机器人与具身智能

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NVIDIA 发布贯穿仿真、遥操作数据、后训练、评估与部署的 Isaac GR00T 一体化流程；GR00T 1.7 加入长时任务分解、更广泛的示范数据与面向部署的导出能力。

证据边界采用案例与性能描述由 NVIDIA 提供；能否成功迁移到实体机器人仍取决于硬件、任务和训练数据。

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Figure 将 Figure 03 部署到 BMW Spartanburg 工厂进行物流排序工作流，利用 Helix 02 全身控制在操作零件的同时调整身体并移动带轮推车，显示工业任务正从单点抓取走向综合操作。

证据边界来源记录的是企业演示及此前部署情况，未披露独立核验的运行时间、安全性、吞吐量或投资回报数据。

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Figure 宣布与 Catalyst Brands 签署商业协议，计划从 Reno 物流中心开始把人形机器人部署到配送网络，面向体力负担较重的供应链任务，显示技术正从实验室演示迈向签约运营。

证据边界公告未披露机器人队列规模、部署日期、安全证据、吞吐量或商业条款，实际运营成效仍有待验证。

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Figure 报告 Figure 03 正从原型制造迈向更大规模的机器人队列，并同步建设生产测试、队列管理和远程更新体系；扩大的队列也用于为 Helix 和感知条件化全身控制积累运行数据。

证据边界产量、生产节拍、良率与能力提升均由公司自行披露，不应视为经审计的出货量或商业使用数据。

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Gemini Robotics-ER 1.6 强化了物理智能体的空间推理、多视角理解、任务规划和成功检测，并加入与 Boston Dynamics 合作形成的仪表读取能力，通过 Gemini API 与 AI Studio 向开发者开放。

证据边界该模型提供的是具身推理能力，而非完整机器人控制栈；真实部署仍依赖感知、控制、硬件与安全验证。

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Figure 发布分层视觉—语言—动作系统 Helix 02，把机载视觉、触觉和本体感知连接到人形机器人的全身控制，并展示连续数分钟、融合行走、平衡与灵巧操作的厨房任务。

证据边界任务结果及“最长、最复杂”等表述来自公司在特定环境中的演示，并非独立的横向比较基准。

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Boston Dynamics 发布全电动 Atlas 人形机器人的量产版本，并开始制造计划于 2026 年部署到 Hyundai 与 Google DeepMind 的设备；其路线把工业级硬件、学习行为和基础模型训练结合起来。

证据边界公告说明了已承诺的部署与产品计划，但不等于已有独立测量的现场表现或实现广泛商业供应。

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Boston Dynamics 与 Google DeepMind 启动联合研究，把 Atlas 的硬件与运动控制能力同 Gemini Robotics 基础模型结合，首阶段聚焦汽车制造等多样化工业任务。

证据边界这是一项合作及研究计划公告；来源页面当时尚未公布联合项目的具体技术成果。