AI 走进物理世界：人形机器人、具身基础模型与真实环境操作能力的进展追踪。
AMD 宣布以约 82 亿美元全股票收购李飞飞创办的 World Labs，交易完成后李飞飞将加入 AMD 担任执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报。今年 2 月 World Labs 完成 10 亿美元融资时 AMD 已参与其中，估值约 50 亿美元，其空间智能模型运行在 AMD Instinct GPU 上。
推荐理由：文章把一笔 82 亿美元收购放回苏姿丰与李飞飞各自的十年路径里，读者可据此理解芯片公司为何押注尚未定型的空间智能。
微软研究院对移动操作机器人负载做了首次系统性测量，发现仅依赖机载 GPU 推理会限制机器人性能、电池寿命与可扩展性。
推荐理由：微软对机器人负载的首次系统性测量显示，把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端可在成功率、模型规模与续航上同时获益。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，通过 VLA 模型、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2 三个模型，实现人形机器人全身控制、灵巧操作与多机器人协作。
推荐理由：原文给出三个模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人智能层在全身控制与本地部署上的实际进展。
LeRobot 发布 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）。
推荐理由：原文给出世界模型策略、奖励模型 API 与六个仿真基准的完整清单，读者可据此判断机器人学习闭环的现有工具面。
AWS 开源的 Strands Robots SDK 将 LeRobot 相关的数据录制、策略推理和机器人抽象封装成 AgentTools，可组合成单个 Strands agent，把 Hub 上的数据集一路走到物理机器人。
推荐理由：完整走通从 Hub 数据集到真机的一条 Agent 流水线，说明仿真与硬件数据共用同一格式后，训练脚本可以不加改动地互换使用。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人的推理优先模型的一次重大升级，增强了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力。
推荐理由：官方给出新版本在空间推理、成功检测与仪表读数上的能力变化，以及 API 与 AI Studio 的开放入口。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.5.0，自 v0.4.0 以来合并 200 多个 PR、新增 50 多位贡献者，是其迄今规模最大的版本。
推荐理由：LeRobot v0.5.0 一次性补齐人形机器人、自回归 VLA 策略与流式数据录制，读者可据此判断开源机器人栈的推进速度。
Hugging Face 发布 LeRobot v0.4.0，对开源机器人学习框架做重大升级，推出支持流式与分块 episode 的 LeRobotDataset v3.0 数据集格式、可用 pip install 接入第三方硬件的插件系统，并新增 lerobot-edit-dataset 数据集编辑工具。
推荐理由：内容完整列出数据集格式、插件系统与多GPU训练的具体改动，可据此判断开源机器人学习工具链的工程变化。
Hugging Face 发布 SmolVLA，一个 450M 参数、可在消费级硬件运行的开源视觉语言动作（VLA）模型，仅用 lerobot 标签下社区共享的开源数据集预训练，包含 487 个数据集约 1000 万帧。
推荐理由：450M 参数的开源 VLA 只用社区数据就超过更大模型，并给出可复现的训练与部署路径。
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三款面向物理 AI 开发者的开源资源：70 亿参数的 Cosmos Transfer 世界基础模型、15TB 的 Physical AI Dataset，以及首个通用人形机器人开源基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由：三款开源发布给出参数规模、数据量和模型结构，读者可据此判断物理 AI 开发的基础资源变化。