Industrial Next 用专有基础模型让工厂机器人几分钟切换任务
Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 上展示其 AI 驱动的自包含机器人工作站，称产线换型可从数周缩短到几分钟，无需传统编程。
#具身智能
TechCrunch · AIAI 评分4242 TechCrunch · AIAI 评分6262 Science Corporation 为首名 Stargardt 病患者植入 PRIMA 视觉芯片
Science Corporation CEO Max Hodak 在 TechCrunch Disrupt 上宣布，公司已将视觉恢复芯片 PRIMA 植入首名 Stargardt 病患者体内，该患者今年 5 月在澳大利亚悉尼眼科医院接受手术。
Latent SpaceAI 评分7171 Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与小时级自主机器人
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍，公司上月发布的世界动作模型 Dyna-2 基于超过一百万小时人类视频预训练，并已推出物理机器人智能体 Dyna-2.1。
MIT Technology Review · AIAI 评分3030 机器人领域的 AI 突破短期内不会改变你的生活
MIT Technology Review 与 Aventine 合作的文章指出，尽管马斯克称 Tesla Optimus 未来能以每台低至 2 万美元自动化几乎所有人类劳动、并预测 2027 年底前向公众发售，但许多机器人研究者对此持怀疑态度。
MIT Technology Review · AIAI 评分1616 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析走向基础模型、物理 AI 与智能体 AI，需以数据打通遥测、服务日志和工程文档，并让 AI 增强而非取代关键决策中的人。AVEVA 的责任 AI 框架强调安全、效率与人类监督，Garg 还参与 IEEE 工作组制定覆盖电力、能源、水资源与碳的 AI 环境影响测量标准。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人表现与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大的模型并延长电池续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的瓶颈，并给出可复用的卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
Berkeley AI ResearchAI 评分1212 2026 届 BAIR 博士毕业生展示：从机器人到 LLM 推理的 AI 研究全景
伯克利人工智能研究实验室（BAIR）展示 2026 届博士毕业生，研究方向覆盖机器人、具身智能、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。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon 等机构，以及 UCLA、普林斯顿 CITP 等学术岗位，部分人正在创业或寻找下一步机会。