微软研究院:把物理 AI 推理卸载出机器人,任务成功率与续航同步提升
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 大会上发布 Isaac ROS 5.0,这是一套基于 ROS 的 GPU 加速软件包集合,新增智能体工作流与平台支持,帮助开发者更快构建、定制和部署机器人应用。
NVIDIA 发文阐述物理 AI 规模化部署需要覆盖硬件、软件、AI 行为与运行环境的安全体系,并介绍其全栈安全系统 NVIDIA Halos。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,作为机器人的高层大脑,支持视频理解、多步任务编排与多机器人协作,并可将动作执行交给底层 VLA 模型。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,作为新一代机器人智能层,首次实现对完整人形机器人的全身控制,并支持双手与夹爪的精细操作。
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上运行,支持人与策略闭环交互控制。
Hugging Face 发布开源系统 Grabette,用手持夹爪加双摄像头录制操作演示,无需机器人或遥操作设备即可生成机器人可用的数据集。Grabette 手持端物料成本约 490€,配套的电机夹爪 Gripette 约 120€,硬件 CAD、树莓派采集软件和浏览器端处理流程全部开源。
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE 验证集未见环境上取得 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点,比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0,围绕机器人学习闭环引入世界模型策略(VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA)、新一批 VLA(GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT)以及统一奖励模型 API(Robometer、TOPReward)。
Google DeepMind 推出为期三个月的 Robotics 加速器项目,从欧洲选拔 15 家早期机器人初创公司,提供技术指导并开放其 AI 技术栈与 Gemini 机器人模型。入选企业覆盖物流、制造、医疗、气候和导航等领域,本周在伦敦启动。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型升级版,强化了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力,可读取圆形压力表、液位指示器和数字读数。