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家務機器人發展受阻：AI進化面臨的機器人挑戰
盡管人工智能在國際象棋等領域已經超越人類，但家務機器人的發展仍然困難重重。莫拉維克悖論揭示了計算機在純智力任務上表現出色，但在現實世界的物理操作方面仍遠遜于人類。機器人專家指出，家務機器人需要集成復雜的感知能力、精細運動控制和決策制定能力。雖然基于大語言模型的第三代AI機器人展現出前所未有的智能水平，但數據不足仍是關鍵瓶頸。
Sunday公司推出家用機器人Memo，計劃讓機器人走進千家萬戶
人工智能機器人初創公司Sunday今日發布家用機器人Memo，專門設計用于完成日常家務。該機器人采用無腿設計，配備厚重滾動平臺，可執行廚房清潔、洗碗、制作咖啡等任務。公司開發了技能捕捉手套，在500多個家庭中收集了1000萬個真實家務數據用于訓練。Sunday獲得3500萬美元融資，計劃2026年底向50個家庭提供測試版本。
Mbodi將在TechCrunch Disrupt 2025展示智能體機器人訓練技術
機器人可執行多種任務，但每個動作都需要專門訓練，難以適應現實場景。Mbodi開發了云邊混合計算系統，利用多個AI智能體協作，幫助機器人更快學習任務。用戶可用自然語言下達指令，系統將任務分解為子任務并快速訓練機器人。該公司入選TechCrunch Disrupt 2025創業大賽20強，目前專注于揀選包裝領域，正與財富100強企業合作概念驗證項目。
亞馬遜AI機器人與智能眼鏡助力快遞配送升級
亞馬遜在年度技術大會上發布了多項創新技術，包括集成三套系統于一體的多臂機器人系統Blue Jay，以及幫助倉庫管理者實時決策的AI助手Project Eluna。此外，公司還在開發智能配送眼鏡，為配送員提供免手持導航和包裹掃描功能。Blue Jay機器人系統能夠高效分揀數千件商品，大幅提升物流處理速度。這些技術體現了亞馬遜在"物理AI"領域的領先地位，旨在提升員工工作安全性和客戶服務體驗。
2026年必須關注的五大機器人發展趨勢
2026年，AI正日益進入物理世界，以機器人、自動駕駛汽車和工業互聯網的形式融入我們的生活。亞馬遜等科技巨頭押注機器人同事將產生效率節省。類人機器人在工作場所、醫療環境甚至家庭中日益普遍；協作機器人擴展到中小企業；機器人出租車服務在更多城市推廣；建筑和工程領域的機器人可減少25-90%重復工作；軍用機器人技術快速發展。從數字AI向物理AI的轉變代表著我們這一代最具變革性的技術變化之一。
Meta致力于成為機器人領域的Android
據報道，Meta正在研發機器人技術，但與蘋果、谷歌和特斯拉不同，Meta的重點不在硬件競爭。雖然公司正在開發"Metabot"，但真正目標是創建可供其他公司授權使用的軟件平臺，類似谷歌的安卓系統。Meta首席技術官表示"軟件是瓶頸"，希望通過機器人團隊和超級智能實驗室的合作開發解決方案，包括能夠幫助機器人進行軟件模擬的"世界模型"。
Google DeepMind新AI模型讓機器人能夠搜索網絡完成任務
谷歌DeepMind發布了新型人工智能模型，該模型具備網絡搜索能力，能夠幫助機器人更好地完成各種任務。這一突破性技術使機器人能夠實時獲取網絡信息，提升任務執行的準確性和效率，為機器人智能化發展開辟了新路徑。
DeepMind推出RoboBallet：讓制造機器人實現自主協調的AI系統
谷歌DeepMind團隊開發出名為RoboBallet的AI系統，能讓制造業機器人自主規劃作業流程。該系統通過圖神經網絡技術，同時解決任務分配、調度安排和運動規劃三大難題，將復雜的機器人協調問題轉化為圖形數據處理。在測試中，RoboBallet能在幾秒內為8臺機器人規劃出高效的作業軌跡，執行效果接近人工工程師水平但速度更快，有望大幅提升工廠自動化編程效率。
阿里巴巴云平臺將集成英偉達物理AI開發工具
阿里巴巴宣布將英偉達的機器人、自動駕駛和智能空間AI開發工具集成到其云端AI平臺中。阿里巴巴將提供英偉達的物理AI軟件棧，可構建真實環境的3D副本并生成合成數據來訓練AI模型。此次合作標志著全球領先的AI芯片開發商與主要云服務提供商的重要合作。阿里巴巴還發布了最新的通義千問3-Max大語言模型。
Alloy為機器人行業帶來專業數據管理解決方案
澳大利亞初創公司Alloy正在為機器人公司構建數據基礎設施，幫助處理和組織機器人從傳感器和攝像頭等各種來源收集的數據。由于單個機器人每天可產生高達1TB的數據，Alloy通過編碼和標記數據，允許用戶使用自然語言搜索數據以發現錯誤。該公司已獲得450萬澳元的預種子輪融資，并與四家澳大利亞機器人公司簽署設計合作協議。
