FIELD 06 / Robotics & industry

机器人与制造让智能,触碰真实世界。

视觉语言模型开始连接机器人动作。泛化能力、设备成本、操作安全和真实工况,决定它离规模部署还有多远。

空间理解灵巧操作工业视觉具身学习
阅读 3 条领域证据 ↓
机器人与制造工作流概念图,非实测数据
工作流概念图 · 编辑绘制 · 不表示实测进展
WHAT TO WATCH

把“AI 能做什么”
拆成具体环节。

  1. 01感知环境
  2. 02规划动作
  3. 03物理执行
  4. 04安全反馈
EVIDENCE DOSSIER

这个领域,已有的证据。

按原始发布日期排序。产品说明与实证研究分开标注。

机器人与制造 / 研究发布

π0:跨机器人本体的通用策略原型

π0 结合图像、文本和动作数据,可直接输出底层运动指令,并面向多种机器人进行训练和任务适配。

Physical Intelligence核验 2026.11.12
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机器人与制造 / 研究发布

RT-2:把网络知识转成机器人动作

RT-2 将视觉语言模型与机器人控制数据结合,以视觉—语言—动作模型实现指令到动作的转换;团队进行了超过 6,000 次机器人试验。

Google DeepMind核验 2026.11.12
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THE LIMIT OF THE EVIDENCE

看到进展,也保留边界。

实验室中的一次成功,不等于开放环境里持续、低成本且安全的运行。

本栏目是资料导读,不是行业采用率、投资建议或职业替代预测。