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乐聚机器人发布通用小脑运控基座模型：一套模型支持N+动作
值得关注：乐聚官方发布通用小脑运控基座模型，宣称一套模型覆盖N+动作，若落地将降低人形机器人运控泛化与迁移门槛。
乐聚机器人B站官方账号发布通用小脑运控基座模型，称可用同一套模型支撑N+种动作。信源仅标题、未提供摘要，模型参数、训练数据、适用机型与实机演示均未披露，具体能力边界有待官方进一步说明。该方向指向人形机器人运动控制的通用化与基座化。
聚焦人形、具身、产品演示、量产交付和商业落地，AI 动态作为补充。
过去24小时，人形机器人与具身智能领域呈现从实验室演示向真实场景部署和开发平台开放订购的推进趋势。Deep Robotics的DR02人形机器人入驻新加坡内政团队人形机器人中心，用于公共安全测试，标志着人形机器人在政府公共安全领域的落地探索。Galaxea星海图开放订购LEMO双臂开发平台，集成遥操作与数据采集，为具身智能算法开发提供一体化工具。WUJI展示纯仿真训练机械手转笔并实现sim-to-real迁移，凸显灵巧操作与仿真技术的进步。AI方面，GPT-6.1 Sol默认上下文提升至500k，利好长程任务处理。整体看，行业正从技术验证走向场景适配与工具链完善。
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乐聚机器人B站官方账号发布通用小脑运控基座模型，称可用同一套模型支撑N+种动作。信源仅标题、未提供摘要，模型参数、训练数据、适用机型与实机演示均未披露，具体能力边界有待官方进一步说明。该方向指向人形机器人运动控制的通用化与基座化。
值得关注：帖文点名 Agility Robotics 团队分别训练操作策略与全身控制策略，反映其人形机器人全身操作研发分工，但无演示与数据佐证。
Chris Paxton 在 X 上称赞 Agility Robotics 团队的工作，特别提到 Ishitagupta24 与 Stanley Premkumar 负责训练操作策略（manipulation policy），Jonah Siekmann 负责训练全身控制策略（whole-body control policy）。帖文未给出机型、训练方法、数据规模或演示结果，属阶段性工作致意，可核实信息有限。
值得关注：Skild AI 用 Isaac Sim 自对弈学会带球护球抢断并迁移至真人形机器人，验证仿真到真机的技能迁移可行性。
NVIDIA Robotics 介绍，Skild AI 的机器人策略在 NVIDIA Isaac Sim 中通过自对弈完成了相当于 140 年足球训练量的练习，学会带球、护球和抢断，并成功迁移到真实人形机器人上运行，展示了仿真大规模自对弈到真机迁移的路径。
值得关注：人形机器人行走训练代码开源，为步态控制与强化学习方案提供可复用参考，但缺少技术细节与协议说明。
据 Humanoids Daily 消息，人形机器人公司 Asimov 将支撑其人形机器人行走能力的训练代码对外开源，第三方可获取并用于机器人步态相关训练。原文信息较为有限，未披露所用框架、训练数据规模、硬件平台与开源协议等细节。
值得关注：逐际动力以五台 Luna 人形机器人完成自主群舞首秀，展示全身运动控制与多机协同能力，可观察其产品工程成熟度。
逐际动力（LimX Dynamics）官方账号发布，五台 Luna 人形机器人在 2026 CHINA GT 开幕式上完成自主群舞首秀。官方称该表演依托稳定的全身运动控制与多机器人智能协同能力。信源为厂商社交账号发布的演示内容，未披露机型参数、控制方案细节或商业合作信息。
值得关注：Robros 为韩国人形机器人加入全身遥操作，反映人形厂商正把它当作数据采集与远程作业的过渡方案。
据 Humanoids Daily 报道，韩国人形机器人公司 Robros 为其人形机器人新增全身遥操作功能，但原文未提供摘要，具体技术方案、演示场景与时间表尚不明确，信源信息有限。该动向显示人形厂商正把全身遥操作作为数据采集与远程作业的过渡能力。
