Christiaan

突发：@AGIBOTofficial 推出了 Worken，这是一套拟议中的框架，用于衡量机器人实际完成的生产性工作
在上海举办的 Innovation Day 2026 上，该公司还发布了新硬件、模型和操作系统，并重点介绍了现有机器人在工厂、物流和公共场所的部署情况。
你需要了解的内容 ⬇️
→ Worken（由“Work”和“Token”组合而成）被定义为有效智能工作时长：活跃机器人数量 × 自主工作时长 × 产出效率比。其目标是衡量实际产出，而不只是已出货的机器人数量或演示成功次数
→ AGIBOT 推出了 G2 Max 工业机器人，拥有 21 个自由度、双臂负载能力最高可达 40 千克，可调工作高度为 0.1–2.5 米，适用于物料搬运和物流
→ 该公司预览了 GO-3 具身基础模型和 WITA-Omni 交互模型，并正式发布 Link-U OS 1.0，将其描述为专为具身智能打造的操作系统，并计划于今年晚些时候进一步开源
→ 该公司指出，机器人已在生产线物料搬运、工业物流、访客引导和互动服务中投入使用
多年来，业内一直在展示机器人在演示中能做什么
AGIBOT 希望通过衡量机器人部署后的有效工作，展示它们实际在做什么
我喜欢这种做法 🙌

进展火热：@agilityrobotics 正在将 Digit 5 的计算平台标准化为 NVIDIA IGX Thor，作为其唯一的机载计算平台
NVIDIA 将成为运行 Digit 5 正式上市版本的计算机独家供应商
最新动态 ⬇️
→ Digit 5 将采用一个工业级计算平台，用于 AI 处理、传感器数据和功能安全，其中包括一颗专用安全处理器，用于隔离关键工作负载
→ Agility 正在将 IGX Thor 和 NVIDIA Halos 模型集成到自身的人体检测系统中，以提升感知能力，并支持其获得更贴近人类工作的认证
→ Digit 5 本身将载荷提升至 50 磅，充电速度更快，并专为与人类更紧密协作而设计。该公司已获得超过 3 亿美元的多年期订单
→ 早期访问将于 2027 年上半年启动，随后 6 至 9 个月内逐步扩大供应范围，面向制造、仓储和配送场所
这一计算平台的选择旨在为 Digit 提供通用基础，助其从试点部署迈向大规模部署
Agility 还在通过 SPAC 交易筹备纳斯达克上市，其 SPAC 交易预计将于今年晚些时候完成

🚨 烹饪：@agilityrobotics 正在扩建其匹兹堡中心，面积将达 50,000 平方英尺
这座新设施将成为公司的软件与 AI 卓越中心，以及东海岸服务中心。
→ 匹兹堡将集中负责技能培养、工作流程验证、车队监控、部署和复杂维修
→ Digit 已经与 GXO、Schaeffler 和 Toyota Motor Manufacturing Canada 合作运营。Agility 又在汽车、消费品和农业领域新增了四家客户
→ 公司报告称，Digit 5 已获得超过 3 亿美元的多年期订单。下一步是在 AGCO 位于堪萨斯州的工厂开展 2027 年试点
→ Salem 仍将是制造基地，Fremont 专注于硬件和具身 AI，匹兹堡则将主导软件、AI 和东海岸支持
此次扩建让编写软件的团队与负责确保机器人为客户正常运行的团队毗邻办公。
首批员工预计将在年底前入驻大楼。

🚨 特斯拉刚刚发布首份 Robotaxi 安全报告
330 万英里的无人驾驶里程，零伤害，零安全气囊弹出，零行人或骑行者被撞。
有哪些看点 ⬇️
→ 这些里程覆盖 1 月下旬至 10 月中旬，分布在德克萨斯州和佛罗里达州的 6 座城市，其中大部分在奥斯汀，车内没有安全监控员
→ 特斯拉自己的对比数据显示，人类驾驶员在德克萨斯州行驶相同里程，预计会造成约 9 起导致受伤的碰撞事故，并触发 4 次安全气囊
→ 其中约 86.2 万英里是在天黑后行驶，57.5 万英里是在高峰时段行驶，至少 11.3 万英里是在雨中行驶
我认为特斯拉是机器人，而 FSD 是那个模型
地球上最伟大的机器人公司 👏

最新消息：摘自 Tesla 的股东信——
“已为 V3 Optimus 的量产做好准备”

巨型人形机器人即将问世
这是 NeodraDynamics 的 Neo1，专为核设施维护和深海作业等危险工作打造
→ 高 4 米，重 1.2 吨
→ 可搬运 500 千克
→ 可在 −50°C 至 250°C 的温度下运行，最深可达 10,000 米
Neo1 还可用于灾区清理、重工业和采矿，以及紧急救援
说实话，如果我遇到麻烦时看到了 Neo1，我不会觉得它是来帮助我的 🤣

刚刚：Tesla FSD 累计行驶里程达到 150 亿英里
→ 该车队每天增加约 3500 万英里的 FSD 行驶里程
→ Waymo 已公布约 2.71 亿英里的完全无人驾驶里程
→ 同一视觉技术栈也是 Optimus 背后的关键押注
全球最大的机器人训练闭环仍在不断扩大！

他们称之为“物理通用智能”
@vesoma_ai 正在打造一种通过与现实世界互动实现自我进化的机器人
→ 从自身试验中学习，而不是照搬人类演示
→ 仅用 6 个月就让一个自行设计的原型机基于其自行发现的策略行走
→ 目前正在为工厂、仓库和物流领域打造 Vesoma 1

我们确实正在进入机器人复兴时代
你支持哪匹马？

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