2026年1月，国产具身智能基座模型WALL-OSS在RoboChallenge真机评测中以46.43分拿下全球第二，超越美国公司Physical Intelligence的pi0。该开源模型在叠洗碗巾、挂口杯等多项任务中取得单项第一。RoboChallenge是首个真实物理环境的大规模多任务基准测试，强调透明性和可复现性。WALL-OSS由自变量机器人开发，采用共享注意力+专家分流架构，解决了灾难性遗忘与模态解耦难题。团队已完成近10亿元A+轮融资，致力于构建通用具身智能基座。其开源特性大幅降低行业创新门槛，推动社区共同验证和改进技术，为具身智能领域树立了重要里程碑。

9月19日，Figure宣布与全球房地产巨头Brookfield达成战略合作，扩展AI基础设施并打造全球最大人形机器人预训练数据集。Brookfield还参与了Figure的C轮融资。双方将利用Brookfield超10万套住宅单元及5亿平方英尺商业空间采集真实场景数据，用于训练Figure自主研发的Helix模型。数据采集于2025年8月启动，计划覆盖数百个物业场景，包括住宅、办公和物流环境，显著提升机器人通用性。Figure创始人称此为‘重要里程碑’，预计2026年第一季度推出Helix 2.0版本。此外，双方正探讨将合作扩展至亚洲和欧洲市场，如新加坡和伦敦的智能城市项目。行业分析师认为，此次合作或引发人形机器人行业的‘数据竞赛’，到2030年市场规模有望达500亿美元。

近日，伯克利大学Sergey Levine团队发布了一项基于强化学习（HIL-SERL）的研究，该研究直接在现实世界中训练通用机器人操作策略，引起广泛关注。实验结果显示，机器人经过1-2.5小时的训练即可完成多种任务，如主板、仪表盘及正时皮带组装，成功率高达100%。这些任务还包括家具组装、煎蛋、击...

斯坦福出身的AI初创公司Atropos Health宣布，凭借其AI+真实世界数据平台，已完成3300万美元B轮融资，默克等药企参与。这家由斯坦福人工智能实验室分拆的公司，利用20年技术创建的Geneva OS，能生成出版物级报告仅需3分钟，已与ChatRWD聊天机器人结合。Atropos计划将平台应用于药物研发，以加快研发进程，降低风险，其底层技术具有低幻觉率，保证结果准确透明。Atropos正计划下月发布详细研究，展示其在药物研发中的革新作用。这家医疗保健领域的AI工具，凭借在真实世界数据分析上的优势，正吸引药企寻求更高效和精确的药物研发解决方案。