值得关注：人形机器人实拍挑战猴架这类稀疏三维攀爬，考验感知与全身控制，可作为具身能力进展的观察样本。
IEEE Spectrum 机器人栏目的每周视频精选，本期重点展示人形机器人在稀疏三维结构上攀爬猴架。此类任务要求机器人感知细长、悬垂的几何体，并完成抓握与重心转移。栏目同时列出入形机器人峰会首尔站、IROS 2026 与 CoRL 2026 等后续会议日程，具体机器人型号与研发团队原文未明确。
值得关注：RoboCup 2026 首次上演11对11人形机器人足球赛，是人形机器人多机协同与运动控制能力的公开检验。
Robohub 报道，RoboCup 2026 首次实现 11 对 11 的人形机器人足球对抗赛，标志人形机器人在多机协同、运动控制与实时决策方面取得阶段性进展。信源为机器人领域媒体的社交账号发布，未提供参赛队伍、机型与技术细节，具体能力水平仍待更多材料佐证。
值得关注：智元发布AGILE 2.0感知驱动运动方案，是人形机器人运动控制向感知闭环迭代的动作，可观察其后续实测与落地效果。
智元机器人（AGIBOT）官方发布 AGILE 2.0，称其推进人形机器人的感知驱动运动能力。官方仅披露产品名称与升级方向，未给出具体硬件配置、测试数据或落地场景，信源信息有限，但作为人形机器人运动控制方案的版本迭代，仍反映厂商在感知与步态结合方向上的持续投入。
值得关注：宇树宣称全球首个实时世界模型驱动全自主人形机器人对战，若属实则突破即时决策与动态控制技术瓶颈，是具身智能关键进展。
宇树机器人宣称实现全球首个由实时世界模型驱动的全自动人形机器人对战。其UnifoLM-X2-1.0突破了世界动作基础模型在即时规划、决策和动态交互执行上的瓶颈，达成高动态表现。该消息来自其官方社交账号，具体演示与技术细节有待进一步验证。
值得关注：云深处官方开源DR02人形机器人强化学习训练代码，详解运控训练流程，有助于降低行业复现具身运动控制门槛。
云深处科技官方发布DR02人形机器人强化学习运动控制开源训练详解视频，涵盖代码结构、机器人模型、训练环境设置、训练流程与训练算法。相关训练代码和部署SDK已分别开源在GitHub，为开发者复现双足行走控制提供详细路径。
值得关注：某机器人公司提出把操作策略本身做成视频，用于机器人灵巧操控，体现出具身智能控制策略表达的新思路，值得跟踪后续细节。
行业媒体Humanoids Daily报道称，Markov Robotics在LTX-2.5平台上采用“策略即视频”的方式完成灵巧操作。原文未附带摘要，本说明仅由标题推演，可能指将机器人操作策略以视频模态表征，并结合视觉输入规划精细动作。技术细节、实测性能及工业落地进展暂未公布，有待进一步阅读原文确认。
值得关注：逐际动力TRON Camp学员在五天内完成人形机器人从仿真到真机部署，展示了快速上手的工程能力，对具身智能人才培养有参考价值。
逐际动力发布TRON Camp 2026纪录片第四集，学员们在第一天即让人形机器人动起来，五天内从仿真走向真实硬件，在真实地形上验证、部署和调优算法。影片聚焦机器人学习项目，但未透露具体技术细节。
值得关注：通用机器人基础堆栈的讨论为具身智能发展提供思路，具有产业参考价值。
本文由X Square Robot提供。大语言模型为AI提供了通用配方，但机器人领域尚无类似方法。机器人系统由感知、规划、控制等独立模块组成，难以跨任务泛化。文章探讨了具身智能的核心问题，即寻找机器人的通用基础堆栈。
值得关注：Meta因用户反感下架AI功能，反映出公众对未经许可使用他人数据生成内容的隐私担忧，将影响AI社交产品设计边界。
Meta表示该AI功能本意是提供创意工具并让用户控制内容引用，但用户反馈认为其不妥，因此已下架该功能。
值得关注：英国政府联手DeepMind开发AI规划原型，有望大幅缩短住房审批周期，展示AI在非制造领域的决策加速价值。
英国政府与Google DeepMind合作，开发AI驱动原型系统，旨在更快做出住房规划决策。