模型厂商、公司和研究机构自己发布的消息：官网、官方博客和官方账号。
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Argon，这是一款通用型物理推理模型，可用于机器人控制、仿真重建、物理理解和自我改进。Google DeepMind 报告称，该模型仅通过推理便取得了 87% 的 ERQA 得分；此外，在一项仿真生成的训练示例中，真实世界机器人的成功率从 56% 提高到 75%，完成时间则从 35s 缩短到 24s。Google AI Ultra 订阅用户今天起可通过 Google AI Studio 和 Google Antigravity 使用 Argon；付费 Gemini API 层级用户也可在 Interactions API 中使用 gemini-4-argon。
推荐理由：仿真到硬件的示例为评估生成的训练回合如何在所报告的设置中提高机器人任务成功率并缩短完成时间，提供了具体依据。
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
推荐理由：微软研究院对机器人推理负载做了系统测量，给出把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端的性能与续航数据。
NVIDIA 在 ROSCon 发布 Isaac ROS 5.0，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：原文列出 Isaac ROS 5.0 的智能体技能与平台支持，读者可据此判断机器人开发流程的自动化程度。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务，再把动作执行交给底层 VLA 模型，还可原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出 ER 2 在进度分类与时刻定位上的具体数字和开放入口，可据此判断机器人在长任务中的可用边界。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，包含三款模型：负责视觉语言到运动控制的 VLA 模型 Gemini Robotics 2、负责具身推理的 Gemini Robotics ER 2，以及可在设备本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2。
推荐理由：原文给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
Hugging Face 发布 Grabette，一套开源低成本的手持夹爪操作数据录制系统，无需机器人或遥操作设备即可采集演示数据。Grabette 配备广角鱼眼相机与 RGBD 相机，分别负责策略视角与 6-DoF 轨迹跟踪，硬件 BOM 成本约 490€，配套的机器人端夹爪 Gripette 约 120€。
推荐理由：原文给出了从手持夹爪录制到 LeRobot 数据集的完整开源链路，读者可据此判断机器人操作数据的采集门槛变化。
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 validation unseen 上达到 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。
推荐理由：原文给出单目 RGB 相机下的导航成功率与训练方法，读者可据此判断具身导航对传感器依赖的变化。
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）。
推荐理由：原文把世界模型策略、奖励模型 API 与六个仿真基准整合进同一套 CLI，读者可据此判断机器人学习闭环的工程化程度。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其推理优先机器人模型的重大升级，强化了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计等复杂仪表。
推荐理由：原文给出新模型在空间推理、多视角与仪表读数上的能力变化和开放入口，读者可据此判断机器人高层推理的进展。
