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實體 AI 產業

實體 AI 企業、生態系、產品與產業動態。

Isaac Lab 3 與 Newton 1 入門:如何選擇 PhysX 或 MuJoCo-Warp

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
Isaac Lab 3 與 Newton 1 入門:如何選擇 PhysX 或 MuJoCo-Warp的繁體中文重點圖

Isaac Lab 3.0 目前仍處於測試階段;截至 2026 年 8 月 7 日,最新發布版為 v3.0.0-beta2.patch1,並新增對 Isaac Sim 6.0.1 的支援。PhysX 仍是預設後端,

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宇樹 G1 模擬入門:MuJoCo、RL Gym 與 Isaac Lab 怎麼選

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
宇樹 G1 模擬入門:MuJoCo、RL Gym 與 Isaac Lab 怎麼選的繁體中文重點圖

`unitree_mujoco`用於底層 DDS 與控制器驗證,`unitree_rl_gym`採用獨立版 NVIDIA Isaac Gym 訓練流程,

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如何成為物理 AI 與機器人工程師:職位、技能與專案路線圖

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
如何成為物理 AI 與機器人工程師:職位、技能與專案路線圖的繁體中文重點圖

物理 AI 工程師不是單一職位。先在控制、感知、機器人學習、整合測試或機電方向中選擇要負責的產物,再用共同的系統基礎和能展示失敗分析的專案建立作品集。

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Atlas 將在現代汽車工廠做什麼?2028 年 HMGMA 部署計劃

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
Atlas 將在現代汽車工廠做什麼?2028 年 HMGMA 部署計劃的繁體中文重點圖

現代汽車集團計劃從 2028 年起,在 HMGMA 經過安全與質量驗證的工序中逐步引入 Atlas;官方最先列舉的任務是零部件排序。到 2030 年將應用擴充至零部件裝配是後續目標,並非已經完成的部署。

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NVIDIA Halos for Robotics:安全堆疊、檢驗與認證邊界

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
NVIDIA Halos for Robotics:安全堆疊、檢驗與認證邊界的繁體中文重點圖

Halos for Robotics 將安全計算、軟體、感知、驗證工具與檢驗服務整合為一套平台。Halos Core 與 Outside-In 目前處於早期存取階段,檢驗準備不等於整合機器人已獲得最終第三方認證。

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1X NEO 工廠能生產多少台?產能與實際交付的差異

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
1X NEO 工廠能生產多少台?產能與實際交付的差異的繁體中文重點圖

1X 已經啟用 Hayward 工廠並宣佈每年最多 1 萬台產能,但產能不等於完工數量,也不等於已送到外部客戶手中的數量。

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UBTECH Walker S2 價格與參數:自主換電、量產交付進展

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
UBTECH Walker S2 價格與參數:自主換電、量產交付進展的繁體中文重點圖

Walker S2 以自主換電為主要賣點。三分鐘和 24/7 屬於廠商產品主張,公開價格、現場穩定性和完整交付範圍仍需專案詢價與驗證。

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Agility Robotics Digit 價格與部署:RaaS 和商業部署證據

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
Agility Robotics Digit 價格與部署:RaaS 和商業部署證據的繁體中文重點圖

Digit 不是按統一標價線上下單的機器人,而是圍繞任務、平台整合和服務範圍簽訂企業合約。判斷時要區分合約、計劃、安裝和日常執行。

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Figure BotQ 產量查核:每小時一台不等於年度實際產量

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
Figure BotQ 產量查核:每小時一台不等於年度實際產量的繁體中文重點圖

BotQ 的量產進展值得關注,但生產節拍、設計產能、完工數量和付費客戶交付不是同一個指標。本文按證據層級拆開判斷。

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Unitree UnifoLM-WMA 與 VLA:G1、Z1 訓練與實機部署

2026-08-252026-08-22 作者: Physical AI Lab 編輯部
Unitree UnifoLM-WMA 與 VLA:G1、Z1 訓練與實機部署的繁體中文重點圖

UnifoLM-WMA-0 把未來影片世界模型和動作頭結合,可用於互動模擬與決策。UnifoLM-VLA-0 從視覺語言上下文直接預測操作動作;兩者都是研究框架,不是適配所有宇樹機器人的開箱即用自主系統。

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