PlbKin190/physical-ai-atlas-data huggingface dataset:
Lab: GEAR (Generalist Embodied Agent Research)
Parent organization: NVIDIA Corporation
Type: corporate
HQ country: US (Americas)
Focus: humanoid foundation models; VLA; world models; sim2real; generalist embodied agents
Flagship (EN): Released Isaac GR00T N1, the first open foundation model for generalist humanoid robot reasoning and skills, with weights published on Hugging Face.
Flagship (FR): A publié Isaac GR00T N1, premier modèle de fondation ouvert pour le raisonnement et les compétences génériques des robots humanoïdes, avec des poids diffusés sur Hugging Face.
Key people: Jim Fan (Director of AI, Distinguished Scientist, co-lead de GEAR); Yuke Zhu (co-lead de GEAR, professeur UT Austin)
Open outputs: Poids d'Isaac GR00T-N1-2B (Hugging Face, licence NVIDIA Open Model), datasets NVIDIA Physical AI, code d'Eureka, Voyager, VIMA et MineDojo sur GitHub.
Notable (EN): GEAR's demos anchor NVIDIA's Physical AGI narrative at GTC keynotes; the group also produced Eureka, an LLM-driven reward design method, and the open-ended agent Voyager.
Notable (FR): Les démonstrations de GEAR alimentent le récit de « Physical AGI » de NVIDIA lors des keynotes GTC ; l'équipe a aussi produit Eureka, une méthode de conception de récompenses pilotée par LLM, et l'agent en monde ouvert Voyager.
Lab: Google DeepMind Robotics
Parent organization: Google DeepMind (Alphabet)
Type: corporate
HQ country: GB (EMEA)
City: Londres
Focus: VLA; embodied reasoning; cross-embodiment; manipulation; sim2real
Flagship (EN): Ships Gemini Robotics 1.5 and Gemini Robotics-ER 1.6, vision-language-action models that reason before acting and transfer across different robot embodiments.
Flagship (FR): Développe Gemini Robotics 1.5 et Gemini Robotics-ER 1.6, des modèles vision-langage-action capables de raisonner avant d'agir et de transférer leurs compétences entre différents types de robots.
Key people: Carolina Parada (Senior Director, Head of Robotics); Aaron Saunders (ex-CTO Boston Dynamics, recruté en 2025)
Open outputs: Pas de poids ouverts pour Gemini Robotics/Robotics-ER (accès waitlist et SDK) ; contribution historique à l'initiative ouverte Open X-Embodiment / RT-X (dataset collaboratif multi-labos, 2023).
Notable (EN): Heir to RT-2 and RT-X, the team runs partnerships with Boston Dynamics, Apptronik and Agile Robots, and coordinates a 2026 EMEA robotics accelerator program.
Notable (FR): Héritière de RT-2 et RT-X, l'équipe multiplie les partenariats industriels (Boston Dynamics, Apptronik, Agile Robots) et pilote en 2026 un programme d'accélérateur robotique dédié à l'EMEA.
Lab: Meta FAIR (Fundamental AI Research)
Parent organization: Meta Platforms, sous-groupe de Meta Superintelligence Labs
Type: corporate
HQ country: US (Americas)
Focus: world models; embodied simulation; tactile perception; human-robot collaboration
Flagship (EN): Published V-JEPA 2, a 1.2-billion-parameter self-supervised world model trained on over one million hours of video that enables zero-shot robotic control on a Franka arm.
Flagship (FR): A publié V-JEPA 2, un world model auto-supervisé de 1,2 milliard de paramètres entraîné sur plus d'un million d'heures de vidéo, permettant un contrôle robotique zero-shot sur un bras Franka.
Key people: Rob Fergus (Director of AI Research chez FAIR depuis mai 2025)
Open outputs: V-JEPA 2 (poids et code ouverts), PARTNR (benchmark et dataset de 100 000 tâches domestiques), Meta Sparsh (encodeur tactile), Meta Digit 360 et Digit Plexus (capteurs et plateforme matérielle), tous publiés fin 2024 et en 2025.
Notable (EN): Yann LeCun left Meta in November 2025 after founding FAIR in 2013, to launch the startup AMI Labs; FAIR continues under Rob Fergus inside Meta Superintelligence Labs, but public sources do not clearly confirm physical AI as a distinct strategic priority in mid-2026.
Notable (FR): Yann LeCun a quitté Meta en novembre 2025, après avoir fondé FAIR en 2013, pour lancer la startup AMI Labs ; FAIR continue sous la direction de Rob Fergus au sein de Meta Superintelligence Labs, mais aucune source publique ne confirme clairement que la physical AI reste une priorité stratégique distincte mi-2026.
