AGIBOT 于 AGIBOT WORLD 2026 第四次发布中开源“物理推理”（Physical Reasoning）数据集，该数据集整合目标理解、任务状态跟踪与动作执行，覆盖 10 余类逻辑推理场景，并为每个任务刻意纳入多种真实世界状态与执行分支。该数据集已用于支持 AGIBOT 即将推出的智能体框架及下一代基础模型训练。
机器人行业洞察
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The robotics journal行业消息
特斯拉帕洛阿尔托研发中心工人已持续数月开展“机器人大学”数据采集项目，并非媒体所称刚刚启动。工人穿着重24磅、配备最多40个摄像头及3D传感器阵列的套装，记录动作的精细视频与3D场数据，套装存在多种配置。工人被分配执行不同任务且不知任务来源，多个小组三班倒24小时作业，得州工厂也有类似做法。采集分家庭场景（如制作三明治）与工厂作业（如为车辆安装暖通空调）两类，数据量比单车9个摄像头采集的高出数个数量级。
特斯拉公布FSD（监督版）安全数据：启用FSD的特斯拉每6,006,200英里发生一次重大碰撞，手动驾驶且开启主动安全功能为2,031,221英里，未开启主动安全功能为845,915英里，美国平均为660,164英里。累计里程方面，FSD车辆记录94.84亿英里、1,579起重大碰撞；手动驾驶开启主动安全为361.05亿英里、17,775起；未开启主动安全为2.02亿英里、239起。特斯拉称启用FSD的车辆重大碰撞率约为未启用时的九分之一。数据为北美全路况、滚动十二个月汇总。
香港大学提出EgoWild2Dex，用538.9小时未经脚本编排的野外人类第一人称视频训练双手灵巧操作策略，每个下游任务仅需不足1小时真实机器人数据。方法包含轻量可微几何变换模块GeoFormer（无需精确标定与3D重投影，比传统Project+Inpaint流程快21.9倍）和动作重定向加逆运动学，将人类第一人称、手套演示与真机演示映射到统一机器人动作空间，训练分开放集预训练、任务适配、真机精调三阶段。真机上三个长程双手任务平均成功率96.7%，可应对外界干扰，未见物体拆箱任务零样本泛化33.3%。