ODEWorld：把"物理时间"还给世界模型，机器人不用再逐帧猜环境 · world-model

主流视频式世界模型都建在"离散的下一帧预测"上，长视距物理任务里误差逐帧累积、容易漂离物理规律；清华大学智能产业研究院（AIR）与加州大学伯克利分校（BAIR）提出的 ODEWorld 换了个问法——不预测"下一帧是什么"，而是学习世界此刻正朝什么方向、以多快速度连续变化。做法是用 DINOv2 提特征后把动态信息压到紧凑表征空间，再以物理时间流（PT-Flow）学习连续速度场，推理时用常微分方程（ODE）求解器积分，因此可以取任意时间分辨率的中间状态、甚至反向推演过去。把预测出的连续中间状态用于指导机器人后，四项真机任务平均成功率从 55% 提高到 80%。

刘东岫（共同一作）等（清华大学 AIR × UC Berkeley BAIR）· arXiv 2607.27924 https://arxiv.org/abs/2607.27924 · 解读：DeepTech深科技 https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-08-15/detail-ininmani2074962.d.html?vt=4&cid=76993&node_id=76993

FlashDrive：把 10B 参数的驾驶 VLA 从 1.4 Hz 推到 6.6 Hz · autonomy

VLA 端到端驾驶的算力墙不是单点而是四级级联——视觉编码在重叠帧上做无用功、语言模型 prefill 重算上一时刻已有的上下文、推理 token 明明低熵却串行生成、flow matching 去噪对不均匀的速度场施加均匀算力，只治一处等于没治。FlashDrive 对四级同时下药：跨帧复用流式 KV-cache、用非自回归扩散 drafter 做投机解码、按速度场"两端陡中间平"的结构做自适应步缓存，再叠 CUDA Graph 编译与算子融合。用在 W4A8 量化的 Alpamayo 1.5-10B 上，端到端延迟从 717ms 降到 151ms（4.7×），精度基本不动（[email protected] 只偏移 0.08m）。

Zekai Li et al. · arXiv 2608.12932 https://arxiv.org/abs/2608.12932

SimWAM：训练时用视频生成，部署时把视频分支整个丢掉 · autonomy

世界动作模型（WAM）通常要在推理时生成未来画面，成本高到难以上车；SimWAM 把视频生成只当训练信号——预训练视频专家与轻量动作专家用联合 flow matching 共同训练，再用隔离注意力掩码让动作预测不依赖未来帧，训练结束后视频分支可直接丢弃。留下的动作模型保有交通动态先验，部署时不需要辅助运动模块也不需要生成视频，这正是量产车端最缺的那一环。据解读，该工作由华中科技大学与东风联合开源。

华中科技大学 · 东风 · arXiv 2608.07468 https://arxiv.org/abs/2608.07468 · 解读：CSDN https://blog.csdn.net/soaring_casia/article/details/163757387

Spatial Memory Agent：不更新一个参数，也能让 VLM 的空间推理自我进化 · perception

提升 VLM 空间智能此前两条路——后训练微调、或推理时外挂深度估计/三维重建工具，都有代价；SMA 走第三条：在可验证的空间环境里查询冻结模型，拿预测与奖励做验证器引导的反思，把经验蒸馏成可复用的"教训"，并给每条教训一个迁移可靠性分（TRS），部署时只读检索、不改权重。在 5 个空间基准 × 4 个基座模型上，SMA 在每个基座分组都拿下最高宏平均，20 项评测中多数取得最佳准确率（HF↑30）。

Haokai Zhang et al. · arXiv 2608.12743 https://arxiv.org/abs/2608.12743

NavVis（德国慕尼黑）｜ D 轮 ｜ 8500 万美元 · adjacent ⚠️ 厂商口径

The Jordan Company 领投，Yttrium、KOZO KEIKAKU、Cipio Partners 跟投。NavVis 做移动实景扫描硬件加 IVION 云平台，客户超 1500 家，含宝马、西门子和埃克森美孚。真正的看点不是客户数而是复扫频次：公司自报客户 2025 年扫描面积超 10 亿平方米、当年末累计超 20 亿平方米，官网现列累计超 25 亿平方米（均为公司自报使用量、非审计收入）。这轮钱押的是一次业务转型——从卖生成点云的仪器，转向持有机器人与 AI 系统反复调用的空间数据层；对具身系统来说，半年前就与现实脱节的数字孪生毫无用处，"复扫—配准—变更管理"能否常态化才是分水岭。同赛道已在整合：CoStar 2025 年以约 16 亿美元完成收购 Matterport，AMETEK 同年收下 FARO，8500 万美元算不上并购级资本，但足以让 NavVis 保持独立扩张。来源：Geoawesome https://geoawesome.com/navvis-85m-series-d-physical-ai-spatial-data/

