人形机器人与具身智能情报

值得关注：AI 模型关键更新，可能影响机器人能力栈与产品路线

Google 推出 Gemini Omni 1.1 Flash，为开发者提供更强的生成式视频控制能力。新模型支持场景扩展（可分析最多 10 秒先前上下文，以 10 秒为增量累计延长至 40 秒）、指定首尾帧生成平滑过渡，以及 4K 高清输出。

值得关注：AI 模型关键更新，可能影响机器人能力栈与产品路线

Ox Alpha = GLM-5.3 Flash AA = 57，以1/100的前沿价格， 由纯国产芯片驱动。在OpenRouter上实现了近20%的周token份额（第一）。 感谢大家的支持。

值得关注：AI 模型关键更新，可能影响机器人能力栈与产品路线

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型，支持流式与非流式两种 API。据 Artificial Analysis 评测，其流式与非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%，支持超 85 种语言、自定义词汇及最多三人说话人识别。

值得关注：英伟达官方展示Isaac GR00T与Jetson Thor组合，体现巨头在具身智能基础设施上的布局，对开发者和行业有工具链价值。

NVIDIA Robotics官方账号发布消息，介绍从机器人开发到部署的流程，重点涉及Isaac GR00T与Jetson Thor。该组合旨在为具身智能开发者提供软硬件一体化支持。信源信息有限，仅提供标题，详细内容未公布。

值得关注：AI 模型关键更新，可能影响机器人能力栈与产品路线

通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。

值得关注：Z.ai公开确认Ox Alpha模型归属，且权重即将开源，对AI模型竞争格局和开源生态有重要影响。

Z.ai证实其正是神秘开源模型Ox Alpha的幕后团队，该模型在多个基准测试和排行榜上表现优异。Z.ai表示，Ox Alpha的权重即将公开发布。这一消息澄清了此前关于模型来源的猜测，并有望推动开源AI生态发展。

值得关注：AI 模型关键更新，可能影响机器人能力栈与产品路线

智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，AA 综合智能指数 57 分，与 Claude Opus 4.8 持平。其定价为 GLM-5.3 的 1/10，限时折扣内为 Opus 4.8 的 1/40，并已接入 ZCode 等平台开放 API 调用。该模型采用稀疏注意力与线性注意力混合架构，推理服务已跑在国产芯片集群上。

值得关注：AI 模型关键更新，可能影响机器人能力栈与产品路线

智谱上线并开源GLM-5.3-Flash（320B-A18B），这是GLM-5系列首个原生多模态模型，在AA综合智能指数取得57分，与Claude Opus 4.8持平。其定价为GLM-5.3的1/10（限时1/20），为Opus 4.8的1/40，并首次在大规模流量中由国产芯片集群提供算力支持。模型已接入ZCode等平台，同步开放API调用。

值得关注：Figure 发布 Index 大型机器人数据集，含 1600 万条视频，为通用机器人学习提供规模化数据基础，体现具身智能数据竞争加剧。

Figure 今日官宣 Index 数据集，据称为规模最大、最多样化的通用机器人数据集。目前已获得 26.4 万次应用下载，上传视频达 1600 万条。该数据集旨在推动通用机器人规模化发展，为具身智能研究提供大规模真实数据基础。

值得关注：S1模型仅凭一个视频示例即可学会10分钟长任务，无需微调，显著降低数据采集成本，有望加速具身智能在真实场景中的快速部署。

Skild AI推出S1基础模型，可仅凭一个视频示例学会从未见过的长达10分钟任务，无需微调，并通过上下文学习实现实时操作。这标志着机器人学习在少样本泛化上迈出重要一步。

值得关注：央视财经报道Lumos NexCore技能培训系统，可实现一句话习得新技能并持续进化，体现具身智能技能学习闭环的商业落地潜力。

CCTV 2报道了Lumos NexCore，一套机器人技能培训系统。用户一句话下达任务，机器人即可获得新能力。NexCore整合数据、训练模型、真机部署与持续学习，形成完整进化闭环，使新技能学得越来越快。