Lab: Toyota Research Institute (TRI) - Large Behavior Models
Parent organization: Toyota Motor Corporation
Type: corporate
HQ country: US (Americas)
City: Los Altos
Focus: manipulation; diffusion policies; large behavior models; sim2real
Flagship (EN): Developed Large Behavior Models that piloted Boston Dynamics' electric Atlas humanoid with a single policy controlling both hands and feet, building on the earlier Diffusion Policy work.
Flagship (FR): A développé les Large Behavior Models, qui ont piloté l'Atlas électrique de Boston Dynamics avec une seule politique contrôlant à la fois les mains et les pieds, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de Diffusion Policy.
Key people: Russ Tedrake (SVP Large Behavior Models chez TRI, Toyota Professor au MIT); Ben Burchfiel (Senior Research Manager); Naveen Kuppuswamy (Senior Research Scientist, robotique tactile)
Open outputs: Dataset DROID (76 000 trajectoires, ~350h, effort inter-institutionnel avec 13 labos), licence CC-BY 4.0 avec code d'entraînement ; Drake, toolkit de simulation robotique open source.
Notable (EN): Tedrake's dual role at TRI and MIT CSAIL anchors TRI within the academic robotics ecosystem.
Notable (FR): Le double rôle de Tedrake chez TRI et au MIT CSAIL ancre TRI dans l'écosystème académique de la robotique.
Lab: RAI Institute (Robotics and AI Institute, ex Boston Dynamics AI Institute)
Parent organization: Organisation de recherche indépendante financée par Hyundai Motor Group et Boston Dynamics
Type: corporate
HQ country: US (Americas)
City: Cambridge (Massachusetts)
Focus: reinforcement learning; legged locomotion; dexterous manipulation; hardware design
Flagship (EN): Co-developed with Boston Dynamics a shared whole-body reinforcement learning pipeline for the electric Atlas humanoid, producing both natural walking gaits and gymnastic moves via zero-shot sim-to-real transfer.
Flagship (FR): A co-développé avec Boston Dynamics un pipeline d'apprentissage par renforcement corps entier partagé pour l'Atlas électrique, produisant à la fois une démarche naturelle et des figures gymniques via un transfert sim-to-real zero-shot.
Key people: Marc Raibert (fondateur de Boston Dynamics, dirigeant du RAI Institute); Marco Hutter (dirige le nouveau bureau de Zurich, professeur à l'ETH Zurich)
Open outputs: Aucun accès ouvert significatif identifié (code/modèles non publiés).
Notable (EN): Opened a Zurich office in 2025 and signed a donation agreement with the ETH Foundation USA funding joint robotics research with ETH Zurich.
Notable (FR): A ouvert un bureau à Zurich en 2025 et signé un accord de donation avec l'ETH Foundation USA finançant des projets de recherche robotique conjoints avec l'ETH Zurich.
Lab: Microsoft Research - Physical AI Research
Parent organization: Microsoft Corporation
Type: corporate
HQ country: US (Americas)
Focus: VLA; tactile manipulation; multimodal agents; benchmarks
Flagship (EN): Announced Rho-Alpha, its first robotics model derived from the Phi vision-language lineage, integrating tactile perception and tested on bimanual industrial and humanoid platforms.
Flagship (FR): A annoncé Rho-Alpha, son premier modèle robotique dérivé de la lignée vision-langage Phi, intégrant la perception tactile et testé sur des plateformes industrielles bi-bras et humanoïdes.
Key people: Ashley Llorens (CVP et Managing Director, Microsoft Research Accelerator)
Open outputs: Magma : code et poids ouverts (GitHub microsoft/Magma, Hugging Face microsoft/Magma-8B) ; Rho-Alpha en accès anticipé uniquement au moment de la vérification.
Notable (EN): A cross-lab initiative spanning Redmond, Cambridge (UK), New York and Montreal rather than a single dedicated lab; Magma unifies digital UI agents and physical robot manipulation.
Notable (FR): Initiative transverse répartie entre Redmond, Cambridge (UK), New York et Montréal plutôt qu'un labo unique dédié ; Magma unifie agents numériques d'interface et manipulation robotique physique.
Lab: Sony AI Zurich - Project Ace
Parent organization: Sony AI (Sony Group Corporation)
Type: corporate
HQ country: CH (EMEA)
City: Zurich
Focus: real-time control; event-based vision; model-free reinforcement learning; dexterous manipulation
Flagship (EN): Built Project Ace, an autonomous table-tennis robot able to compete with elite human players, combining high-speed event-based vision sensors with model-free reinforcement learning, published on the cover of Nature in April 2026.
