具身智能专栏

Physical Intelligence（PI）宣布推出Pi API beta版，将具身大脑能力通过API服务形式提供给客户，包括上传机器人数据、托管微调、云端推理和评测回流等完整服务链。这一举措被视为机器人行业商业化的重要尝试，引发行业对大脑公司、本体公司和全栈公司未来发展的

硅谷101邀请三位一线研究者探讨GPT-6 Astra对三个领域的影响。许华哲认为Astra对机器人是飞跃式提升，但速度慢且缺乏物理直觉；朱哲清指出个人Agent商业化面临API限制和身份验证难题；王晟表示Astra在AI制药中能设计实验方案，但真实实验验证仍是瓶颈。

高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型λ0，该模型仅依靠人类行动数据即可让机器人学习全身协调，数据采集效率约为主流方法的3.4倍，真机任务成功率提升22.5%。

2026物理AI与世界模型大会在南京举办，戴琼海、谭铁牛等院士及三位图灵奖得主参与。大会发布50个应用场景，成立50亿元物理AI与世界模型投资基金，启动《人工智能世界模型》国家标准预研工作。

OpenAI和Anthropic近期在数学难题上取得突破，包括单位距离猜想反例、CDC问题证明、纳维-斯托克斯方程证明等。作者分析了AI与人类在数学问题解决上的根本差异：人类采用广度优先搜索，受限于时间和心理成本；AI则采用深度优先搜索，通过大量并行计算和自动验证器快速探索各种可

OpenAI和字节跳动进入机器人领域，OpenAI招聘15个机器人岗位，字节将Seed Robotics并入多模态与世界模型负责人管理范围。大厂带着算力、模型、人才和资金从软件压到物理世界，机器人行业将分层，创业公司需在模型、本体或场景中至少占住一层才能获得长期收益。

研究团队发布IQuest-Q1，一个320亿总参数(激活15B)的稀疏MoE智能体基础模型。该模型通过三阶段训练过程开发：稳定高效的预训练、细粒度中期训练和多版本多支架后训练，模型合并不同专家和检查点以缓解冲突。IQuest-Q1在编码和通用任务中展现能力，研究团队将其开源以支持

WeVisOne-VL 是一种强大的视觉语言模型，通过结构化下一词预测统一了目标级和像素级感知能力。该模型支持多种视觉任务，包括目标检测、指代定位、计数、OCR、分割和matting，能够在用户指定的任何粒度上进行定位，从点到框再到mask和alpha mattes。

研究人员提出SkeLAM模型，通过骨架监督分解潜在动作为运动学成分和残差成分，在DROID数据集上相比DreamDojo将末端执行器ADE降低19.5%，LPIPS降低11.1%，实现了零样本人机动作迁移。

Qi Lv提出SkeLAM模型，一种骨架引导的潜在动作模型，用于机器人世界建模。该模型将潜在动作分解为基于机器人骨架监督的运动学组件和保留补充视觉动力学的残差组件，在DROID数据集上相比DreamDojo将末端执行器ADE降低19.5%，LPIPS降低11.1%，并实现了零样本

Yufeng Liu等人提出Echo框架，结合任务状态信号学习与紧凑设计，在单一视觉语言动作模型中实现状态预测与动作生成。该框架通过停止和失败信号表示任务状态，与机器人动作一起去噪，无需帧级进度标注即可区分执行状态。真实世界操作实验表明，Echo能准确预测任务状态并提升策略性能。

Junzhe He提出了一种学习框架，通过基于注意力的接触规划器和接触条件跟踪器，让人形机器人在复杂地形上实现自然协调运动。该框架结合了强化学习和参考方法的优势，使用运动数据作为训练先验，同时保持通过强化学习探索环境相关行为的能力。

研究人员提出DiffDreamer框架，将学习到的世界模型与可微分仿真紧密结合，用于四旋翼动态门竞速等任务。该方法通过分解目标函数，分别处理不可微分的任务奖励和可微分的运动奖励，实验显示其在训练收敛速度和最终性能上优于多种基线方法。

本文提出传感器运动对齐（S²）指标，用于衡量模型感官表征与物理运动几何结构的对齐程度。研究发现S²与下游机器人任务成功率呈正相关，可作为闭环评估前的低成本模型筛选指标，还能在微调前识别有前景的视觉语言模型骨干。

MIT 研究人员将 13 个名为 Eko 的 AI 智能体（基于 Claude Opus 4.7）单独放置在模拟荒岛上 30 小时，发现这些智能体在没有特定任务的情况下自发创造了游戏和挑战。研究人员在 arXiv 上发表的论文中描述了这一实验，并指出这种行为具有游戏的特征。这些自

IROS 2026 最佳论文奖颁给 LT-Mem，研究让机器人重访同一空间时能完整保留每个物体的位置变迁史。国内具身初创公司贝塔无限发布 BetaMem 全时空多模态记忆架构，在四项代表性记忆基准评测中均取得 SOTA 成绩，解决了机器人长期记忆的关键问题。