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FutureX · Physical AI

今日要点

· Sereact 双臂机器人在德国、波兰的 CEVA 仓库上线，为 Zalando 退货分拣

· Waymo 在底特律撤下车内安全员，乘车先只对员工开放

· 新加坡交通部长在国会表示，不给自动驾驶汽车数量设上限

· 开源 L4 系统 Autoware 在 Mcity 第三方测试中，碰撞率约为人类司机的 1000 倍

· 前亚马逊 Alexa 与 AGI 首席科学家 Rohit Prasad 出任波士顿动力 CEO

· Waymo 首笔债务融资从逾 30 亿美元上调到 50 亿美元

▎ 论文进展

第三方评估发现：开源 L4 系统 Autoware 的碰撞率约是人类的千倍 · autonomy

开源 L4 自动驾驶系统 Autoware.Universe 只具备 14 项行为能力中的 6 项。Henry X. Liu 团队沿用上篇论文提出的第三方行为安全评估框架，在仿真环境和密歇根大学的 Mcity 实车测试场中对它做了检验。结果显示，其碰撞率为每英里 3.01×10⁻³ 次，约相当于人类司机平均水平的 1000 倍。测试还发现了好几种此前不为人知的危险场景。上篇介绍方法论的论文目前已被引用 5 次。[1]

Levine 团队建立基准，在可控环境中重现行为克隆的反直觉现象 · benchmark

行为克隆（BC）指直接模仿人类示范来学习策略，它在真机上经常出现反常的结果：数据拟合得越过度，表现反而越好；而去掉 action chunking 的全闭环策略，往往会彻底失败。Seohong Park 与 Sergey Levine 提出了 OCBench。这个基准用模仿人类示范特性的脚本策略，在 GPU 加速的仿真里有控制地重现上述现象，并借此检验了若干流行的解释，将它们推翻。[2]

JEPA 世界模型会把不稳定模态“压扁”，加入逆动力学损失可以保留它们 · world-model

按常规方式训练 JEPA 世界模型，损失能够降到很低。但在这个过程中，系统里必须依靠反馈才能抑制的不稳定模态有可能被压扁，学到的表征因此无法用于镇定控制。这篇论文有 Yann LeCun 参与署名，它在训练里加入了动作重建（逆动力学）损失，并证明只要重建精确，编码器就会保留 H 步之内动作能够到达的全部状态方向。该理论在线性系统上得到证明；CartPole、Walker2D 和 PointMaze 的视觉控制实验则表明，这一结论可以推广到非线性情形。[3]

OpenWAM：为世界-动作模型搭建便于比较的开放框架 · world-model

世界-动作模型要同时预测未来画面和机器人动作，而现有模型在视频骨干、交互结构和监督方式上各不相同，所以很难在设计选择之间做横向比较。OpenWAM 以 Wan2.2-5B 为底座，先用逾 1 万小时的视频做因果机器人视频预训练，再通过共享的 Mixture-of-Transformers 接入动作专家，并支持四种生成次序。在这些次序中，“先视频后动作”的模式使 LIBERO-Long 上的成功率由 68.4% 升至 97.8%。[4]

4890 万参数的小策略追平了大 40 倍以上的系统 · manipulation

CoRP 既没有使用 VLM，也没有借助视频生成先验，却在 LIBERO 上取得 97.0%，追平了体量大 40.9 到 163.6 倍的系统。作者固定动作生成器，再逐项替换视觉提取器，得出的结论是：性能主要取决于视觉表征。预训练初始化直接决定成败。每个视角压缩为 48 个 token 的做法，比保留全部 patch token 高出近 14 个点（97.0% 对 83.2%）。[5]

QF3：off-policy flow RL 从零训练人形运动，并零样本部署到真机 · locomotion

作者表示，QF3 是第一个既能从零训练人形运动策略、又能零样本迁移到硬件的 off-policy flow RL 方法。它结合 flow matching 与 critic 给出的动作梯度来训练 flow policy，而且只在接近回放动作的维度上施加这种梯度。在训练人形运动和动作跟踪策略时，它按墙钟时间计算，比 on-policy 方法 FPO++ 快 10 倍。[6]

为冻结 VLA 加的学习式纠错，没有胜过“定时退回” · vla

作者在 4 个 RoboTwin 任务上，为冻结的 π0.5 增加了一套学习式纠错机制。跑完 3888 组配对回合后，只有 1 个任务出现了可测量的提升（+13.5 个百分点）。在这个任务里，基线失败的回合直接重跑，也有 43.2% 能够成功，而加入纠错后的成功率是 63.5%，可见不少“救回”的情形其实源于策略自身的随机波动。另一种简单做法是按固定时间触发，并照脚本退回到先前的关节姿态；它与学习式纠错之间没有测出差异。[7]