Flagship (FR): A construit Project Ace, un robot autonome de tennis de table capable de rivaliser avec des joueurs humains d'élite, combinant capteurs de vision événementielle haute vitesse et apprentissage par renforcement model-free, publié en couverture de Nature en avril 2026.
Key people: Peter Dürr (Director, Sony AI Zurich, lead du projet Ace)
Open outputs: Recherche publiée dans Nature ; aucun poids ou code open source identifié au moment de la vérification.
Notable (EN): Sony AI also runs a parallel Gastronomy Flagship Project on dexterous culinary manipulation robots, distinct from the commercial AIBO product line.
Notable (FR): Sony AI mène en parallèle le Gastronomy Flagship Project, consacré aux robots de manipulation culinaire dextre, à distinguer de la gamme produit grand public AIBO.
Lab: IRIS Lab (Intelligence through Robotic Interaction at Scale)
Parent organization: Stanford University
Type: academic
HQ country: US (Americas)
City: Stanford (Californie)
Focus: imitation learning; meta-learning; VLA; human-robot data collection
Flagship (EN): Created Mobile ALOHA, a low-cost mobile bimanual teleoperation system letting a robot learn complex household tasks such as cooking and tidying from around 50 demonstrations.
Flagship (FR): A créé Mobile ALOHA, un système de téléopération bimanuelle mobile à bas coût permettant à un robot d'apprendre des tâches ménagères complexes (cuisine, rangement) à partir d'environ 50 démonstrations.
Key people: Chelsea Finn (Assistant Professor, Stanford, William George and Ida Mary Hoover Faculty Fellow, cofondatrice de Physical Intelligence); Karl Pertsch (postdoc); Moo Jin Kim (doctorant, co-auteur OpenVLA)
Open outputs: Co-développement d'OpenVLA (modèle VLA 7B, poids ouverts) et d'Octo (politique généraliste open source, avec Berkeley et CMU) ; code Mobile ALOHA et RoboCrowd publiés en open source.
Notable (EN): As of mid-2026, Stanford's official faculty profile still lists Chelsea Finn as an active Assistant Professor with no documented leave, alongside her role as Physical Intelligence co-founder.
Notable (FR): Mi-2026, la page officielle de Stanford liste toujours Chelsea Finn comme professeure assistante active, sans congé documenté, en parallèle de son rôle de cofondatrice de Physical Intelligence.
Lab: RAIL - Robotic AI & Learning Lab
Parent organization: UC Berkeley (EECS, au sein de BAIR)
Type: academic
HQ country: US (Americas)
City: Berkeley (Californie)
Focus: reinforcement learning; offline RL; generalist manipulation; VLA
Flagship (EN): Released BridgeData V2, a dataset of over 60,000 manipulation trajectories across 24 environments with free-form natural language instructions, built for generalizable policy learning.
Flagship (FR): A publié BridgeData V2, un dataset de plus de 60 000 trajectoires de manipulation réparties sur 24 environnements avec instructions en langage naturel libre, conçu pour l'apprentissage de politiques généralisables.
Key people: Sergey Levine (Professor, directeur du lab); Andrew Wagenmaker (postdoc)
Open outputs: BridgeData V2 (dataset et code, GitHub rail-berkeley/bridge_data_v2), co-développement de Q-Transformer avec Google DeepMind, co-leadership d'Octo, SERL (Sample-Efficient Robotic RL) en open source.
Notable (EN): Chelsea Finn, Dhruv Shah and Kate Rakelly are among the lab's notable alumni; the separate 'Berkeley Humanoid' project belongs to Koushil Sreenath's Hybrid Robotics lab, not RAIL.
Notable (FR): Chelsea Finn, Dhruv Shah et Kate Rakelly figurent parmi les alumni notables du lab ; le projet distinct « Berkeley Humanoid » relève du labo Hybrid Robotics de Koushil Sreenath, pas de RAIL.
Lab: Carnegie Mellon University Robotics Institute (Pathak Research Group)
Parent organization: Carnegie Mellon University
Type: academic
HQ country: US (Americas)
City: Pittsburgh
Focus: dexterous manipulation; legged locomotion; humanoid learning; foundation models
Flagship (EN): Developed RMA (Rapid Motor Adaptation), an algorithm trained entirely in simulation and deployed without fine-tuning on a real A1 quadruped robot for real-time terrain adaptation.
Flagship (FR): A développé RMA (Rapid Motor Adaptation), un algorithme entraîné entièrement en simulation et déployé sans réglage additionnel sur un robot quadrupède A1 réel pour une adaptation au terrain en temps réel.
Key people: Deepak Pathak (Assistant Professor, Robotics Institute ; CEO de Skild AI); Abhinav Gupta (Professor, Robotics Institute ; co-fondateur et président de Skild AI); David Held (Associate Professor); Katerina Fragkiadaki (Associate Professor)
Open outputs: Code de RMA et travaux dérivés publiés en open source (GitHub) ; publications RSS/CoRL en accès arXiv.
