南洋理工大学及合作者提出CodeActionBench基准，用于评估具身操作中智能体代码即策略的完整闭环：智能体自主选择观察视角与视觉目标、构建3D估计、生成操作姿态、编写并调试程序，并自行判断任务完成。在双臂仿真配置中，尝试成功率从2.7%到73.3%不等，GPT-6 Astra（Codex CLI）达到73.3%，Claude Opus 5为49.3%（参考测试框架）和45.3%（Claude Code）；在七个共享参考测试框架配置中Opus领先，Gemini 3.6 Flash以20.0%紧随。轨迹分析显示视觉定位、3D估计和程序纠正是三个独立瓶颈。基准、代码与项目页面均已开源。
机器人行业洞察
今日精选
The robotics journal行业消息
马斯克表示仍坚信 Optimus 将成为地球上最大的产品，人形机器人整体也将如此。他给出产能目标：达到每周 2 万台、约合每年 100 万台需要“至少一年，可能稍长一些”。目前设计仍在变化，机器人需满足安全可靠、不能一个月就磨损报废的要求。他预计 AI、设计和耐久性问题将在 2027 年底前后解决，届时 Optimus 开始向外部公司交付。
LimX Dynamics 推出全尺寸交互人形机器人 LimX Luna，身高 160 厘米，面向零售、娱乐、展览、博物馆及公共场所。该机器人具备自然流畅的类人运动、AI 驱动的交互与手势、视频到动作学习能力，以及安全与控制系统。
人形机器人公司 Humanoid 扩大与 NVIDIA 的合作，双方共同开发面向 Humanoid 机器人的高性能机器人边缘运行时。Humanoid 将集成 NVIDIA Jetson Thor、Isaac OS、Holoscan Sensor Bridge 与 Holoscan SDK。Humanoid 创始人兼 CEO ArtSokolov 称，通用人形机器人需要将感知、AI 与控制实时融合的算力架构，NVIDIA 平台为此提供基础。
Einsia AI 的 Navers Lab 发布 EmbodiedEvo（ArXiv 2610.18867），让编码智能体在每任务专属的 Playground 场景中自由探索，把验证有效的操作封装为带检查条件的参数化函数，并积累文本经验供后续任务复用；reset() 仅在 Playground 可用。在 RoboDojo 基准上取得 45.08 平均分、38.95% 成功率，超过所有 VLA/WAM、独立 Agent 及 Agent+VLA 方法。轨迹分析显示 Astra 等基线智能体知道抓取目标但抓取不可靠，自进化技能弥补了该差距。论文、代码与项目主页已开放。