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SimpleMemVLA由面壁智能联合华中科技大学等机构提出，将带时间戳的原生视觉历史直接作为机器人记忆上下文，在四项记忆基准取得SOTA并涌现视觉上下文学习能力，同时通过流式推理优化将60秒历史决策延迟从1.02秒降至0.68秒。
专注于收集人体运动数据以训练人形机器人的AI机器人初创公司Mecka AI，即将完成由红杉资本领投的新一轮融资，估值约为5亿美元，该公司通过付费让人们佩戴传感器记录日常任务来获取机器人训练所需的真实世界数据。
近期，由斯坦福大学计算机科学博士符梓鹏（Zipeng Fu）联合创立的新团队Reward AI，正式发布通用机器人策略OM-1（Omnibody Model 1），并公布了完整的Omnibody技术栈。
机器人打拳跳舞火了一年，它什么时候才能替我们上班？
具身智能最近又多了一张榜单，而排在第一的，还是一个熟悉的名字：原力灵机 DM0.5。
真实家庭任务往往从「不完整的信息」开始：机器人不知道目标在哪里，用户也未必能一次说清自己想要什么。面对「帮我从餐桌上拿点零食」这样的模糊指令，机器人不仅要主动寻找候选物体，还要在发现面包和多个甜甜圈后进一步询问用户，确认究竟该拿哪一个。
2026年上半年，具身智能赛道狂揽超过460亿元融资，人形机器人的单价也正式迈入「万元以内」的门槛。
网友将HHMI Janelia和Google Research发布的果蝇大脑神经图谱MaleCNS接入AI，让虚拟苍蝇玩《超级马里奥64》《反恐精英2》《艾尔登法环》等游戏、在Coinbase炒币、识别日文平假名、参加虚拟MMA格斗，甚至操控多足机器人。
给生成模型引入仿真，补上难以获得的声音感知。
过去一年，具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进，强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径，Sim2Real加速从仿真走向真机，全身控制能力也在快速突破。