亚马逊已有超百万机器人，人类员工何去何从？
据 2025 年年报，亚马逊已在仓库运行超 100 万台机器人，并计划新建工厂扩大机器人队伍，同时拥有超 150 万名员工，为全球第二大企业雇主。高管称机器人接手了高风险和高体力负担任务，但劳工团体和研究者援引证据称 AI 驱动的仓储自动化并非全利好，协作机器人还能近距离设定工作节奏。
#具身智能
Ars Technica · AIAI 评分6262
NVIDIA BlogAI 评分3434 走进 Omniverse：开发者如何用前沿 AI 智能体将创意转化为仿真
NVIDIA 开发者正在将 GPT-6 Astra、Claude Fable 5 等前沿模型与 Omniverse 库结合，用自然语言指令构建人形机器人、自动驾驶和数字孪生仿真。
Latent SpaceAI 评分3838 合成超级智能：从半导体到超导体——Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 阐述“合成超级智能”愿景：让 AI 在物理实验中做强化学习，以发现从半导体到超导体的新材料。
Ars Technica · AIAI 评分2525 Nvidia 押注物理 AI：让自动驾驶出租车与人形机器人更安全
Nvidia 正押注物理 AI，目标是让自动驾驶出租车和人形机器人更安全。面向物理 AI 的全栈安全解决方案已被机器人公司采用。
MIT Technology Review · AIAI 评分6464 机器人领域的 AI 突破短期内不会改变你的生活
人形机器人的 AI 突破短期内不会改变日常生活，当前演示与真实自主能力存在巨大差距。研究人员指出 VLA 模型在训练集之外任务成功率低，70% 的成功率仍被认为不可用，世界模型也仍处于早期阶段，完全自主家用机器人预计还需约十年。
MIT Technology Review · AIAI 评分2929 AVEVA 为自主工业 AI 构建更安全路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 表示，负责任部署是自主工业 AI 的核心，AI 应在关键决策中增强而非取代人类。她指出，基础模型、物理 AI 和智能体 AI 推动工业 AI 采用率过去两年内增长约 78%，但也更难预测和解释。Garg 还参与 IEEE 工作组制定衡量 AI 对电力、能源、资源、水和碳影响的标准方法。
Microsoft Research精选AI 评分6161 微软 Physical AI Toolchain 新增机器人推理卸载能力
微软宣布在 Physical AI Toolchain 中加入机器人物理 AI 推理卸载能力，可将推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU。其评估显示，卸载推理提升了移动操控任务成功率，并使更大模型可用；用轻量机载硬件替代机载 GPU 也显著延长续航。该版本包含 SO-101 和 UR10e 的卸载示例项目。
推荐理由：原文给出机载与卸载推理在成功率、延迟和续航上的量化对比，并展示用 Kubernetes 自动容器化部署机器人推理的路径。