四川具身人形机器人科技有限公司（EIR）完成超1亿元Pre-A轮融资，本轮融资与四川省人形机器人中试熟化项目支持相协同，形成省、市、县三级国资联动支持格局。资金主要用于人形机器人「爱湫」的迭代研发、万台级生产基地建设及销售体系搭建，公司新一轮融资已同步启动。「爱湫」售价9.8万元起，采用3D超短焦投影面部方案，公司提出Emotion Native理念，并自研EIR HARNESS架构统一编排感知、交互、记忆、导航与运动能力。其爱湫情感交互机器人、天巡四足机器人、天行者人形机器人三条产品线均已进入批量交付阶段。
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奥尔特曼在《Sources》播客中确认OpenAI将亲自制造人形机器人，理由是“世界为人类设计”，门、键盘、工具都按人体形态打造。他表示外观细节远不如驱动机器人运转的“大脑”重要，预计2027年拿出亮眼的演示样机，但机器人走上街头还需数年。OpenAI招聘页面挂有27个机器人岗位，涵盖运动控制、状态估计、执行器控制、整机行为开发及实体AI训练基础设施，并自研集成电机、传动、传感与热管理的机电一体化执行器，另设制造与供应链岗位。短期目标为协助技术工人建设基础设施的通用机器人，长期为个人机器人；公司未公布售价、订阅模式、上市日期及机器人隐私规范。
第26届中国国际工业博览会于10月12日至16日在国家会展中心（上海）举行，来福谐波在8.1H馆B010展位展出关节模组，现场将两只IP67关节模组浸水持续转动，以演示动密封能力。关节模组外径覆盖40至190毫米（约对应8号至45号机型），自研谐波减速器速比30:1至160:1，重复定位精度20角秒，工作寿命15000小时，支持500微秒级实时通信。产品分48V直流内置伺服驱动器与220V交流大中空两条供电线，同一驱动板刷不同固件可在EtherCAT与CAN FD间切换；谐波减速器谱系两端为外径13毫米、重7.86克的03型微型产品与240毫米规格。
卓誉科技获得国家级客户批量采购订单，涉及十万台行星关节模组，订单总金额超亿元。该批行星关节模组满足ASIL-B功能安全认证，遵循ISO 26262体系，PMHF≤77.33；公司已取得IATF 16949车规质量管理体系认证，产品交付良率超95%。新一代模组额定工况最低平衡温度61.42℃，电机综合效率92%、驱动器效率超95%、行星减速器单级效率97%；采用新型7系铝合金使材料密度降低8%，转矩密度提升20%以上，峰值达117N·m/kg；全系设计寿命3000小时，并规划2027年关节模组年产能达百万台。
高工人形机器人统计显示，2026年前9个月具身智能行业累计发生437起融资事件，累计融资约2032亿元人民币，月均超225亿元；剔除优必选、宇树等已上市企业后，国内估值超百亿元的具身智能企业达29家，其中地瓜机器人、极佳视界、酷哇科技、灵心巧手、星海图、银河通用、智平方、自变量机器人、小鹏机器人业务等12家估值已超200亿元。小鹏机器人业务首轮融资9亿美元（约60.3亿元），刷新中国具身行业单轮私募股权融资纪录。灵巧手领域年内约35笔融资、金额超67.3亿元，同比增长821%。地域上深圳10家、北京和上海各8家。
NEURA Robotics与慕尼黑工业大学（TUM）于2026年10月22日在慕尼黑机场附近LabCampus开设TUM RoboGym，占地超2300平方米，由TUM慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI）合作建设，将研究、机器人训练与工业应用结合。自9月起已有来自汽车、制药、医疗技术、包装、物流、农业、护理等十多个行业的企业在此训练具体流程，慕尼黑产能已供不应求。NEURA同时发布人形机器人4NE1 Gen 4，比前代轻20%，采用黑色织物外壳与先进运动控制系统，运行于其物理AI基础模型Neuron AI，面向批量生产设计。
论文提出积分自监督方案：用短视教师在每个短窗口独立对IMU积分，从零训练惯性里程计模型，学生虽仅受短窗口速度变化监督，却学会直接预测速度且精度超过教师；再用位姿图蒸馏以多窗口位姿图的序列一致目标精炼模型。该方法在新平台部署时无需采集真值轨迹，只需标定IMU并在正常运行中记录数据。在行人、无人机、四足和人形共六个数据集上，无速度或位置标签训练的模型平均速度误差与同架构有监督基线相差0.07 m/s以内。
研究团队发布 HumanVerse 数据集，包含 500 小时开源世界人类移动操作数据，将第一人称视频与同步的身体和手部运动配对。其人类到人形机器人流程对齐相机视角与手臂外观，并离线优化运动参考和控制器输入以降低末端执行器误差。该流程在宇树 G1 上完成零样本迁移验证，无需目标任务的机器人演示。基于此训练的全身移动操作基础模型 λ₀ 在 SIMPLE 上成功率达 90.0%，真实世界移动操作任务平均成功率 62.5%。
论文提出ExtremControl全身控制框架，将人形机器人遥操作端到端延迟从现有方法约200ms降至最低50ms。作者将仅使用位置的PD控制认定为延迟下限的根本原因，在底层控制中加入缩放速度前馈，使跟踪延迟减少约70ms，并给出可证明最优的前馈比例；控制直接作用于所选刚性连杆（主要是机器人末端）的SE(3)位姿，避免控制回路中的关节空间重定向，并推导出只需一次拟人化标定的闭式笛卡尔空间映射以适配不同体型操作者。系统支持光学动捕与VR追踪，在仿真和真机上验证了速度前馈在强化学习运动控制中的有效性，并演示了乒乓球平衡、杂耍和实时回球等反应性任务。
研究在仿真宇树 G1 上以同一训练方案训练 12 个策略，改变重力、地形几何与地面接触模型（刚性或 3D RFT），并加入地球到月球微调与重力随机化。结果显示重力迁移不对称：地球训练策略在月球平坦刚性地面存活率 0.64–0.75，月球训练及微调策略无法在地球站立，已发布的通用控制器 SONIC 在月球存活率最高 0.10。崎岖地形训练把组合瓦片存活率从地球 0.53 提升到 0.98、月球 0.80 提升到 0.99；在更硬的月球土壤上土壤训练收益有限。作者称月球结果为依赖接触模型与土壤刚度的仿真预测。
研究团队提出 RISE 方法，让人形机器人在推理阶段按任务目标引导跌倒后的起身方式，而非仅追求可靠站起。该方法学习一个由感官反馈连接意图运动与电机动作的恢复词汇表，并用视觉扩散规划器从词汇表执行数据中预测未来身体状态作为运动意图，再由任务代价将预测导向期望朝向、起身速度或路径，生成条件化运动潜变量。仿真实验显示多样化恢复、地形适应与无需重训练的测试时引导，并在宇树 G1 上完成真实世界演示。