MIT开发的“SceneSmith”系统利用协作AI代理生成逼真的3D室内环境，帮助机器人模拟日常任务。该系统通过三个代理生成多样化的场景，使机器人在实际操作前进行有效训练，生成的环境与真实世界高度相似，能够有效评估机器人的任务执行能力。

1X Technologies更新了NEO人形机器人，新增机械手功能，具备25个自由度，能够执行精细操作。尽管NEO在家用智能机器人领域接近市场，但仍需人工远程控制，智能自主性有限，设计旨在逐步进入家庭，提升智能水平。

WebRTC在机器人远程操作中存在局限性，尤其在实际网络环境下表现不佳，常因延迟、丢包和数据同步问题而失效。Adamo通过重新设计网络协议栈，提供低延迟、多路径支持和原生ROS兼容性，成为更适合机器人技术的解决方案。

T-Rex是一个多模态框架，旨在提升机器人对触觉信号的反应能力。它通过构建一个包含触觉和视觉信息的统一模型，利用100小时的触觉同步遥操作数据集，支持灵巧操作。该模型分为低频动作专家和高频触觉专家，能够快速适应复杂的操作任务。

杨朔团队发布了TouchWorld触觉世界模型，旨在提升机器人灵巧操作能力。该模型通过预测接触和实时触觉反馈，帮助机器人在实际操作中修正动作。破晓智能致力于整合人类视频数据与触觉感知，推动机器人从“看见世界”到“接触世界”的进步。

VT-WAM是一种视觉-触觉世界动作模型，旨在提升机器人在复杂环境中的操作能力。它结合视觉和触觉信息，通过非对称MoT注意力和接触门控机制优化动作预测，强调触觉动态的重要性，以克服视觉信息的主导偏差。

慧思开物发布了毫米级VLA强化学习方案Robo-ValueRL，旨在提升机器人自主判别能力。该框架支持全量开源，允许高校和企业免费获取源代码，降低研发门槛。系统可动态修正运动轨迹，满足精密装配要求，并提供实操教程和测试数据集。

蚂蚁灵波于7月10日发布了LingBot-VA 2.0，标志着机器人基础模型从数字世界向物理世界的转变。该模型通过自回归架构和因果预训练，提升了执行速度和泛化能力，解决了具身智能的效率问题。LingBot-VA 2.0设计包括语义视觉-动作分词器和增强的异步推理机制，确保机器人在真实环境中高效执行任务。蚂蚁灵波将继续探索具身智能的潜力，并将在2026世界人工智能大会展示其技术成果。

麻省理工学院的研究人员开发了FloatForm，这是一种小型水上机器人群，能够自组装成可重构的结构，适应城市需求。每个机器人独立工作，具备推进器和传感器，能够在水面上形成桥梁、平台等基础设施，展示了水域基础设施的未来潜力，能够在紧急情况下快速响应，提升城市公共空间的灵活性。

蚂蚁灵波推出了LingBot-Video，这是全球首个针对具身智能的视频生成模型。该模型专注于生成符合物理规律的视频，帮助机器人理解真实世界的互动。LingBot-Video结合了大量具身数据和互联网视频，通过MoE架构降低计算成本，提升训练效率，应用于机器人动作规划和策略评估，标志着视频生成技术向物理世界模拟器的转变。

蚂蚁灵波于7月9日开源了LingBot-Video，这是全球首个基于Mixture-of-Experts架构的具身智能视频生成模型。该模型在视频生成的推理效率和物理合理性上显著提升，超越了多款竞争模型，适用于机器人动作预测和仿真等领域。

具身智能行业正在分化，量化派专注于物理世界基础模型，推动机器人在不同场景的复用。政策要求机器人在现有条件下工作，量化派已在餐饮后厨完成多项技术验证，展示了其自主作业能力。其商业模式为“卖能力”，通过物理模型支持RaaS模式，降低边际成本。未来，数据积累和技术能力将决定其商业价值。

Mondo Robotics推出了一款名为Beni的机器人狗，售价约600美元。Beni能以每小时18英里的速度移动，跳跃10英寸，并具备4K摄像功能。它具有自我平衡和恢复能力，能在碰撞后迅速站起。用户可通过应用程序或手柄控制，未来还计划增加更多功能。尽管仍需改进，但其独特设计和趣味性使其成为受欢迎的玩具。

新泽西州立法者提出法案，要求运营完全自动驾驶汽车的公司使用摄像头和其他传感器，如激光雷达和雷达。如果法案通过，特斯拉的仅摄像头机器人出租车将被禁止在新泽西运营。支持者认为多个传感器能提高安全性，而特斯拉则主张仅依靠摄像头和人工智能。此举旨在加强对自动驾驶技术的监管，确保公共安全。

2026世界机器人大会新闻发布会于7月6日在北京召开，强调机器人科技推动高质量发展和国际合作。大会定于8月19日至23日举行，主题为“人机共生，产需共融”。预计参展企业超过300家，展品超2000件，展示机器人在各行业的应用。

现代汽车将在2026年世界杯期间首次展示由Boston Dynamics研发的Atlas机器人进行的中场表演。Atlas通过模仿著名球员的庆祝动作并精准地将比赛用球交给裁判，展示了先进的机器人技术，旨在通过足球连接社群，激励未来的球员和创新者。

阿里巴巴旗下高德推出Phys AI Data数据系统，包括Phys AI Foundry和Phys AI Map，旨在解决物理AI训练与应用中的数据问题。Phys AI Foundry提供高质量训练数据，支持机器人在真实场景中学习；Phys AI Map为机器人提供可理解的空间地图，帮助其在开放环境中导航。该系统已向具身智能行业开放，支持API接入，降低企业数据采集成本。

蚂蚁灵波发布了LingBot-VLA 2.0，这是一个开源的视觉-语言-动作模型，专注于复杂物理任务。该模型基于60000小时的真实物理数据，适用于多种机器人构型和任务，尤其在家务等领域表现优异，具备更强的空间理解和未来预测能力，旨在推动机器人技术的通用化和在真实环境中的应用效果。

蚂蚁灵波科技于7月8日发布了LingBot-VLA 2.0，升级了具身基座模型，融入6万小时高质量真实物理数据，支持17个机器人品牌。该模型在双臂协作和长程移动任务中表现优异，已开源，开发者可在多个平台获取，未来将推出更多开发者活动和技术套件。

至简动力的全场景机器人i7 Pro在不到一年内完成首批百台交付，创下具身智能行业纪录。该公司专注于机器人自我制造和适应复杂环境，通过与绿的谐波合作，实现了生产线上的自主加工，降低成本并提高灵活性。未来，至简动力计划扩展至商超零售和生物医药等领域，推动机器人行业的发展。