Toyota 计划每年投入 64 亿美元部署 40 万台机器人
Toyota 计划每年投入 64 亿美元、部署 40 万台机器人，向全球机器人公司转型，优先在自家工厂部署，据 Financial Times 报道。
#具身智能
The DecoderAI 评分5959
The DecoderAI 评分5555 Nvidia 开源 Flora 机器人视频标注系统，称成本仅为 GPT-6 Astra 的约 1/125
Nvidia GEAR 实验室开源数据引擎 Flora，用于给机器人训练视频生成动作分段、步骤评分和任务成败三类标注，模型已上架 Hugging Face。系统由三个微调 Qwen3.5 模型组成，包括 9B 分段模型和两个 27B 模型，已在 GR00T 训练中用 512 块 GB300 GPU 每天标注至多 20 万小时视频。
NVIDIA BlogAI 评分4646 NVIDIA Cosmos 扩展新工具，用于训练、评估与部署世界模型
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增训练工具、模拟 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图，帮助开发者构建供物理 AI 使用的世界模型。
Google DeepMind精选AI 评分6969 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型，ERQA 得分 87%
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，定位为通用物理推理模型，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。
推荐理由：官方展示了 Gemini 4 Argon 在机器人控制、Real2Sim 和自改进等场景的具体提示词与结果，可帮助读者评估它在机器人栈上的实际用途。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 2026 BAIR 毕业生展示：Berkeley AI Research 博士毕业生去向一览
Berkeley AI Research（BAIR）介绍 2026 届博士毕业生，研究方向涵盖机器人与具身智能、LLM 与推理、计算机视觉、生成模型、AI 安全与人机交互等领域。多名毕业生将前往 Physical Intelligence、OpenAI、Mistral AI、Amazon、Princeton CITP 等机构任职或任教于芝加哥大学、UCLA，部分人正在创业或寻找机会。
Berkeley AI ResearchAI 评分4545 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度方法解析
Berkeley AI Research 发布 GRASP，一种基于梯度的规划器，使学习到的世界模型中的长时程规划变得可行。该方法将轨迹提升到虚拟状态以实现跨时间并行优化，在状态迭代中直接加入随机性以进行探索，并重塑梯度以获得清晰的动作信号，同时避免通过高维视觉模型计算脆弱的“状态-输入”梯度。