至 31.1%。架构上以 CoAE 高效编码、一步式视觉规划与 KASO 联合训练，实现从 "世界预测" 走向 "世界驱动行动"。
—— 采集生成模拟闭环赋能机器人研发
IFA 2026 柏林现场，无问智科携具身智能数据基座系列产品亮相，展出 CaptureSight 第一视角采集设备、CaptureSuit 全身动捕服、CaptureGlove 灵巧手动捕手套三大硬件，实现视觉、全身姿态、手部动作多模态微秒级同步采集，成本仅为国际同类方案十分之一。同时展示数据基座平台「无垠」、世界模拟器「无穹」与业界首个 Ego2sim 范式平台「无臻」，打通 "采集世界 — 生成世界 — 模拟世界" 闭环，为全球机器人研发提供从采集、处理到仿真评测的全链路基础设施。
—— 让人类视频变成机器人技能
近日，大晓机器人联合南洋理工大学 S-Lab、上海人工智能实验室发布 HSImul3R，全球首个可仿真人–场景交互重建框架，入选 ECCV 2026。针对 "视觉正确≠物理成立" 的鸿沟，框架提出物理闭环双向优化机制：以面向场景的强化学习优化人体运动，以直接仿真奖励优化反向修正三维场景，并将重力稳定性、真实接触纳入评价标准。实验显示其交互稳定率在 Easy/Medium/Hard 档达 53.68%/30.56%/13.92%，穿模率由 69.51% 降至 22.90%，动作可迁移至 Unitree G1 真机执行。
—— 年底开启规模量产，2027 年实现上市交付
小鹏集团宣布启用全球首条高阶通用人形机器人自动化产线，全球首位高阶通用人形机器人完成自动化总装并自主走下产线，实现从研发试制到产线制造的关键跨越。产线以车规级一致性标准打造量产品质体系，核心制程自动化率超 80%，构建高精度、高柔性的智能制造体系。小鹏机器人将于今年底进入规模量产阶段，2027 年上市交付，引领高阶通用人形机器人在全球市场的规模应用与商业化。
—— 人形机器人真实岗位全自主方案验证
近日，第二届世界人形机器人运动会在国家速滑馆落幕，华南理工大学机汽学院具身智能小组与智元机器人联合参赛攻关，围绕园区管理、应急处突、工业装配等真实岗位开展全自主方案研发，斩获两金两银。园区管理岗以满分获银牌；应急处突岗 3 天内完成方案重构，以力反馈机制保障操作稳定，夺得金牌；工业装配岗通过视觉 - 力觉协同实现约 97% 和 95% 的拣选上料与气门精密装配成功率，支撑一金一银，验证了人形机器人从赛场走向岗位的综合能力。