1、场景向“新”，产业向上
（来源：新华日报） □ 本报记者 俞圣彤 国家发展改革委等六部门近日公布首批136项标志性重大应用场景项目清单，覆盖新领域新赛道、产业转型升级、行业领域应用、社会治理服务、民生领域五大类型，涉及新技术1700余项、新产品1200余项、新标准规范2200余项。 在这份“国家级清单”里，无锡一次拿下两个席位。以无锡为主体申报的“智能可穿戴机器人赋能医康养服务应用场景”成功上榜，无锡参与申报的“应对人口老龄化探索实现大运河城市联动协作宜居宜养‘运河方案’综合性养老场景”同时入选。
2、机器人员工“卷”进便利店！导购、取货、打扫、做咖啡，24小时不停歇
（来源：上观新闻）听说楼下便利店来了6位“卷王”新员工，导购、取货、打扫、做咖啡，24小时不停歇，一起来看看！原标题：《机器人员工“卷”进便利店！导购、取货、打扫、做咖啡，24小时不停歇》
3、大V辣评：今天的机器人像极了2018年的AI，卡点在哪？
一位做机器人的创始人复盘自己"最大错误是对AI相信不够"，这话正好点破了"今天的机器人像极了2018年的AI"这个判断的核心：2018年的AI，架构和算力已经就位，通用能力尚未兑现；今天的人形机器人也是本体、供应链和演示视频都齐了，真正没到位的，是那层能泛化的"大脑"。
4、【国内动态】Meta 回应与中国企业傅利叶合作开发人形机器人：美国供应链不给力，原型机暂无出售计划
（来源：机器人全球资讯）11 月 3 日消息，据 The Information 此前报道，Meta 最近与中国企业傅利叶（Fourier）合作，打造一款名为 Max 的人形机器人原型。据介绍，这款机器人研发用时三个月，其身高接近 5 英尺（IT之家注：约 1.5 米），体重约 106 磅（约 48.1 千克），搭载英伟达 Thor 芯片。Meta 首席执行官马克 · 扎克伯格将这款人形机器人，视为 Muse 人工智能模型的“物理化身”，认为它能够承担日常家务。报道称，两家公司已在今年 9 月启动 Max 2 原型产品的研发工作。新机器人预计将重新设计躯干部分，并进行其他常规升级。
5、【产业观察】连续7个季度，机器人全国“销冠”来自南京
（来源：机器人全球资讯）根据第三方咨询机构MIR DATABANK最新发布的第三季度销售数据，南京埃斯顿自动化股份有限公司工业机器人已连续七个季度位居中国工业机器人市场第一。“面对行业竞争加剧、市场需求结构快速迭代的大环境，这份成绩单，既是埃斯顿在产品、技术、服务综合实力的直接印证，也代表国产机器人品牌，已经从单点技术突破，迈入规模化、体系化竞争的全新阶段。”埃斯顿相关负责人表示。当下，国内工业机器人应用持续向长尾市场渗透，AI技术不断降低机器人使用门槛，国产机器人企业出海告别初步探索阶段，步入快速上升周期，海外产能价值逐步释放。
6、【国内动态】王兴兴：宇树未来将重点攻克机器人大脑技术，拟面向全球寻求合作
（来源：机器人全球资讯）11 月 3 日消息，据“财闻”报道，宇树科技创始人王兴兴今天（3 日）上午出席了世界互联网大会乌镇峰会，开幕会前受访时透露，宇树科技未来重点在攻克机器人大脑技术，除了宇树科技自身的技术突破，还将在全球范围寻求合作，看好物理 AI 技术，并致力于突破。就在今年 10 月，王兴兴在 2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会上明确了宇树科技的三大未来布局方向。一是提升机器人大规模量产能力，适配未来千万级乃至亿级的市场需求；二是自研与合作并行，推进适配自身硬件的物理 AI 小模型落地；三是布局超大规模算力集群，筑牢技术迭代底座。
7、【国内动态】优必选 Thinker-Sim 具身智能仿真平台发布，为机器人能力评测提供一站式体系
（来源：机器人全球资讯）11 月 2 日消息，优必选科技今天发布具身智能仿真平台 Thinker-Sim，构建覆盖真实场景数字化、规模化仿真数据合成、机器人能力评测的一站式技术体系。让真实世界快速进入仿真，验证机器人能力。据介绍，该平台采用优必选自研的 Thinker-GS 高保真场景重建算法与全流程 SimReady 资产自动化生成技术，实现从真实场景采集、三维重建到仿真资产生成的高效转换。基于真实工厂产线环境进行三维重建，可还原厂区空间布局、环境结构与视觉细节，并根据机器人训练、数据采集及算法评测等不同任务需求，灵活加载机器人、生产设备、人员等前景资产。
8、【国内动态】小米机器人“双线突破”：成功挑战工厂 8 小时作业、家庭长程任务
（来源：机器人全球资讯）11 月 3 日消息，据“小米技术”公众号，小米集团获得 2026 世界互联网大会“杰出贡献奖”创新突破类奖项，小米机器人业务获大会“领先科技奖”。峰会期间，小米还对外披露了机器人业务在工业制造和家庭场景的两项最新落地进展。IT之家从官方介绍获悉，在工厂场景，小米人形机器人在中控台侧盖板排序工站中首次挑战 8 小时作业任务，满足工站全天生产需求，并实现作业过程异常自主纠偏与产线系统级协同，初步完成产线级作业能力验证。