Destro 的核心秘诀：让机器人与人类协同作业
物流 AI 初创公司 Destro 结束隐身状态并完成 800 万美元种子轮融资，其核心是通过 AI 智能层协同调度物流场景中的机器人与人类工人。系统基于开放权重视觉-语言-动作模型构建 Vision 操作系统，并由 Mothership 系统统筹指挥工人与搬运机器人。该方案已在 Yusen Logistics 仓库落地，正从初期试点向 26 台机器人的完整部署扩展。
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今日 1 条TechCrunch · AIAI 评分4646
Latent SpaceAI 评分7373 AMD 以 $8.2B 收购 World Labs
AMD 以 $8.2B 收购 World Labs。World Labs 称，其 Atlas 模型可根据 2D 图像预测新的视角，并将生成模型与多视图几何结合来处理稀疏重建问题，应用涉及设计、工程、科学和机器人。
Ars Technica · AIAI 评分4848 特斯拉员工抵触训练 Optimus 人形机器人作为替代品
特斯拉员工对训练 Optimus 人形机器人作为自身岗位的替代品表现出抵触情绪。尽管面临多重挑战，特斯拉仍设定了在 2026 年底前实现每周生产 1,000 台 Optimus 机器人的目标。
NVIDIA Blog精选AI 评分6363 NVIDIA发布 Isaac ROS 5.0，新增智能体机器人开发工作流
NVIDIA发布 Isaac ROS 5.0，新增面向机器人开发的智能体工作流，并扩展 ROS 平台与 Jetson 设备支持。该版本支持 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04，提供可复用的智能体技能；FoundationPose 的 agent-ready 推理库可将物体位置与方向的感知和跟踪速度提升至 5.5x。
推荐理由：Isaac ROS 5.0把智能体技能、ROS平台适配与GPU加速组件纳入同一开发栈，并展示了从开发到Jetson端部署的生态案例。
NVIDIA BlogAI 评分4242 为什么 Physical AI 规模化部署要求 NVIDIA Halos 覆盖每一层安全
NVIDIA指出，Physical AI要实现规模化部署，必须在硬件、软件、AI、运行环境及部署生命周期各层持续保障安全。面对动态环境、AI行为风险和持续更新，安全验证还需结合仿真、合成数据与真实场景测试。NVIDIA Halos覆盖自动驾驶汽车与机器人开发、验证和部署环节，提供全栈安全系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 GRASP：面向更长时域的世界模型梯度规划
GRASP提出一种基于梯度的学习动力学规划器，让世界模型的长时域规划更实用。它通过引入虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中加入随机性以探索，并重塑梯度，让动作获得清晰信号，同时避免穿过高维视觉模型传播脆弱的状态输入梯度。