Sharpa D01 完成「接棍挑战」：检测下落的棍子后高速拦截并精准抓取。官方称其末端最高速度超 10.5 m/s，重复精度 0.2 mm，通信频率 1000 Hz。
越疆科技称，DOBOT MG400 桌面四轴机器人配视觉套件，可识别玻璃工件位姿变化，精准抓放，重复定位精度 ±0.05 mm，适合紧凑灵活的自动化。
在北京举行的研讨会上，元客视界陈溥强调机器人训练数据需从2D升级到4D，精度达亚毫米级，以构建4D数据基座。他指出当前瓶颈包括训练场景单一、动态数据不足和底层底座不统一，并介绍了元客视界的多模态数据采集方案。
四川一家公司推出炒菜机器人，能够炒出中餐特有的锅气。它依靠传感器、视觉系统和上万道菜谱，模拟大厨对火候与食材状态的判断。
Mondo Beni 是一款小型双足机器人，能在追踪用户的同时录制视频，但避障功能极其糟糕。评测者认为它有趣但存在根本缺陷，摄像头画质平平且价格高昂，除非 Mondo 修复避障，否则很难推荐。
墨西哥瓜达拉哈拉ITESO大学团队开发了RoboMeshA便携式教育平台，将机器人和AI带入高中课堂。该IEEE EPICS项目旨在弥补机器人实验室的不足，为学生提供动手学习机会。
梅卡曼德表示，工厂车间的机器人视觉要应对水、高温和振动，Mech-Eye 3D 相机以高分辨率高速成像和严苛环境下的可靠表现匹配生产需求。
D-Robotics 关注基于 RDK X5 自制的激光雷达扫描机器人 BETL-001「Beetle」，并邀请粉丝猜测它激发了哪些想法。
一台红色机器人怪兽形状的易拉罐压缩机，把扔罐子变成喂食，用咬合和翻白眼提供即时反馈。智能回收设备的数据表明，即时回应和积分机制能提升正确分类率与参与率，但单台机器无法解决美国铝罐回收率偏低的根本问题。
Booster Robotics 发布 T2 值守画面：机器人持续监测周围环境，辨认出不属于该场景的物体，展示其感知与识别能力，未披露具体性能数据。
15岁少年 Evan Budz 造出仿生水下机器人 BURT，模仿鳄龟用前鳍推进，避免螺旋桨噪音与湍流。它在受控泳池测试中对复制珊瑚白化识别率达96%，并获加拿大及欧盟青年科学赛事大奖，但尚未验证于真实珊瑚礁。
合肥团队研发了一款融合激光雷达与热成像的林业巡检机器人，可在夜间和烟雾环境中工作。该系统巡检覆盖率提升27%，已完成多轮野外测试，团队正推动产业化落地。
波士顿动力为全电动Atlas增加了头部，但刻意采用工业设备外观，而非拟人化设计。该头部集成了光环、旋转机构与HDR立体相机，主要承担传感器载体、状态指示与安全交互功能。
梅卡曼德机器人（09615.HK）宣布，将于2026年9月24日举行董事会会议，审议及批准截至2026年6月30日止六个月的中期业绩。
中科院遗传与发育生物学研究所的GEAIR 2.0在9月7日北京种子产业大会演示机器人授粉，不到10秒完成一朵花。文章认为其真正突破不是机械臂，而是通过基因编辑让番茄主动配合机器，即作物与机器协同设计。
Monumental正利用砌砖机器人应对建筑行业劳动力短缺，从最艰苦且缺口最大的工种入手。该公司分享了初期部署的经验，包括让计算机视觉适应现实条件。
镇海炼化智能工厂投用防爆巡检机器人，替代人工巡检管廊和阀门。从广东石化到乌鲁木齐石化，这类机器人将响应速度提升360倍，漏检率降至0.1%，成为能源企业24小时盯守危险区域的新“编外员工”。
梅卡曼德展示其具身智能“眼-脑-手”激光打标系统。该系统可区分相似圆柱形零件，通过二次视觉检测定位标记位置，并规划无碰撞轨迹。据报道，视觉定位精度达±0.5mm，可适应多种生产场景。
9月4日，梅卡曼德机器人股价跌超5%，创上市以来新低。盘中一度跌近9%至75.4港元，随后略有回升。
市场监管总局宣布，我国在高端遥感动态成像技术上取得重要突破，实现了小型低功耗条件下的厘米级超高分辨率三维成像。
Carbon Robotics推出大型植物模型，农民可通过iPad应用即时定制激光除草机。该公司与iMerit合作进行训练数据标注，并发布了Carbon ATK拖拉机自主套件。
IDS Imaging 推出了 Nion 工业 ToF 相机，具有 120 万像素分辨率和集成深度处理功能。该相机在 30 fps 下提供稳定的深度数据，即使在变化的光照条件下，适用于物流、自动化和机器人等领域。
在2026世界机器人大会上，安川首钢展示了机器人AI视觉高速物流分拣系统。机器人虽抢占部分工作，但3100万个新岗位缺口正在形成。
中国机器视觉和机器人公司梅卡曼德已通过港交所上市聆讯。其海外收入在2025年占总收入的50.3%。
2026年上半年机器视觉产业链业绩分化明显：凌云光净利预增590%，思特威预增29%-34%，而欧菲光、联创电子预亏，主因存储芯片涨价及消费电子需求疲软。
梅卡曼德推出旗舰工业3D相机Mech-Eye ULTRA M-GL，可对厚度1毫米以下薄件高精度成像，应对透明物体与高吞吐量识别难题。
梅卡曼德视频演示Mech-Eye ULTRA M-GL如何以高分辨率、高速度应对1毫米以下薄件、透明物体及高吞吐量应用。
Galaxea Dynamics展示仅依靠视觉折纸箱的机器人，未用触觉或力/力矩传感器，并确认视频为实时画面。