Sonair開發機器人安全3D超聲波傳感器
挪威公司Sonair開發出基于高頻聲波的ADAR傳感器，為機器人提供三維環境感知能力。該傳感器通過發射超聲波并捕捉回聲來構建周圍環境的立體圖像，補充機器人攝像頭和其他傳感器的不足。相比傳統激光雷達技術，聲波傳感器能提供更全面的數據覆蓋。公司剛完成600萬美元融資，計劃擴大技術應用規模，目標是讓這項技術普及到所有機器人中。
人形機器人公司Figure AI融資10億美元，加速AI數據收集與生產
人形機器人公司Figure AI宣布完成超過10億美元的C輪融資，資金將用于擴大機器人生產、構建英偉達GPU基礎設施以加速訓練和仿真，并擴展人類工作生活數據收集。該公司目標是在未來四年內交付10萬臺人形機器人，其Figure 02機器人搭載Helix AI智能系統，能夠理解未見過的物體并做出合理行動。英特爾、英偉達、LG等公司參與投資。
類人機器人設計思考：Fourier開源系統帶來新突破
隨著AI能力的爆發式增長，仿人機器人的靈活性進化備受關注。傅里葉推出的開源設計展現了機器人行走、奔跑和攀坡能力。盡管目前仿人機器人僅占商業制造銷售的不足2%，但專家普遍認為仿人機器人時代即將到來。斯坦福專家討論了零樣本設計、運動復雜性和安全性等挑戰。
國產R1人形機器人亮相，挑戰特斯拉Optimus霸主地位
中國科技企業發布了名為R1的人形機器人，直接對標特斯拉的Optimus機器人產品。這款新型機器人代表了中國在人工智能和機器人技術領域的最新突破，展現出與國際巨頭競爭的實力。R1機器人的推出標志著全球人形機器人市場競爭進一步加劇。
FieldAI獲4.05億美元融資開發通用機器人大腦
加州歐文的FieldAI公司宣布獲得4.05億美元融資，用于開發"基礎具身AI模型"——通用機器人大腦，幫助人形機器人、四足機器人和自動駕駛汽車適應新環境。最新一輪融資3.14億美元由貝索斯探險基金等共同領投。該公司構建基于物理學的"場基礎模型"，通過在AI模型中加入物理層，讓機器人能夠安全學習并適應新環境，同時具備風險意識和安全決策能力。
Ai2發布開源AI模型，讓機器人在3D空間"規劃"動作
西雅圖AI研究機構Ai2發布MolmoAct 7B，這是首個動作推理模型，能讓機器人在執行任務前進行"思考"和規劃。該模型可將自然語言指令轉化為3D空間中的運動軌跡，通過1800萬樣本在256個H100芯片上訓練完成。在SimPLER基準測試中達到72.1%的任務成功率，超越了谷歌、微軟等公司的同類模型。
曾經的小型研究實驗室如何助力英偉達成為萬億美元公司
2009年，比爾·戴利加入英偉達研究實驗室時，該實驗室僅有約12名員工，專注于計算機圖形學中的光線追蹤技術。如今這個實驗室已發展至400多人，幫助英偉達從90年代的游戲GPU初創公司轉型為價值4萬億美元的AI巨頭。目前實驗室重點開發機器人和AI技術，部分研究成果已應用于產品中。英偉達在周一發布了面向機器人開發者的新AI模型、庫和基礎設施，展現了從物理AI到機器人領域的技術進展。
英偉達發布Cosmos世界模型及機器人基礎設施
英偉達在SIGGRAPH大會上發布了全新的AI世界模型、庫和機器人開發基礎設施。其中最引人注目的是Cosmos Reason，這是一個70億參數的"推理"視覺語言模型，專門用于物理AI應用和機器人。新發布的還包括Cosmos Transfer-2模型，能夠從3D仿真場景加速合成數據生成，以及速度優化版本。公司還推出了神經重建庫、RTX Pro Blackwell服務器和DGX Cloud云平臺，旨在為機器人開發提供完整的解決方案。
2025年已誕生至少36家新晉科技獨角獸企業
隨著AI引發投資熱潮，每月都有更多初創企業獲得獨角獸地位。TechCrunch追蹤了今年迄今為止成為獨角獸的風投支持初創企業。雖然大多數與AI相關，但令人意外的是許多企業專注于其他行業，如衛星公司Loft Orbital和區塊鏈交易網站Kalshi。這些價值超過10億美元的初創企業涵蓋軟件開發、機器人技術、醫療健康等多個領域。
亞馬遜第100萬臺倉儲機器人正式上崗，AI賦能更智能化
亞馬遜機器人部門宣布已部署超過一百萬臺倉儲機器人，并推出DeepFleet人工智能系統。該系統如交通控制器般協調機器人運行，提高移動效率并避免擁堵。從2012年開始測試至今，這些機器人已成為亞馬遜履行中心的主力，遍布300多個倉庫。DeepFleet基于AWS構建，能實時重新規劃機器人路徑，將行進時間縮短約10%。亞馬遜表示機器人創造了更多技術崗位而非取代人工。
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