特斯拉在得克萨斯州的Robotaxi车队规模从昨日的970辆增至1051辆，单日增加81辆，突破1000辆关口。消息发布时特斯拉（$TSLA）股价接近三个月高点。
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据Robotaxi Tracker数据，截至10月18日的一周内，特斯拉无人驾驶Robotaxi在奥斯汀行驶43.8万英里，超过Waymo第二季度在该市每周40.6万英里的平均水平。马斯克就此表示“这从来就不是一场真正的较量”。Waymo在其全部运营市场仍保持领先，但在奥斯汀的单周里程上被特斯拉超越。
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。
特斯拉几天前将Robotaxi运营地理围栏扩展至得克萨斯州奥斯汀F1赛场，今日比赛期间已有超过50辆Cybercab被观察到接送乘客。该赛事预计吸引超过12万名观众。
强制发布探针摘要
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GE-Act 2.0 是一个世界-动作模型，其生成组件与动作组件全部在操作数据上从零初始化，未继承预训练视频生成器。模型由面向控制的自编码器 CoAE、单步视觉规划器 SVP 和逆动力学模型 IDM 组成，先分别在互补数据上预训练，再用知识对齐的选择性优化 KASO 联合训练。在 20 个技能组共 100 个任务上直接评估预训练检查点、不做逐任务微调；联合训练数据从 300 小时扩至 30,000 小时，G1-OP 成功率由 17.1% 升至 44.1%，G2-90D 由 13.4% 升至 31.1%，后者数据占比不足 2% 仍提升 17.7 个百分点，提示跨具身迁移。
研究团队在Idealworks的iw.hub差速驱动机器人与全向人形移动平台（HMP）上，测试NVIDIA X-Mobility与COMPASS学习型导航工作流的sim-to-real可靠性，并构建Idealworks研发中心数字孪生。在数字孪生中微调X-Mobility并加入NVIDIA Cosmos生成的sim-to-real增强数据后，策略部署于iw.hub板载Jetson AGX Xavier，在真实研发中心四个场景的成功率由65.3%升至91.7%，加权行驶时间较仅仿真训练近乎减半，与现有生产导航栈差距8.3个百分点，且全程板载运行；配合全局规划器可在每次试验中到达远处被遮挡目标。
研究团队提出世界动作模型 VPP2，通过整理大规模多样化操作视频数据集，对基础视频模型进行事件级继续预训练，并将其蒸馏为固定预测时域的单步视觉规划器，再以混合 Transformer（MoT）架构接入动作模块学习隐式逆动力学。实验显示，VPP2-14B 在开放式任务视频预测指令遵循成功率上比 Cosmos3-64B 高 11.0 个百分点；在真实世界零样本 ALOHA 操作任务上比最强基线高 18.5 个百分点；经基准特定后训练后，在 LIBERO-Pro、LIBERO-OOD 与 RoboDojo 上取得所评估方法中的最高成功率。
研究团队提出 IG-VLA 视觉-语言-动作推理框架，其潜在时空推理直接在视觉表征空间想象与任务相关的未来场景演化以指导动作预测，避免像素级视频生成；场景要旨记忆把推理得到的场景-行为关联压缩为场景要旨 token，使推理阶段无需显式未来想象。在 LIBERO、LIBERO-Plus、VLABench 上测试，LIBERO-Plus 语言套件中推理策略与要旨策略成功率均比最强基线高近 6%；要旨策略在单块 NVIDIA A6000 上实现最高 6.38 倍加速，每动作块推理延迟从 1081ms 降至 169.5ms。
研究团队发布 JRDB-AVR 基准，基于真实世界 JRDB 机器人数据，通过结构化问题生成引擎构建，要求具身智能体按时间戳和视角请求有界观察，并同时评估最终答案与支撑该答案的视觉证据。基准问题覆盖时间搜索、视角选择和面向人类的组合推理。团队同时提出参考方法 JRDB-AVR-Agent，维护显式的、基于观察的图结构世界模型并通过求解作答。实验显示当前基线答案准确率与证据准确率存在显著差距，VLM 可给出缺乏证据支持的正确答案。代码与基准已在 GitHub 开源。
arXiv 2605.29864v2 提出未来经验条件化（FEC）接口，将闭环策略条件化于短未来视频的潜在表示。未来片段分三阶段生成：LLM推理器在任务本体上推理、无机器人数字孪生推演物体运动、无掩码视频扩散模型合成与机器人一致的未来片段。在RoboCasa和CALVIN上以BC与BC+RL实例化，对比NoFuture、GTFuture、GenFuture、WrongFuture四种条件及SFP基线：生成未来优于无未来条件，不匹配未来则降低性能，BC+RL整体最强；8个CALVIN任务上GTFuture提升最快，GenFuture早于且高于NoFuture，WrongFuture全程为零。
该研究构建了一套面向农业抓取与采摘的仿真到真实机器人学习框架：基于MuJoCo搭建包含多种番茄植株结构的农业仿真环境，通过手柄遥操作采集专家演示，并用底层控制器执行机器人动作。研究将Octo与π0.5两个预训练通用机器人策略在仿真演示上适配，随后在实体Franka Research 3机械臂上用真实机器人演示进一步微调，并在分布内、视角/空间偏移和分布外条件下评估，同时考察本体感知信息对策略性能的影响。结果显示π0.5的任务表现得分高于Octo，且在分布偏移下性能退化更小。
研究提出 LAW 闭环框架，用混合专家视觉语言模型规划子任务并异步评估执行状态，融合世界-动作模型生成的动作，WAM 内部以 Mixture-of-Transformer Experts 做联合视频-动作建模，双流分层视觉记忆维护时序上下文。在 50 个 RoboTwin 任务上平均成功率 94.21%，将 WAM 主干换成 OpenWAM-α 后升至 95.56%，称创 RoboTwin 开源最优；2B 参数 VLM 优于 Embodied-R1.5 与 GPT-5.5 High 变体。三个长程真机任务平均成功率 65%，对比 π0.5 的 28.33% 与 Fast-WAM 的 25%。