Neros Technologies（美国）｜ C 轮 ｜ 2.5 亿美元 ｜ 投后估值 25 亿美元 · adjacent ⚠️ 计划口径

Sequoia Capital 与 American Strategic Technology Fund 联合领投，Interlagos、Valor Equity Partners、Allen & Company、Thiel Capital、Spark Capital 等跟投，估值较上轮翻三倍。钱投向两条新产品线：Archer AI，一款加了末制导与 GPS 拒止环境位置保持等自主能力的 FPV 平台；Bandit，用于拦截二三类无人机威胁的反无人机机型。公司称两者将在年底前进入战场部署，并计划到 2028 年实现年产百万架。来源：The Robot Report https://www.therobotreport.com/neros-technologies-raises-250m-to-deploy-its-defense-drones-by-the-end-of-2026/

潜行创新（深圳）｜ C+ 轮 ｜ 金额未披露 · adjacent

投资方为浙大启真，8 月 13 日宣布。公司 2016 年成立，主做民用便携式水下拍摄与探索机器人，面向娱乐、钓鱼、潜水等消费级市场，同时服务海底搜救、水产养殖、水下摄影等专业场景，本轮资金用于核心技术研发、产品迭代与市场推广。来源：亿欧 https://news.qq.com/rain/a/20260815A02GMV00

Vexev｜ 新一轮 ｜ 600 万美元 · adjacent ⚠️ 汇编口径

医疗机器人企业，本轮金额 600 万美元，出资方与轮次细节未见披露。来源：医疗器械行业日报 https://caifuhao.eastmoney.com/news/20260815090408864314460

Waymo 获批进入加州 18 个县，洛杉矶与湾区服务面积扩至三倍以上 · autonomy

加州公用事业委员会（CPUC）批准 Waymo 在 18 个县运营，包括圣迭戈和萨克拉门托，以及马林、纳帕、奥兰治、河滨等县的部分社区；批文源自公司今年 1 月递交的申请。新服务区在南加州将从 Santa Clarita、Thousand Oaks 一直延伸到圣迭戈，北加州从萨克拉门托延伸到圣何塞，把洛杉矶与旧金山两大都市圈的服务面积扩大到三倍以上。Waymo 发言人 Sandy Karp 表示扩张会循序渐进、由公司安全框架引导，眼下的首要任务是今夏晚些时候在圣迭戈启动纯无人载客，并继续在萨克拉门托做技术验证。这次扩容跟在新车型 Ojai 投产之后——该车比此前改装的捷豹 I-Pace 更大、制造成本更低。目前 Waymo 已在逾 10 座城市运营，累计完全自动驾驶里程超 2.2 亿英里。来源：洛杉矶时报 https://www.latimes.com/business/story/2026-08-14/waymo-wins-approval-for-drastic-expansion-in-los-angeles-bay-area-regions

特斯拉要 5000 辆 Robotaxi 牌照，内华达只批了 10 辆 · autonomy

内华达交通管理局 7 月 27 日签发的许可显示，特斯拉申请在克拉克县投放最多 5000 辆 Robotaxi，实际获批 10 辆，且附一串限制：时速不得超过 45 英里、活动范围限于拉斯维加斯大道走廊、禁止在哈里·里德国际机场接客，车辆须明确标注"robotaxi"，每一程都要告知乘客这是无人驾驶服务。对照同城：亚马逊旗下 Zoox 已在拉斯维加斯运营 65 辆并可扩至 100 辆。申请数与批准数之间的这两个数量级，本身就是监管方对车队规模主张的一次公开定价。来源：8 News Now https://www.8newsnow.com/news/local-news/las-vegas-tesla-robotaxi-fleet-slashed-from-5000-to-10-in-july-approval/

