Google DeepMind 发布 Genie 4，称其为首个带原生音频的实时世界模型，可生成环境音、音乐，以及角色对用户和世界内事件作出反应的实时对话。用户可用文字改写运行中的模拟，如改变天气、移动镜头、添加人物，Gemini 负责把编辑适配进场景并保持连贯。Gemini 3.8 Flash 在循环中充当导演，拆解目标并检查帧；Gemini 4 Argon 借此模拟了 Apptronik 的 Apollo 人形机器人下跳棋。访问先从可信测试者开始，之后开放给 Google AI Ultra 订阅者和早期 Gemini API 合作伙伴。
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Luxonis 发布 OAK 4 FFC，这是 OAK 4 平台上的首款 OAK 模块化板卡，最多可接 5 个摄像头并自由布置在机器人需要观察的位置。板卡尺寸 70×53 毫米，集成同步、标定、立体深度与 AI 运算，算力 52 TOPS；用户在 OAK Viewer 中输入相机位置后，动态标定可基于场景自动优化，无需打印标定靶，所有相机同时曝光，全景与鸟瞰拼接在板端完成。该板卡可作为机器人主计算机或专用视觉系统，面向人形机器人、无人机等标准相机难以适配的机型。开发者套件售价 849 美元，当日开启预订，11 月发货。
Crunchbase数据显示，第三季度机器人初创企业融资额同比增长185%，美国和中国在物理AI（具身智能）领域的推进中处于领先地位。
GXO Logistics与Agility Robotics宣布扩大Digit人形机器人在美国站点的部署范围，此前双方已在部分物流设施开展试点。
X-WBC 提出跨本体人形机器人全身控制基础框架，将共享的人体运动语义与各本体特定的物理执行分离：以人为中心的命令 token 对齐完整人体运动、机器人参考运动和稀疏 VR 观测，因果 Transformer 从多机器人混合 rollout 中学习可复用的时序结构，轻量级本体特定模块再把共享表示映射到各机器人的本体感知与动作空间。实验覆盖九个仿真本体、外部运动数据和四台真实机器人，结果显示联合训练提升跟踪性能，对齐表示支持跨命令源的一致控制，策略在训练语料之外仍具竞争力。作者据此主张异构人形机器人可作为联合数据源，跨本体联合训练是通向全身控制基础模型的可行路径。
该研究在仿真中用基于采样的模型预测控制（SMPC）作为自动专家生成大规模离线数据集，以绕开稠密奖励塑形的人工瓶颈，使离策略强化学习仅凭稀疏任务奖励即可训练。高层智能体与低层动态稳定性控制器结合后，学到的策略在任务目标对齐上超过原始最优控制教师。作者在配备机械臂的Spot四足机器人和G1人形机器人两种形态上部署了复杂移动操作技能，验证了sim-to-real框架的鲁棒性。
该论文提出接触隐式、基于直接仿真的多重射击（DSMS）框架，将运动学可行的参考轨迹转换为动力学可行的全身轨迹：把可微仿真器嵌入非线性规划，在内部处理接触、摩擦、碰撞、自碰撞与关节限制，同时施加跟踪、驱动和任务约束，无需预设接触时序或显式接触约束。作者称相比现有重定向方法，DSMS 可加速运动模仿强化学习训练，得到成功率更高、跟踪误差更低的策略；并在 Unitree G1 上完成零样本仿真到现实迁移，覆盖指令条件化行走、慢跑、接触密集爬行及 180 度跳跃转身。
arXiv 于 2025 年 10 月发布（v2 替换版）的立场论文提出「身体-控制协同设计」路线，主张人形机器人不应只在固定本体上优化控制策略，而应利用当前本体与策略的运行经验，递归地同时改进形态与行为，作者将其称为物理递归自我改进（Physical RSI），并类比生物进化。论文讨论了基于策略性探索、Sim2Real 迁移和元策略学习的三类协同设计方法，并从方法论、应用驱动和社区建设三个角度论证其必要性，同时指出该方向在人形机器人领域仍属研究不足，提出从短期创新到长期目标的开放问题清单。
研究团队提出FLORE框架，用于学习力反应式人形机器人移动操作。数据采集不依赖机器人本体：用两个带力感知的UMI风格手持夹爪记录手部运动与接触力旋量，用可穿戴追踪器记录身体运动。力反应式扩散策略以视觉、本体感知和实测力旋量为输入，输出动作与每只手的力指令；带力跟踪的混合柔顺全身控制器在保持平衡的同时执行指令，通过对真实力/力矩传感器测得的力误差做积分，使每只手沿指令方向精确跟踪力、在其他方向保持柔顺。仿真中控制器可跟踪不同大小与方向的单手力指令，全身运动精度损失很小。机器人上三项接触密集任务中，力反应式策略成功率为80%，仅位置策略为26.7%。
