安顿健康科技创始人白伟民在2026可持续全球领导者大会介绍了中医机器人健康数据的采集、标注与验证路径。项目投入1.3亿元，研发约两年半，采集300多家医院的数据，由500多名中医师参与标注；安顿目前已采集20多万人的数据，并结合50多万份医案开展分析和训练。中医机器人已通过中国信通院泰尔实验室的58项测试验证，后续还需开展人机交互及不同场景下的实验。
推荐理由：以20多万人数据、500多名中医师标注和58项测试为线索，呈现健康垂直模型从现场采集、专业标注到测试验证的具体流程。
Pollen Robotics 与 Hugging Face 联合发布开源双足机器人 Microduck，并演示如何用 NVIDIA Isaac Lab 3.0 与 Newton 在仿真中训练步态策略、导出为 ONNX 并部署到真机。
推荐理由：文章给出 Isaac Lab 仿真训练到 ONNX 真机部署的完整命令与配置，读者可据此复现 Microduck 步态策略工作流。
Standard Bots 通过共享基础模型、演示与微调适配任务，并在工厂本地运行推理，构建面向工业机器人可靠执行的 AI 技术栈。在机器上下料中，zero-shot 感知系统负责定位和识别零件，常规编程负责运动与单元逻辑，其骨干模型训练使用了超过 10 亿张图像。公司强调定向数据与部署中的人工纠正，并以边缘 GPU 生成 action chunks 送入底层控制系统，降低对云端连接的依赖。
推荐理由：Standard Bots 的案例拆解了定向数据、边缘推理和软硬件协同如何支撑可靠执行，并指出这些方法也可迁移到软件智能体。
NVIDIA 展示了开发者如何用 GPT-6 Astra 等前沿 AI 模型驱动智能体，结合 NVIDIA Omniverse 库把仿真创意构建为可运行应用。案例覆盖建筑数字重建、燃气轮机故障分析、机器人控制与仓储扩容；其中 80 条输送带、40 个机械臂和 800 个箱子的仓储仿真在 2 分钟测试中维持 30 FPS，并完成 640 次箱体放置。
推荐理由：文章以建筑重建、涡轮测试和仓储扩容为例，展示自然语言驱动智能体连接仿真库、生成应用并定位瓶颈的方法。