斯坦福团队推出HomeBody项目，利用GPT-6 Astra控制宇树G1机器人，使其能在从未见过的厨房中根据语言指令完成收拾物品、寻找并递送药物等复杂任务。该系统核心在于将导航、抓取、开抽屉等封装为可复用的电机技能供大模型直接调用，并结合SLAM构建空间记忆与数字孪生环境，从而无需针对新场景重新训练动作策略即可实现泛化执行。
推荐理由：斯坦福团队提出HomeBody框架，通过让GPT-6 Astra调用预定义技能库而非端到端VLA，实现宇树G1在未见厨房中的零样本泛化操作。
一目科技推出全球最薄可量产仿生视触觉传感器 SENTRA T0，厚度低于 3 毫米。该方案利用光探测形变，在指尖面积实现 24 万个感知点及 5mN 力精度，解决灵巧手安装难题并赋予机器人类人触觉能力。
NVIDIA Halos 作为首个全栈物理 AI 安全系统，覆盖自动驾驶与机器人从硬件到验证的全生命周期。该方案整合 DRIVE AGX Thor、IGX Thor 及 Alpamayo 模型，通过仿真与合成数据应对动态环境风险。随着 2035 年预计部署 4900 万辆 L3-5 级 AV 和 6000 万台工业机器人，这种持续的安全保障成为规模化落地的关键。
Claude Code Projects v2 进入 beta 测试，支持通过线程并行操作与共享记忆管理构建任务。Google 推出运行于独立云计算机的家庭智能体，可协调最多六人的日程并填写表单。
Jev 作为 System One Model，比现有 LLM 快两个数量级且无幻觉；Periodic Neon 在科学分析评测中超越 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1。Google 推出 Gemini 3.8 Live 与 3.5 Transcribe 以增强实时语音应用。
Google DeepMind 发布文章回顾从 Atari 到 EVE Online 的 15 年游戏 AI 研究历程，并宣布与 Fenris Creations 建立新的研究合作伙伴关系。其通用智能体 SIMA 2 由 Gemini 驱动，能在 No Man's Sky 等游戏中实现类人交互，无需修改游戏代码即可支持实时推理与对话。
Google DeepMind 正式发布 Gemini Robotics ER 2，这是其最新的高阶“具身推理”模型，旨在通过视频理解、任务编排和多机器人协作提升机器人在物理世界中的实用性。
推荐理由：新模型通过视频理解实现任务进度追踪与多机器人协作，并公开了API接入入口及基准测试数据。
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2 系列模型，赋予机器人全身智能控制、精细灵巧操作及多机协作能力。该系列包含用于视觉语言动作控制的 VLA 模型、作为高层大脑的 ER 推理模型以及支持快速适配新硬件的端侧模型。目前 ER 模型已在 Google AI Studio 上线，VLA 和端侧模型向早期合作伙伴开放。
推荐理由：原文详细拆解了全身体控制、灵巧操作及多机协作的技术实现，为理解通用物理AI的落地路径提供了具体参考。
Google DeepMind 在 Project Genie 中推出基于 Street View 的实景锚定能力，允许用户选择美国境内的真实地点作为生成世界的起点，并应用如“海洋世界”或“黑白电影”等风格进行创意重构。
推荐理由：Project Genie 接入 Street View 真实影像，让 AI 生成的虚拟世界能锚定现实地点，为智能体提供更具真实感的交互环境。
英伟达机器人与AI研究组负责人Jim Fan在Sequoia AI Ascent 2026演讲中宣布VLA路线过时，提出以DreamZero为代表的世界动作模型（WAM）新范式。他指出VLA架构参数过度集中于语言而忽视物理动作，主张通过人类第一人称视频预训练和动作微调实现“底层同构”，并预测2040年前完成机器人终局。
推荐理由：文章梳理了英伟达Jim Fan关于机器人范式从VLA转向WAM的演讲核心，提供了对遥操作数据局限及神经缩放定律的具体分析。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是一款专为机器人设计的高层推理模型，显著提升了空间推理、多视角理解和成功检测能力。该模型新增了仪表读取功能，能结合视觉推理与代码执行精确解读压力表等工业仪器，并已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
推荐理由：新模型强化了空间推理与仪表读取能力，为机器人自主执行复杂物理任务提供了更可靠的感知基础。