EgoLAP：借助语言化的动作推理，把人手视频转为 VLA 预训练数据 · vla

人的第一视角视频成本低，但人与机器人的身体构造不同，原始轨迹很难直接充当控制监督。EgoLAP 将运动意图写成结构化的语言动作，再配合以场景几何和物体可供性为依据的推理，使人类轨迹与机器人轨迹共用同一条动作思维链。它在真机上的平均任务进度为 80.1%，是其他动作表示方法的 2.3 倍。[8]

视频世界模型的物理考试：最高只得 57.76 分 · benchmark

作者让 8 个视频生成模型共生成 1280 段视频，其中得分最高的模型总分仅为 57.76（满分 100）。这个基准名为 World Models' Last Exam in Physics，共设 40 项受控任务，涵盖力学、光学、流体、热与相变、电磁和表面张力。评分时按每项任务预先设定的物理关系直接测量，无需参考视频；这种评估器与人类判断的一致程度，高于直接请 VLM 打分的做法。HF 1↑。[9]

其他今日论文：CA³C（让动作条件世界模型设想多个候选动作块会带来的后果，后果一致时就执行，出现分歧时则重新规划，失败率相对最多降低 71.8%，[10]）；BiGym 2.0（在 Unitree G1 上设置 20 项家务全身操作的基准，每项任务有 60 条 VR 人类示范，环境与数据均已开源，[11]）；EmbodiedSmith（在仿真中让资产、场景和任务互相迭代，以此生成具身数据，HF 10↑，[12]）；RoboCap（重 250 克、带六个摄像头和双 IMU 的头戴式采集设备，并附有配套的 3D 算法，[13]）；SWAP（在执行过程中逐步于多个 VLA 之间做路由选择，真机成功率绝对值最多提高 33%，[14]）；DepthWorld（引入深度信息、面向操作的 3D 世界模型，[15]）；GeoWM（直接预测未来的场景几何、不必递归展开的世界模型，[16]）；PhoneBot（以智能手机承担感知和计算的低成本开源人形平台，[17]）；Humanoid Horizon（面向长程全身移动操作，在双物体基准上各阶段成功率均超过 80%，[18]）；Behavioral Safety Assessment Part I（即上文 Autoware 评估所依据的方法论篇，被引 5 次，[19]）

开源·工具·评测

· Pegasus 1.6：TwelveLabs 推出了视频理解模型的新版本，重点是把第一视角视频整理成可用于机器人训练的数据 [20]

▎ 融资与交易

Waymo ｜ 首笔私募贷款 ｜ 50 亿美元 · autonomy

这笔贷款的出借方有 PIMCO、Blackstone 和 Sixth Street，由 Goldman Sachs 负责安排。贷款规模起初寻求逾 30 亿美元，后来上调到 50 亿美元，资金将用于全球扩张，并应对不断上升的 AI 成本。Waymo 此前一直依靠股权融资，今年早些时候刚以 1260 亿美元的估值融到 160 亿美元，这次是它第一次借债。Startup Fortune 援引彭博的报道称，这笔未评级贷款的定价比基准利率高出逾 500 个基点。Startup Fortune 提供的数据显示，Waymo 目前在美国 14 个城市运营着逾 4000 辆车，每周付费订单超过 50 万单，并以年底达到每周 100 万单为目标。[21]

Verne（克罗地亚）｜ Uber 战略入股 ｜ 金额未披露 · autonomy

10 月 1 日，Verne 与小马智行在萨格勒布启动了全无人载客测试。此后，Verne 联合创始人 Mate Rimac 在 Facebook 上把 Uber 称作 Verne 的“投资方和战略伙伴”，而 3 月宣布合作时，Uber 只说过“打算”投资。促成这次发帖的，是 Uber CEO Dara Khosrowshahi 访问萨格勒布，他在那里乘坐了一辆车内没有安全员的 Robotaxi。三方的分工如下：小马智行提供自动驾驶系统和车辆，Verne 拥有并运营车队，Uber 则提供叫车网络。[22]

Intelligent Machines（美国）｜ 种子轮（洽谈中）｜ 约 1 亿美元 · industrial ⚠️ 传闻口径

这家公司由前特斯拉 Optimus AI 团队负责人 Ashish Kumar 在旧金山联合创办。它研发的是非人形机器人，用于承担制造业和航空航天领域里通常需要熟练工人完成的多种工序，所用方法以强化学习为主，并已有多名 Optimus 前成员加入。The Information 报道称，公司正在寻求约 1 亿美元的种子轮融资。Kumar 于 2025 年 9 月离开特斯拉，当时他去了 Meta。[23]