宇树仿生双足人形累计下线约 1.8 万台 · humanoid

8 月 14 日宇树科技官方公众号披露，旗下仿生双足人形机器人已累计生产下线约 1.8 万台（不含其他类人形机器人或轮式底盘人形产品）。放量曲线陡峭：2025 年全年下线量为 6500 台，今年 6 月主力走量机型 G1 才刚宣布累计下线突破 1.1 万台，两个月后整体口径已到 1.8 万台，标志其进入稳定规模化量产周期。出货口径上的座次此前已报——上半年宇树出货约 5900 台、同比增 170%、份额 31%，位居智元（8400 台、44%）之后，两家合计占全球近 75%。来源：21 世纪经济报道 https://c.m.163.com/news/a/L4D95OEH05199NPP.html

中国邮政广州分拣线：单台供件效率从 300 件/小时提到 1200 件/小时 · industrial

广州邮区中心江高陆运出口中心的邮件分拣流水线上，具身智能机器人承担面单识别、包裹供件与异常件分拣。经过 5 个多月持续优化，单台机器人的供件效率从最初每小时 300 件提升至最高每小时 1200 件，准确率超过 95%，且可 24 小时不间断作业。运行维护中心负责人汪磊表示，预计今年四季度效率达每台每小时 1400 件、明年一季度 1600 件，同时正探索向装车、卸车和仓配环节延伸⚠️ 计划口径。同类进展还有北京亦庄一家汽车工厂，机器人跟随产线节拍练习零部件取放、柔性盖板放置、料箱折叠，单一工站成功率 98%。来源：央视新闻 https://t.cj.sina.cn/articles/view/2090512390/7c9ab00602003e0de?vt=4

X Square Robot 直播包裹导入，维度网记录速率 1816 件/小时 · embodied ⚠️ 厂商口径

深圳具身智能公司 X Square Robot 于 8 月 12 日在 X 与 YouTube 同步直播物流包裹导入演示：自研具身基础模型 WALL-B 配六轴机械臂，从卡车卸货后杂乱堆放的包裹堆中识别、抓取、整理，逐一送上传送带扫描分拣，途中还能把标签转向扫描仪、抚平软包装、把箱子摆正。包裹导入之所以难，在于每抓一次堆形就变——箱子与软包互相叠压、标签朝向错误、最佳抓取面常被埋住。创始人兼 CEO 王倩强调，要解决的不是能否完成一次干净抓取，而是堆形变化时能否持续做对决策、出错时能否恢复。需要提醒的是，这是一次直播能力演示，不等同于产线上的持续产能指标。来源：维度网 https://www.wedoany.com/shortnews/451013.html

矿山无人化跨过实验阶段：约 1700 台在运，1 人可远程盯 100 台 · autonomy ⚠️ 厂商口径

据路透 7 月 24 日报道，希迪智驾（CiDi）系统关联的全球车队已超过 1700 台自动驾驶车辆，分布在约 30 座煤矿与采石场，主要在中国；今年 3 月公司披露的数字还是截至 2 月底逾 1500 台。更值得看的是人机比：公司称远程接管可做到 1 名专业人员对应至多 100 台设备，并称其自动驾驶设备截至 2026 年 2 月累计运输超 1.4 亿吨。路透还称，中国矿用卡车中约 10% 已实现无人驾驶。该公司累计出货逾 1900 台的口径此前已报。来源：Click Oil and Gas 引路透 https://en.clickpetroleoegas.com.br/mining-enters-the-era-of-driverless-fleets-over-1700-autonomous-vehicles-now-operate-in-mines-and-quarries-allowing-a-single-operator-to-vml97/

沃尔玛、山姆会员店与 Target 的货架上，Brain Corp 已铺了逾 5 万台机器人 · industrial ⚠️ 厂商口径

圣迭戈的 Brain Corp 不造整机、只做机器人的"脑子"，其 AI 软件驱动的机器人在全球部署已超过 5 万台，公司称今年销售额增长 68%。最出名的形态是像小型冰面清理车的洗地机，最新软件则接管零售业最枯燥的活——盘点：一根 6 英尺高、装了摄像头和轮子的杆子，替下需要整整八小时逐排逐件扫描的店员。公司称 2026 上半年其机器人累计运行超 530 万小时。CTO John Black 的判断值得抄下来：加上脸、腿和几十个额外关节"只增加复杂度、不增加价值"，最好的机器人是你注意不到的那种；他同时点名那些在社交平台上疯传的机器人失控视频，从安全工程角度看"非常可疑"。来源：Antelope Valley Press https://www.avpress.com/business/walmart-and-target-are-buying-a-lot-of-robots/article_87e6d35c-69de-46ce-95d2-a3c9c6934d05.html

