Physical AI Lab 編輯部

釐清LG 與 NVIDIA在2026年機器人合作的已知範圍，區分Data Factory、Cosmos、Omniverse、Isaac及RFM規劃與待公布內容。

戶外機器人測試應先設計失敗與復原，涵蓋天候、地形、GNSS 遮蔽、弱連線與延遲到場的救援。

實體 AI 無人機是一個閉環系統，把感測與狀態估測接到任務規劃、邊緣推論、飛行控制與安全限制。

Automate 2026 登記人數逾 5 萬，另有 1,230 家參展商與超過 50 台人形、四足機器人，也帶來更嚴格的部署問題。

AgiBot World Challenge 2026 串接自動評測與 G2 實機決賽，把 R2A、世界模型基準連到真實機器人表現。

Actuate 26 關注從實驗室成果走向可靠多機器人系統所需的工作：資料、模擬、除錯、評估、部署與現場回饋。

NVIDIA MotionBricks 使用超過 35 萬組動作片段進行即時角色與機器人控制，並展示於 Unitree G1。

依據會前公布的多機器人場館方案，整理任務分派、充電、安全狀態、紀錄與網路復原條件。

把人形機器人運動項目與產業部署分開評估，重點比較反覆作業、可用率、安全、維修與成本。

依據2026人形機器人會前賽程中的摺衣、烹調與消防任務，比較操作、感知與安全要求。