微软研究：把机器人推理卸载到边缘或云端可提升任务表现与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。
推荐理由：微软对机器人推理卸载的系统性测量，给出任务成功率、电池续航与 Kubernetes 工具链的具体数据。
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NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Isaac ROS 5.0，引入智能体工作流与平台支持
NVIDIA 在 ROSCon 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。
推荐理由：Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发，读者可据此了解开源机器人工具链的演进方向。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 用 AI 智能体和 NVIDIA Isaac ROS 加速 ROS 2 节点
NVIDIA 介绍如何用 AI 智能体结合 Isaac ROS 加速 ROS 2 节点，解决 GPU 加速下消息在节点间仍经 CPU 内存序列化或拷贝、削弱感知与 AI 负载 GPU 收益的问题。方案依托新近加入的上游抽象与 CUDA buffer 后端，让消息在 GPU 上流转。
NVIDIA NewsroomAI 评分2727 NVIDIA 为何称规模化部署物理 AI 需要全栈安全体系
NVIDIA 发布 Halos 全栈安全系统，覆盖物理 AI 从硬件、软件到 AI 行为与部署验证的每一层，用于自动驾驶与机器人。ABI Research 预计 2035 年 L3-5 自动驾驶汽车保有量达 4900 万辆，Omdia 估计 2026 至 2035 年间约 6000 万台工业机器人将部署。
Google AI BlogAI 评分1212 NASA 宇航员 Christina Koch 与 Google 的 James Manyika 对谈太空、技术与探索
Google "Dialogues on Technology and Society" 系列最新一期由 NASA 宇航员 Christina Koch 与 Google 研究、实验室、技术与社会高级副总裁 James Manyika 对谈。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2222 NVIDIA 如何用 AI 智能体训练跨本体机器人导航策略
NVIDIA 介绍了一套用 AI 智能体训练跨本体机器人导航策略的方法，让导航能力迁移到新机器人或新场景时不再需要重新准备数据、仿真资产和机器人接口。导航与运动控制不同，需持续定位、理解变化的环境、选择路线并避障。
Microsoft ResearchAI 评分4141 MindTopo 揭示多模态大模型的空间推理短板
微软研究院推出 MindTopo 基准，用连续性、分离、顺序、包围、绳结五类拓扑任务评测多模态大模型的推理与规划能力。结果显示，模型在静态图像识别上明显强于交互式规划，且两者均远低于人类水平；失败多发生在规划阶段而非感知阶段，模型常在多步动作中丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，序列场景中仍不可靠。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2，可作为机器人的高层大脑，理解物理世界、规划多步任务并把动作执行交给底层 VLA 模型，还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出 Gemini Robotics ER 2 在进度分类、时刻定位与多机器人协作上的具体指标，可据此判断具身推理模型的当前水位。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，解锁全身控制、高级灵巧操作和多机器人协作。
推荐理由：Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 系列模型，读者可了解机器人在全身控制、灵巧操作与多机协作上的能力边界。
Berkeley AI ResearchAI 评分1212 Berkeley BAIR 实验室 2026 届博士毕业生展示
Berkeley BAIR 实验室展示 2026 届博士毕业生，研究方向覆盖机器人、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 与医疗等领域。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Amazon、Physical Intelligence 等机构，以及 UCLA、普林斯顿 CITP 和芝加哥大学等学术岗位。
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 启动欧洲机器人加速器，15 家初创入选
Google DeepMind 推出为期三个月的 Robotics 加速器，从欧洲选出 15 家早期机器人初创，提供技术指导并开放其 AI 技术栈与 Gemini 机器人模型。入选公司覆盖物流、制造、医疗、气候与导航等领域，包括挪威 3D-Components、法国 Bubble Robotics、英国 Touchlab 等。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪婪结构导致的局部极小值以及高维视觉模型下脆弱的“状态-输入”梯度问题。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
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，增强了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计等复杂仪表。
推荐理由：Gemini Robotics-ER 1.6 升级了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可了解机器人在真实场景中的自主性进展。