▎ 商业化落地与部署

Sereact 双臂机器人上线，为 CEVA 分拣 Zalando 退货 · embodied

Sereact 的双臂机器人已在德国和波兰的 CEVA Logistics 仓库投入实际作业，负责处理 Zalando 的退货。退回的服装往往包装凌乱，每一件的状态也各不相同，因此无法事先编程。Sereact 的 Cortex 平台不必针对单个商品做训练，就能识别、抓取并分拣从没见过的物品，收费采用机器人即服务（RaaS）模式。Zalando 在 7 月参与了 Sereact 的 B 轮投资，这次上线是双方合作的第一个落地节点；Sereact 今年的 B 轮共融资 1.16 亿美元。CEO Ralf Gulde 说：“如果一套系统只能处理见过的商品，那它在退货作业中根本派不上用场。在 CEVA 按 Zalando 的业务量做生产运行，是我们手里最有力的证明。”通稿没有披露上线的台数，也没有披露日处理量。[24]

Waymo 在底特律撤下安全员，先只载员工 · autonomy

自美东时间 10 月 6 日起，Waymo 在底特律开始了驾驶座无人的全自动驾驶测试。乘车服务暂时只对员工开放，面向公众的服务要等技术验证完成之后才会开通。运营范围涵盖市中心，以及 Corktown、Midtown、Hamtramck、Indian Village 等街区，之后会逐步扩大到整个都会区。Waymo 从去年 11 月起，就在底特律用 Zeekr Ojai 车型做测试。和芝加哥、蒙特利尔一样，底特律也是它为进入气候多变的地区而试水的北方城市。[25]

智元“爱宝”进店三天，累计销售额约 223 万元 · humanoid ⚠️ 单方口径

9 月 28 日，100 台灵犀 X2 进驻了爱仕达的 100 家门店。上观新闻报道说，三天的试营业累计销售额约为 223 万元，百家门店的销售业绩平均增长 39%，但报道没有说明这是与哪一段时间相比。结账环节仍然交给真人店员；智元方面也表示，“爱宝”眼下“可能相当于一位刚入职的新人导购”。[26]

Kodiak 在加州 99 号公路试运生鲜，驾驶座仍有人 · autonomy

自 9 月 22 日起，Kodiak AI 与 Fresno 本地承运商 DTL Transport 合作，用自动驾驶卡车把易腐食品从 Fresno 运往洛杉矶的配送中心，驾驶座上仍然坐着人。Kodiak 表示，这是加州新规实施后的第一批自动驾驶卡车配送。该公司 8 月刚拿到加州 DMV 颁发的重型自动驾驶测试许可。[27]

Autonomous A2Z 在韩国光明市试运营 L4 公交 · autonomy

GM1 线路往返 24 公里，连通 Cheolsan 站、KTX 光明站和光明洞窟，年内可免费乘坐，公司在 7 日宣布线路已经开始运行。所用车辆是由现代 County EV 改装的 14 座电动巴士，装有 4 个激光雷达、8 个摄像头和 1 个雷达，遇到突发情况时由安全员接管。这条线路每周三至周日运行，每天跑 2 个往返。此外，有两个路口装设了路侧 128 线激光雷达，用来把行人等目标的信息传送给车辆。试运营将持续到 12 月；公司称，其累计行驶里程已经达到 115 万公里。[28]

▎ 产业动态

波士顿动力换帅：前亚马逊 AGI 首席科学家 Rohit Prasad 出任 CEO · humanoid

Rohit Prasad 于 10 月 7 日接掌波士顿动力，待按程序获得批准后，还将进入董事会。他在亚马逊工作了 12 年，最后担任的职位是高级副总裁，兼 Alexa 与 AGI 首席科学家。他带领 Alexa 从早期研发一路走到被数亿家庭使用，近年来又主导了亚马逊 Nova 基础模型系列；在此之前，他在 Raytheon BBN 从事了近 14 年的机器学习研究。公司在公告中称，这项任命是为了“把世界级机器人与先进 AI 能力结合起来，将智能机器规模化商业化”。现代汽车集团副会长、波士顿动力董事会主席 Jaehoon Chang 说：“波士顿动力处于行业前列的机器人技术，Rohit 把 AI 做成全球规模产品的成熟能力，再加上现代汽车集团在制造、物流与出行方面的实力，为我们打造并规模化 Physical AI 打下了坚实的基础。”[29]

