当地时间11月9日，英伟达、Anthropic接连发布新品，为机器人连添两把火。
先是IPO前夕备受资本市场审视的Anthropic放出两大重磅新模型：新一代旗舰模型Fable 5.2与Mythos 5.2。
其中，作为一个通用大模型，Fable 5.2在机器人控制方面展现出的能力引发业界瞩目。Anthropic公布的测试数据显示，在RoboDojo双臂仿真机器人基准测试中，Fable 5.2平均成功率达64.9%。
64.9%是什么水平？上一代大模型Fable 5.1在这项测试中的成功率仅为27.6%，换言之， “0.1代”更新成功率即提升37.3个百分点；而本次Fable 5.2同期对比中，Claude Opus 5.5得分为39.4%，GPT-6 Astra则为29.8%。
成功率得分越高也意味着，模型根据摄像头画面判断环境、安排动作的能力更强。
并且Fable 5.2还具备泛化能力，Anthropic指出，“在控制物理机器人方面Fable 5.2展现出大幅提升的能力，甚至包括从未被明确训练过的任务。” 在Anthropic公开的演示视频中，Fable 5.2控制实体机械臂完成了绘制图案、拧瓶盖、解魔方三项未经过专门训练的任务。
Anthropic表示，Fable 5.2在机器人控制方面的表现“优于大多数专为机器人控制而设计的AI模型”。
这也是为何Fable 5.2引发巨大反响的一项重要原因——在此之前主流观点认为，机器人需要更加垂直、专为具身智能的大模型才能有效解决空间理解、动作安排和控制，而Fable 5.2作为通用大模型，在复杂编程、科研任务、电脑操作、跨学科推理和图表识别等多方面都具备突出表现的同时，在机器人控制上也实现了大幅跃迁。
另一边，当地时间11月9日同日，英伟达宣布推出全新的新一代机器人模型GR00T 2，并发布了机器人学习框架Isaac Lab 3.0及多项机器人训练与评测技术。
当地时间11月9日，英伟达、Anthropic接连发布新品，为机器人连添两把火。
先是IPO前夕备受资本市场审视的Anthropic放出两大重磅新模型：新一代旗舰模型Fable 5.2与Mythos 5.2。
其中，作为一个通用大模型，Fable 5.2在机器人控制方面展现出的能力引发业界瞩目。Anthropic公布的测试数据显示，在RoboDojo双臂仿真机器人基准测试中，Fable 5.2平均成功率达64.9%。
64.9%是什么水平？上一代大模型Fable 5.1在这项测试中的成功率仅为27.6%，换言之， “0.1代”更新成功率即提升37.3个百分点；而本次Fable 5.2同期对比中，Claude Opus 5.5得分为39.4%，GPT-6 Astra则为29.8%。
成功率得分越高也意味着，模型根据摄像头画面判断环境、安排动作的能力更强。
并且Fable 5.2还具备泛化能力，Anthropic指出，“在控制物理机器人方面Fable 5.2展现出大幅提升的能力，甚至包括从未被明确训练过的任务。” 在Anthropic公开的演示视频中，Fable 5.2控制实体机械臂完成了绘制图案、拧瓶盖、解魔方三项未经过专门训练的任务。
Anthropic表示，Fable 5.2在机器人控制方面的表现“优于大多数专为机器人控制而设计的AI模型”。
这也是为何Fable 5.2引发巨大反响的一项重要原因——在此之前主流观点认为，机器人需要更加垂直、专为具身智能的大模型才能有效解决空间理解、动作安排和控制，而Fable 5.2作为通用大模型，在复杂编程、科研任务、电脑操作、跨学科推理和图表识别等多方面都具备突出表现的同时，在机器人控制上也实现了大幅跃迁。
另一边，当地时间11月9日同日，英伟达宣布推出全新的新一代机器人模型GR00T 2，并发布了机器人学习框架Isaac Lab 3.0及多项机器人训练与评测技术。
英伟达表示，GR00T 2是一款基于Cosmos平台构建的开放式前沿世界模型。该模型使用机器人和人类数据进行训练，其中包括英伟达提供的10万小时开源人类第一人称视角数据。
GR00T 2的主要特点之一是开箱即用的任务执行能力：在50项任务中，有40项无需针对具体任务进行专门示范训练，即可直接完成。此外，该模型还支持机器人通过学习人类的操作示范来掌握技能，并能够将学到的技能迁移到不同形态的机器人上，而无需针对每种机器人形态重新进行任务示范。根据英伟达介绍，在每项任务仅提供1次示范的情况下，GR00T 2在50项任务中的平均成功率达到71%；如果每项任务提供5次示范，平均成功率则提升至95%。
此前在11月5日，英伟达刚刚发布4款Cosmos 3 Nano开放权重模型，覆盖多视角场景生成、交互式仿真及机器人动作预测；苹果研究团队则在11月4日发布HALO人形机器人自主控制系统，通过在1000个程序化生成的家庭场景中合成训练数据，实现机器人在未经建图的真实环境中自主执行行走、避障、坐下及推箱子等任务。
值得一提的是，11月4日，宇树科技创始人、董事长兼CEO王兴兴表示，2027年很大概率将成为机器人行业或机器人模型发展的临界点，明年机器人能力有望迎来大幅提升；具身智能的“ChatGPT时刻”已近在咫尺。而模型正是作为实现这一时刻的技术门槛：AI模型对物理接触和触觉的理解尚不充分，模型输入输出与真实世界之间的对齐存在偏差。他预计，这一问题有望在未来一至三年内得到解决。
东方证券11月2日研报指出，此前市场对具身智能行业较为悲观的主要原因在于，认为具身模型是区别于大模型的，担心具身行业厂商模型进步缓慢导致具身智能应用场景有限。但随着GPT-6Astra在具身领域已取得良好应用实践，部分投资者开始逐渐认为通用大模型同样有望在具身领域取得市场机遇，大模型厂商的进入将加速具身模型的进展，因此行业商业化的预期正在持续提升。
分析师进一步指出，大模型作为具身策略层潜力巨大，具身本体厂商边际受益最大。随着未来通用大模型厂商对具身智能领域的持续探索，有望带动具身智能在物流、工业制造领域的加速应用，具备垂类场景Know-how的厂商壁垒会相对更高。预计未来还有更多的大模型厂商加速向具身领域布局，有望推动更多应用场景的突破，从而带动行业商业化进程的突破加速，机器人整机及零部件厂商将有望受益。
