AMD 以 82 亿美元收购 World Labs。World Labs 创始人李飞飞在博客中回顾，公司自 2024 年成立以来构建了图像、视频与空间重建的模型训练团队，并在收购 SceniX 后推进机器人仿真能力。其近期发布的 Atlas 是一种 omni 模型架构，从 2D 图像输入预测新视角，在稀疏重建这一计算机视觉长期难题上超过专用模型，可用于机器人 RL 环境、场景生成和现实世界重建。
推荐理由：AMD 收购 World Labs 的价格与 Atlas 在稀疏重建上的定位，能帮读者理解空间智能赛道的整合逻辑。
AMD 宣布以 82 亿美元收购 World Labs，后者专注理解物理现实的深度学习模型。World Labs 创始人李飞飞将加入 AMD 出任执行副总裁兼首席科学家，双方去年已建立推理优化与训练合作。World Labs 首款产品 Marble 可用于制作娱乐体验，也能为机器人训练生成模拟环境，交易预计在年底前完成，尚待监管批准。
推荐理由：这笔 8.2 亿美元收购把世界模型与芯片路线绑在一起，读者可据此观察 AMD 与 Nvidia 在 AI 芯片生态上的竞争走向。
特斯拉工人对训练 Optimus 人形机器人作为自身替代者表现出抵触。尽管面临阻力，特斯拉仍计划到 2026 年底实现每周生产 1,000 台 Optimus 机器人。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人本体 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院首次系统测量机器人本体推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 大会上发布 Isaac ROS 5.0，这是一套基于 ROS 的 GPU 加速软件包集合，新增智能体工作流与平台支持。
推荐理由：Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发，并给出多家厂商的落地案例，可据此判断开源机器人栈的演进方向。
NVIDIA 发文阐述物理 AI 规模化部署所需的安全体系，指出安全必须覆盖硬件、软件、AI、运行环境与部署全生命周期，而非部署前的一次性检查。ABI Research 预计到 2035 年 L3-5 自动驾驶汽车保有量将达 4900 万辆，Omdia 估计 2026 至 2035 年间约 6000 万台工业机器人将部署。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是其面向机器人的具身推理模型，可理解物理世界、规划多步任务，并把动作执行交给底层 VLA 模型，还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口，可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，解锁全身控制、精细操作与多机器人协作。
推荐理由：官方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。
Google DeepMind 推出为期三个月的 Robotics 加速器，从欧洲选出 15 家机器人初创公司，提供技术指导并开放其 AI 技术栈与 Gemini 机器人模型。入选企业覆盖物流、制造、医疗、气候与导航等领域，本周在伦敦启动。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其推理优先机器人模型的升级版，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、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与前代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次开放仪表读数能力，可据此判断机器人高层推理的进展。