新加坡：不给自动驾驶汽车的数量设上限 · autonomy

新加坡交通部长 Jeffrey Siow 在 10 月 7 日的国会答复中表示，交通需求仍在增长，因此政府不会给自动驾驶汽车的数量设定上限。他估计，到 2028 年底，新加坡可能有数百辆自动驾驶载客车，而当前活跃的德士和私召车约有 7.2 万辆。榜鹅目前有 15 辆无人驾驶车，Grab 计划在未来六个月内增加到 50 辆。Siow 说：“虽然没法预测五年后新加坡会有多少辆自动驾驶汽车，但几乎可以肯定，大部分点对点的交通服务仍将由人类司机提供。”在配套措施上，两项转业计划共提供 350 个职位，政府为参与计划的雇主提供最高 90% 的薪金补贴；运营商则必须上报涉及第三方或财产损失的事故。Waymo 计划于 2027 年在新加坡测试，2028 年开放预订。[30]

韩国立项物流人形国家课题，乐天 Hi-Mart 计划 2028 年让人形进仓 · humanoid

韩国产业通商资源部下属的 KEIT 在“2026 年度机器人产业技术开发项目”中选定了一项物流人形课题，周期到 2031 年 3 月，目标是借助韩国本土的 Physical AI 模型，减少对外国机器人和 AI 模型的依赖。阿视亚经济报道说，这项课题由 Yujin Robot 牵头，韩国电子技术研究院参与，乐天全球物流和乐天 Hi-Mart 作为需求方加入。乐天全球物流将在镇川、梁山、利川三个物流中心试点 3D 分拣机作业、GTP 工位拣放、小件合并包装等 6 个工序，并要求人形机器人连续完成从确认订单到投入分拣机的整套流程；该公司去年已在镇川用双足人形试过从服装拣选到装袋的流程。乐天 Hi-Mart 计划从 2028 年起在利川物流中心投用人形机器人，并在明年底前先于模拟场地制定评测标准。[31]

苏姿丰与三星全永铉会面，知情人士称合作谈到 Physical AI · hardware ⚠️ 传闻口径

10 月 7 日晚，AMD CEO 苏姿丰在首尔与三星电子 DS 部门副会长全永铉共进晚餐，交谈约 3 小时，这是两人时隔 7 个月再度会面。首尔经济日报援引知情人士的话说，双方谈到了为 AMD 下一代 AI 晶片 Instinct MI455X 扩大 HBM4 供应、委托三星代工，以及把合作延伸到 Physical AI。AMD 上月底以 82 亿美元收购了 World Labs；三星则正在筹备一套整合存储、图像传感器、代工和先进封装的下一代机器人晶片方案。有人问到 Physical AI 方面的合作，苏姿丰只表示双方“今后会在多个领域合作”。[32]

北京成立机器人保险共保体，灵巧手也有了保单 · adjacent

在 9 月 13 日闭幕的服贸会上，灵巧手 Y-Hand M2 签下了一份保单。开发商 Yue Quan Bionics 与中国太保产险签约，保障范围涵盖意外和自然灾害造成的损坏、设计安装材料缺陷或操作失误导致的损失，也包括使用过程中给第三方带来的人身和财产损害。太保北京分公司表示，这是具身机器人关键零部件领域的业内首单。上个月，人保财险北京分公司联合多家保险公司成立了北京智能机器人保险共保体，首个产品承保的是原厂质保到期之后的设备故障。人保财险北京分公司科技保险分中心负责人 Chen Jian 说，机器人的核心精密部件磨损较快，而厂商的质保期有限，“设备一旦出保，维修和换件都很贵，这在一定程度上制约了行业扩张和商业化”。[33]

特斯拉将在巴黎车展展出 Cybercab · autonomy

这是 Cybercab 第一次在欧洲公开展出。欧盟针对 FSD（监督版）的表决已被推迟，最早要到 12 月才会再次审议。[34]

仁川建 Physical AI 测试中心，2027 年 4 月对企业开放 · industrial

仁川市在仁川全球校园设立 Physical AI 测试中心，分成两个区：实景模拟区用 AMR 和协作机器人复现工厂、仓库环境，虚拟测试区则运行在 GPU 服务器上。设计和基建将在 10 月内完成，从 2027 年 4 月起为企业提供支持；此后计划接入仁川机场、仁川港和国家产业园区，开展更大规模的测试。[35]

文中 [N] 为来源编号，全部来源链接请点文末「阅读原文」查看。

FutureX · 记录未来如何发生

素材来源多方媒体/网络新闻