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包馄饨，对大多数人来说很简单：一手托皮，一手挑馅，对折，捏边，收口。很少有人意识到，这个过程里手掌始终在承托一张随时会变形的面皮，手指在不断感受馅料和面皮的回弹，两只手还要在恰当的时机交接。
人类每天都在完成丰富的手部操作。通过头戴相机记录下这些过程，能为具身智能提供大量示范。
机器人 RSI 时刻远远未到达，先看一个动作：机械臂把碗放到盘子上，再抓起杯子，放进刚刚移动过的碗里。
不追求一机全能，零售机器人开始按任务分工。
机器人已经能跑、能跳、能翻跟头，但真要让它拿起一颗鸡蛋、拧紧一颗螺母，事情就没那么简单了。
10 月 12 日下午，“工业具身・智造无界”2026 工业具身智能产业创新高峰论坛于国家会展中心顺利举行。
Ola-Sem 正式开源版本来了！UniWAM 探索 Human-Robot Co-training 的 Scaling 趋势，实现世界理解、未来预测与动作生成的统一学习，代码与权重全面开源。
机器人界的“劳模”评选，这就安排上了！
大语言模型为什么能 scale？一个重要基础是，海量来源各异的知识，被统一进了同一种输入输出空间 —— 文本。输入是文本，输出也是文本，主干模型在这个统一空间中学习、组合与迁移知识。那么，具身智能要获得类似的泛化能力，通往 Physical AGI，它的 “原生统一空间” 是什么？
同一个 GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在 EmbodiedBench 上，直接使用 GPT-5.5 的平均成功率是 56.9%；模型参数一个不改，只让它周围的系统持续进化，这个数字变成了 72.7%。