Nvidia 前高管 Amulya Vishwanath：机器人领域尚未迎来 ChatGPT 时刻
Nvidia 前机器人平台产品营销负责人、Techable VC 创始人 Amulya Vishwanath 指出，机器人行业目前仍处于“乐高时代”，执行器、机械手等基础组件仍在重建中。她认为该领域尚未迎来类似 ChatGPT 的爆发时刻，这与部分人主张通用基础模型将迅速颠覆专用机器人工作的观点形成对比。
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TechCrunch · AIAI 评分2626 TechCrunch · AIAI 评分2828 前 NVIDIA 高管 Amulya Vishwanath：物理 AI 不止于机器人
前 NVIDIA 机器人产品营销负责人 Amulya Vishwanath 创立 Techable VC，主张物理 AI 涵盖分子、材料及医疗等领域，而非仅指机器人。她认为当前机器人处于“乐高时代”，基础组件仍在重构，并强调解决工厂用工与医生倦怠等实际问题才是最佳机会。
Latent SpaceAI 评分6565 Dyna Robotics首席科学家Jason Ma谈Dyna-2通用物理智能体与小时级自主性
Dyna Robotics首席科学家Jason Ma在Latent Space播客中详解其世界动作模型Dyna-2及机器人Dyna-2.1。该模型基于超百万小时人类视频预训练，结合扩散Transformer与流匹配技术，实现99.4%的餐巾折叠成功率并支持24小时连续作业。
MIT Technology Review · AIAI 评分6363 MIT科技评论分析：AI机器人突破短期内难改变生活
尽管马斯克等业界领袖预言人形机器人将很快普及并取代人类劳动，但多数机器人研究者认为这一愿景被严重高估。当前基于视觉-语言-动作模型（VLA）的机器人虽在特定任务上取得进展，如谷歌DeepMind的Gemini Robotics能完成简单家务，但仍面临训练数据稀缺、缺乏真正通用性以及成功率低等核心挑战。
MIT Technology Review · AIAI 评分2424 AVEVA 探讨构建更安全的自主工业 AI 路径
AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出通过数据整合与治理框架，在保障安全的前提下推进自主工业 AI。该方案强调 AI 应增强而非取代人类决策，并参与制定 IEEE 标准以量化其环境影响。
Microsoft Research精选AI 评分6565 微软研究院发布物理 AI 机器人推理卸载研究及工具链
微软研究院发表研究指出，仅在机器人端侧 GPU 运行物理 AI 推理会限制性能、电池寿命和可扩展性，而将推理卸载至边缘或云端可带来显著优势。在移动操作工作负载中，推理卸载提高了任务成功率，支持了更大的 AI 模型，并使机器人在动态环境中响应更有效。
推荐理由：微软研究院通过系统实测证明将机器人推理卸载至边缘或云端能显著提升任务成功率与续航，并发布了基于 Kubernetes 的配套工具链。