值得关注：NVIDIA 展示 Cosmos 3 后训练与 Aigen、Linker Vision 的实战用例，体现世界模型在行业场景的微调部署能力，对 Physical AI 落地有风向标意义。

NVIDIA Robotics 官方发布 Cosmos 3 后训练在合作伙伴 Aigen 和 Linker Vision 场景中的应用演示，展示世界模型在行业任务中的微调与部署能力。X 平台信息有限，具体技术细节与效果未展开，可关注后续文档或发布。

值得关注：银河通用发布新一代人形机器人，首次展示自主学习与动作复现能力，意味着具身智能从预设编程向现场学习迈进，具有产业里程碑意义。

银河通用机器人发布银河星仔 Galbot ET1，由银河星脑通用小脑大模型 AstraBrain-WBC 驱动，具备自主学习能力，可实时识别、提取人类运动轨迹，现场学习复现，并调用多模态交互、语言理解、任务规划，在真实场景自主完成复杂任务。

值得关注：诺亦腾作为动作捕捉头部厂商发布大型HiPHI成果，若为具身智能数据将填补行业资源缺口，值得关注后续详情。

据GlobeNewswire新闻稿，诺亦腾机器人发布了HiPHI，标题称其为最大规模之一。由于原文摘要不完整，具体内容（如数据类型、规模、应用方向）尚不明确，信源信息有限。推测该成果可能与人形机器人或具身智能所需的大规模数据相关。

值得关注：鹿明发布NexCore具身进化引擎，实现数据-模型-技能闭环，展现具身智能商业化落地新路径，值得关注。

鹿明机器人正式发布NexCore，定位为面向产业具身的机器人进化引擎。该引擎通过数据、模型、技能与机器人的持续迭代闭环，使机器人在真实任务中学习、验证与进化，旨在推动具身智能在产业场景中的规模化落地。

值得关注：成都人形机器人发布超长视野任务执行系统，若属实将提升长程作业能力，为具身智能复杂任务处理提供新方向。

成都人形机器人发布全球首个超长视野任务执行系统。该消息由京报网报道，但具体技术细节、机器人型号及演示信息有限，目前仅确认这一新系统的发布。超长视野任务执行系统可能涉及机器人在大范围场景中的长程任务规划与执行能力。

值得关注：Figure AI以众包人类视频扩充具身数据，直击行业数据稀缺瓶颈，其路径和效果值得持续跟踪。

据Humanoids Daily报道，Figure AI发布Index项目，通过众包方式收集真实世界的人类视频数据，用于训练其Helix具身智能模型。目前关于具体数据规模、采集方式和模型效果等细节尚未披露，信源信息有限。

值得关注：Skild AI 发布长时序操作上下文学习模型 S1，反映具身智能向多步骤复杂任务泛化发展，或加速机器人长程作业落地。

根据 Humanoids Daily 的报道，Skild AI 发布了名为 S1 的新模型，宣称支持长时序机器人操作的上下文学习。但该报道未提供摘要，目前无法获取模型的具体架构、训练数据、参数量、性能评测以及实际演示等关键信息。这一发布可能对机器人操作领域产生重要影响，建议关注 Skild AI 官方渠道获取详细资料再作判断。

值得关注：官方公开基于百万小时第一视角视频训练机器人的基础设施，凸显数据基础设施对具身智能迭代的关键作用。

Dyna Robotics 今日公开其训练基础设施，用于在超过 100 万小时的自我中心视频上重复训练机器人模型 Dyna-2。该公司指出，基础设施是快速迭代模型、数据和硬件三要素的关键，但具体技术细节尚未披露，信源信息有限。

值得关注：LG与英伟达合作开发基于GR00T的双足人形机器人，计划于明年第一季度亮相，标志国际科技巨头加速进军具身智能产业。

韩国LG电子正在开发一款下一代双足人形机器人，将基于Nvidia的Isaac GR00T--一个开放推理的人形机器人基础模型。该机器人计划于2027年第一季度公开亮相。LG与Nvidia于8月13日在美国加州圣克拉拉的Nvidia总部签署了谅解备忘录。