NVIDIA GTC柏林站：NEURA人形机器人4NE1现场完成全自动洗衣演示

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无剪辑直播：11分钟完成洗衣全流程

2026年10月20日至2026年10月22日，NVIDIA GTC大会在柏林Station-Berlin举行。NEURA Robotics在3号展厅3031展位进行了一场一反常规的演示：其人形机器人4NE1 Wheels未经过剪辑处理，在现场及线上直播中反复自主完成完整洗衣流程。

整套动作持续约11分钟，全程无人干预。机器人依次完成分拣深浅衣物、将衣物装入洗衣机并关门、待洗涤结束后开门取出、转移至烘干机并关门等步骤。为便于观看，BSH家电的洗涤与烘干程序被压缩至约10秒，其余条件均为真实场景。10月22日（周三），该演示还在YouTube和LinkedIn平台进行了直播。

NEURA Robotics团队在此次公开展示中优先保障了可靠性与现场安全，速度优化将留待后续模型更新。

多模态感知：关门后衣物"消失"怎么办

洗衣流程的难点在于机器门关闭后衣物脱离视觉范围，机器人仍需掌握物品位置、已执行动作及后续步骤——即"客体永久性"能力。4NE1搭载NEURA Robotics于2026年10月14日发布的Neuron AI多模态基础模型，采用感知-语言-行动（PLA）架构，整合3D视觉、触觉、力觉、听觉、语言及本体状态信息，并具备记忆功能。

现场具体配置包括：胸部摄像头负责工作空间建模，手部摄像头引导抓取；滚筒内部视觉受阻时由触觉传感接替；门锁扣合、连接器卡入等声音先于视觉提供确认。模型自主学习各阶段应依赖何种传感通道，这一逻辑同样适用于工业场景——例如通过声音判断焊接质量。

欧洲生态：从物理教学到云端训练

2026年10月23日（周四），NEURA Robotics技术与创新副总裁Arne Nordmann在赞助商展厅剧场发表演讲《From Europe, for the World: Building the Ecosystem for Physical AI》。他指出，一台能干的机器人只是可见的终端，背后需要完整生态支撑。

该生态的实际运转方式为：在NEURA Gym中，焊接技师、制造工程师等领域专家手把手教授机器人作业技能；NVIDIA仿真工具将真实数据扩展至数百种光照、几何与环境变体；训练每日在云端运行，推理则由机器人胸部内置计算单元本地完成。通过Neuraverse平台，单一机器人习得的技能可部署于异构机群，合作伙伴亦可将其工艺知识转化为可复用技能。

与舍弗勒、博世等工业企业的数据合作，为这一流程注入真实制造工艺。Nordmann表示，这是"德国硬件+德国基础模型+操作德国设备"，在欧洲研发、面向全球部署。

GTC Berlin是展示物理AI当下能力的理想舞台：一台人形机器人独立、实时、无剪辑地完成复杂真实任务。感谢团队与NVIDIA的合作伙伴关系让这一切成为可能。这就是来自欧洲、面向世界的物理AI。

尽管此次演示为家用场景，Nordmann强调与BSH合作的核心目的在于测试并推动"机器人友好型"设备的开发。NEURA Robotics的首要重心仍在工业领域，该市场需求明确、运营回报清晰；服务机器人次之，家庭场景为长期目标。

4NE1 Gen 4首秀：从讲台走到展位

演讲尾声迎来新品首秀。同日于慕尼黑工业大学RoboGym开幕仪式上发布的4NE1 Gen 4，从主讲台步行至NEURA展位。该代机型面向规模化生产，较前代减重20%，机身更纤薄并采用织物外层，同样运行Neuron AI。

NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋亦到访展位，观看机器人作业演示。