上半年国内具身智能融资破 935 亿元，同比增 5 倍，投资逻辑转向交付 · adjacent ⚠️ 汇编口径

2026 年上半年国内具身智能赛道融资总额突破 935 亿元，同比增长 5 倍。钱变多的同时，钱的问法也变了：机构重点考察的指标已从技术叙事转向能否完成工程化交付、能否实现规模化应用、能否持续拿到订单。拓斯达机器人产品线总经理黄晶把落地拆成三段——先工业场景，再商用场景，家庭场景排在最后。挡在中间的是数据：具身模型要学的是物理规律，而工厂产线数据高度私密、不公开流通，业内的解法是让机器人先进真实场景边干边攒数据，再用数据反哺能力、打开更多场景，即所谓"数据飞轮"。政策侧也在推——今年 6 月工信部、国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，要求到 2026 年底凝练形成百个以上高价值应用场景、带动形成万台级规模落地能力。来源：央视新闻 https://t.cj.sina.cn/articles/view/2090512390/7c9ab00602003e0de?vt=4

World Labs 发布 Real-to-Sim-to-Real 引擎：一次真机任务生成上千个仿真变体 · world-model ⚠️ 厂商口径

李飞飞创办的 World Labs 公布仿真引擎 R2S2R（技术来自其 7 月收购的初创公司 SceniX），把机器人、传感器、环境和任务演示一并捕获，重建成物理行为一致的可交互虚拟世界。公司判断机器人落地的瓶颈不在模型架构，而在可靠运行所需的经验体量——真机数据昂贵难控，网络视频又无法覆盖物体、物理条件与失败状态的全谱。再通过改动光照、物体位置、环境与相机视角等参数，从一次真机任务生成上千个受控变体，训练控制模型后迁移到真机。来源：the-decoder https://the-decoder.com/world-labs-turns-one-real-world-robot-task-into-thousands-of-simulated-variations-for-training/

触觉赛道 7 月以来至少 8 起融资、超 25 亿元，催出两家百亿独角兽 · hardware ⚠️ 汇编口径

据第一财经记者不完全统计，自今年 7 月以来具身智能触觉赛道融资事件至少 8 起、金额超 25 亿元，并催生帕西尼、一目科技两家百亿元独角兽，两家最新融资均为 10 亿元、已与本体企业相当。千觉机器人创始人马道林称，今年上半年产品订单量已是去年全年的数倍。成本这一侧也在动：视触觉传感器单个价格在一两千元，两指夹爪要用 4 个、灵巧手往往用到 10 个，表面柔性材料有寿命限制，整体更换会进一步推高成本，模块化只换表层是当下的降本路径。但触觉不是插上就灵——今年李飞飞参与的一篇论文提到，T-Rex 团队把触觉力信号直接拼接进一个预训练好的 VLA 模型，任务成功率反而下降，原因涉及多模态对齐、频率差异与表征过浅。马道林给出的经验顺序是：先把自身 VLA 能力训到足够好，再把触觉信息规范化地纳入训练。来源：第一财经 https://finance.sina.cn/tech/2026-08-15/detail-ininmane3361564.d.html?oid=WA%200859%203970%200884%20Layanan%20Pembuatan%20Pintu%20Aluminium%20Hitam%20Terpercaya%20Pleret%20Bantul&vt=4

上纬新材上半年亏 1.67 亿元，1.64 亿元砸进消费级具身智能 · embodied

8 月 14 日晚披露的半年报显示，公司上半年营业收入 8.03 亿元、同比增长 2.42%，归母净利润亏损 1.67 亿元（上年同期盈利 2990.04 万元），扣非后归母净利润亏损 1.69 亿元、同比下降 749.01%。营收还在涨而利润由盈转亏，变量是新业务：上半年研发投入 1.80 亿元、同比增长 738.66%，占营收比重从上年同期的 2.74% 拉到 22.46%，其中消费级具身智能机器人业务投入 1.64 亿元，占整体研发投入九成以上。机器人业务由旗下品牌启元机器人承载，年内已推出启元 Q1、启元 T1 两款个人机器人，8 月 9 日杭州、武汉两家体验店同步落地。目前该业务形成的 2.1 亿元预收货款尚未计入营业收入，公司表示仍处研发及应用场景验证阶段，距规模量产尚需时间。截至 8 月 14 日收盘，公司股价 167.33 元/股，市值 674.9 亿元。来源：中国基金报 https://www.chnfund.com/article/ARb4ef6d13-75f1-976d-9eb6-3a231635099e