arXiv 10 月新投稿提出 DEX-PHD 便携式手持数据采集设备，集成灵巧机器人手、逐指连续控制与多模态记录，操作者通过关节级映射直接控制机器人手。系统同步记录本体感知信息、指尖接触数据和腕部相机视频，无缆设计支持在多种环境中采集数据。作者在需要多指协同的富接触任务上验证该设备，并将采集的示范以开环回放方式部署到实体人形机器人上，结果显示回放保留了手指运动的主要时间模式与任务相关接触。
Zero-HLM 提出 real-to-sim-to-real 框架，用智能手机拍摄与仿真源演示生成人形机器人移动操作训练数据，无需真实机器人数据。其高斯引导的智能体式重建对齐视觉与物理场景，运动-环境协同适应用 rollout 反馈修正全身参考与交互几何，共生成 4,800 条经物理验证的演示。在三个 Unitree G1 任务上，仿真训练的 GR00T N1.7 零样本迁移平均全任务成功率为 66.7%，真实数据训练为 46.7%；泛化配置下池化成功率由 23% 升至 69%。
该综述指出，人形机器人正从实验室单机平台转向共享工作空间、基础设施、任务与知识的互联集群，但现有研究大多仍把人形机器人当作独立系统。文章按通信、协调、协作、人机社会交互四项信息交换功能组织网络化人形智能研究，并用一个工厂场景串联四者，沿交互架构、交换信息、物理耦合、运行时间尺度、系统规模、具身形态六个维度梳理文献。作者将物理与仿真人形机器人的结果同其他机器人平台或无实体智能体的结果分开，理由是后者无法体现平衡、全身运动、接触等约束，同时区分本地风险与网络引入的过时信息、不安全知识传播等风险，并列出控制感知网络、以身体为中心的紧凑消息、集群级社会一致性等开放问题。
研究团队提出 HuGe 系列人形通用视觉-语言-动作模型（VLA），在超过 2000 小时的第一人称人类与机器人数据上预训练，采用三种现有代表性 VLA 架构，为预训练全身控制器预测潜在运动 token 并输出手部控制信号。训练分三阶段：第一人称预训练、人形适配、下游微调；预训练时通过仿真回放构建伪本体感知状态，微调时通过重渲染修改第一人称观测中的手臂外观以缓解形态差异。HuGe 在仿真基准 HumanoidArena 上取得最先进结果；在 Unitree G1 上的真实实验显示，用视觉适配的第一人称示范增强机器人示范可显著提升抓取放置任务成功率。
该论文提出 HumanoidNDM，一个由真实世界训练的神经动力学模型驱动的人形机器人运动跟踪在线微调框架，用于弥合训练与部署之间的动力学差距。数据采集阶段采用带自适应强度机制的低频参考扰动方法；模型训练阶段在欧氏空间中训练基于历史本体感知的神经动力学模型，并引入可微前向运动学，从而不依赖动作捕捉系统；策略微调阶段通过反向传播模型梯度直接微调策略。作者在 Unitree G1 机器人上完成物理验证，称其能快速适应多种扰动，并称这是首个面向人形机器人跟踪策略的在线、无需动作捕捉的微调框架。
该论文提出 MimicAll 强化学习框架，用结构化具身描述符编码全局与关节对齐条件，结合观测历史和身体匹配的运动参考预测关节目标偏移，支持跨异构人形机器人共享全身运动跟踪。训练覆盖 16 个人形机器人家族的 4,096 个变体，并构建含 464 个身体、五个分布层级的基准。相同训练转移量下，共享训练在 100STYLE 随机化 G1 身体上 30 秒成功率为 99.4%，单身体专用策略为 42.9%；身体条件不匹配使自注意力成功率从 61.7% 降至 47.0%。
研究者提出 WorldFailBench 基准，用于检验世界模型能否忠实模拟机器人策略的失败方式，包含失败原因、失败阶段、失败边界三项评估任务。基准覆盖 LIBERO 与 RoboTwin 仿真环境中的操作任务，以及 G1 人形机器人在真实世界执行的操作任务。对七个世界模型的实验显示，这些模型在理解策略失败方面存在显著差距。
研究提出一种面向人形机器人任务策略的运行时监控框架，用于在不可恢复跌倒发生前及时触发回退。该方法将监控器合成表述为学习给定回退策略的随机有限时域可恢复性包络，并把数据探索重构为到达-规避问题，由不确定性引导的探索器系统发现未见状态、避开确信不可恢复区域。框架在价值学习与主动探索之间迭代，结合时间差分与蒙特卡洛目标提升分布内价值预测与不确定性估计，并将高不确定性区域显式视为不可恢复以抑制分布外乐观幻觉。在随机基准和29自由度Unitree G1人形机器人上评估，监控覆盖率和准确性大幅提升，并实现零样本迁移到真实硬件。