Zoox CEO 公开支持更严监管，NHTSA 已致信自动驾驶开发者 · autonomy

在一辆 Zoox Robotaxi 驶入拉斯维加斯正在处置的火灾现场、公司随后自愿召回全部车队之后数周，CEO Aicha Evans 周一在 Fox Business 明确表态："我们需要被监管。"该起事故中现场并未用锥桶封闭，而车辆没能识别出现场的浓烟，公司事后推送软件更新以提升烟雾识别能力。此前 NHTSA 局长 Johnathan Morrison 已向自动驾驶开发者发出行动呼吁，称机构记录到多起自动驾驶车辆直接驶入应急处置现场、挡住救护车与消防员通道、或未能识别闪光灯、照明弹、烟雾、火焰和锥桶等基本安全条件的事件。Evans 称 Zoox 全美累计行驶已超 300 万英里，把这类情况归为"罕见边缘案例"；公司目前在拉斯维加斯运营 65 辆，可扩至 100 辆，再往上需内华达交通管理局批准。来源：拉斯维加斯评论报 https://www.reviewjournal.com/local/traffic/zoox-ceo-backs-tougher-robotaxi-rules-after-las-vegas-fire-incident-3864200/

LG 联手 NVIDIA 造双足人形，Isaac GR00T 当大脑、Jetson Thor 当算力 · humanoid ⚠️ 计划口径

LG 集团会长具光谟与 NVIDIA CEO 黄仁勋在圣克拉拉总部签署谅解备忘录，把合作扩展到人形机器人、AI 工厂与出行三条线，项目排期延伸至 2028 年。LG 将基于 NVIDIA 人形基础模型 Isaac GR00T 开发双足人形参考机、以 Jetson Thor 作为其"大脑"、由 LG 关联公司提供本体硬件，计划明年一季度亮相；在此之前，年内先在美国田纳西工厂的洗衣机产线部署轮式人形 LG CLOi。此外，位于韩国天安、规模 80 兆瓦的 LG AI 工厂计划 2028 年上半年建成，出行侧则用 NVIDIA Drive Hyperion 配 LG 的车载信息娱乐与软件能力，把 LG 的汽车电子业务从座舱延伸到自动驾驶域。来源：东亚日报 https://www.donga.com/en/article/all/20260815/6348724/1

鹿明发布 Lumos MOS2：轮臂式重载具身机器人，双臂负载 50kg · industrial ⚠️ 厂商口径

8 月 14 日，鹿明机器人发布重载轮臂式具身智能机器人 Lumos MOS2，具备 50kg 双臂负载能力，在硬件性能、全向移动、多模态感知和整机控制架构上做了升级，定位面向工业场景的"重载 AI Worker"，承担高强度、持续性作业。在其体系里，MOS2 负责执行真实工业任务，另一套 Lumos NexCore 提供持续学习与技能进化的系统基础。公司给出的竞争判断是，胜负取决于谁的真实数据获取效率更高、硬件制造成本更低、产业交付更快。来源：新浪财经 https://cj.sina.cn/articles/view/5597884738/14da8f1420200278sw

易格斯家庭版人形机器人 Iggy Rob 起价 5.5 万欧元，明确不做双足 · humanoid

德国易格斯（igus）发布 Iggy Rob 家庭版，起价 5.5 万欧元，首次把该平台从工业产线拓展到服务与家庭场景，机械、电子与软件均在德国自研自产。它和 2025 年春发布的工业版同平台，都不采用双足行走，而是搭载 ReBelMove Pro 自主移动底盘，最大负载 250 公斤；整机高 1.30–1.70 米、16 个自由度、续航最长 8 小时，用激光雷达和 3D 视觉导航，标配两只 ReBel 机械臂（单臂负载 2.5 公斤），可替换为第三方协作机器人或人形手。平台基于 ROS 2 开放控制，已通过 CE 认证并符合 VDA 5050 车队运行标准。低成本自动化业务负责人 Alexander Mühlens 的理由很直接：轮式移动平台已在工厂和楼宇中充分验证、更易安全集成、也更容易满足 CE 合规，双足对多数实际场景"既非必需，也不划算"。来源：维度网 https://www.wedoany.com/shortnews/451016.html