Notable (EN): Skild AI, a 2023 CMU spin-off co-founded by Pathak and Gupta, raised a $1.4B Series C led by SoftBank in January 2026 at a valuation above $14B to build a general-purpose robot foundation model.
Notable (FR): Skild AI, essaimage CMU de 2023 cofondé par Pathak et Gupta, a levé 1,4 Md$ en série C menée par SoftBank en janvier 2026, pour une valorisation supérieure à 14 Md$, afin de construire un modèle de fondation robotique généraliste.
Lab: Improbable AI Lab
Parent organization: MIT CSAIL
Type: academic
HQ country: US (Americas)
City: Cambridge (Massachusetts)
Focus: dexterous manipulation; agile locomotion; reinforcement learning; sim2real
Flagship (EN): Demonstrated Visual Dexterity, real-time in-hand reorientation of novel and complex object shapes from a single depth camera on a hardware setup costing under 5,000 dollars.
Flagship (FR): A démontré Visual Dexterity, une réorientation en temps réel dans la main d'objets nouveaux aux formes complexes à partir d'une seule caméra de profondeur, sur un montage matériel coûtant moins de 5 000 dollars.
Key people: Pulkit Agrawal (Steven and Renee Finn Chair Assistant Professor, MIT EECS, directeur du lab); Gabe Margolis (doctorant, auteur principal de Rapid Locomotion)
Open outputs: Code de Rapid Locomotion via Reinforcement Learning (GitHub Improbable-AI/rapid-locomotion-rl) ; publications arXiv en accès libre pour Visual Dexterity.
Notable (EN): Rapid Locomotion via Reinforcement Learning reached record speeds of 3.9 m/s on the MIT Mini Cheetah and transferred to the Unitree Go1 across natural terrain.
Notable (FR): Rapid Locomotion via Reinforcement Learning a atteint des vitesses record de 3,9 m/s sur le MIT Mini Cheetah, avec un transfert sur le Unitree Go1 sur des terrains naturels variés.
Lab: Robotic Systems Lab (RSL)
Parent organization: ETH Zurich
Type: academic
HQ country: CH (EMEA)
City: Zurich
Focus: legged robots; reinforcement learning; locomotion; mobile manipulation
Flagship (EN): Taught the ANYmal quadruped to autonomously navigate parkour-style obstacles and rubble through reinforcement learning, published in Science Robotics in March 2024.
Flagship (FR): A appris au quadrupède ANYmal à franchir en autonomie obstacles de type parkour et gravats grâce à l'apprentissage par renforcement, publié dans Science Robotics en mars 2024.
Key people: Marco Hutter (Head of Lab, Director ETH Centre for Robotics, cofondateur d'ANYbotics); Cesar Cadena (Senior Scientist)
Open outputs: Organisation GitHub leggedrobotics (300+ dépôts), notamment rsl_rl (framework RL), elevation_mapping_cupy (cartographie GPU) et open3d_slam (SLAM point-cloud).
Notable (EN): Hutter co-founded ANYbotics, the spin-off commercializing ANYmal; RSL trains its policies via massively parallel simulation running thousands of simulated ANYmal robots on a single workstation.
Notable (FR): Hutter a cofondé ANYbotics, l'essaimage qui commercialise ANYmal ; RSL entraîne ses politiques via une simulation massivement parallèle faisant tourner des milliers d'ANYmal simulés sur une seule machine de bureau.
Lab: LASA - Learning Algorithms and Systems Laboratory
Parent organization: EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne)
Type: academic
HQ country: CH (EMEA)
City: Lausanne
Focus: learning from demonstration; dynamical-systems control; dexterous manipulation; human-robot interaction
Flagship (EN): Formalized learning-from-demonstration control via dynamical systems, applied to whole-body control on the iCub humanoid and bimanual manipulation with KUKA arms, including mid-air object catching.
Flagship (FR): A formalisé le contrôle par systèmes dynamiques appris par démonstration, appliqué au contrôle corps entier de l'humanoïde iCub et à la manipulation bi-bras avec des bras KUKA, y compris le rattrapage d'objets en vol.
Key people: Aude Billard (fondatrice et directrice du lab depuis 2006, directrice du Swiss Innovation Booster on Robotics)
Open outputs: DS Motion Generator, iCub Whole Body Task Controller, MLDemos (toolkit ML), datasets Crowdbot et LASA Handwriting Dataset, tous publiés sur la page dédiée Source Code and Datasets.
Notable (EN): The complementary BioRob Lab at EPFL (Auke Ijspeert) works in 2026 on bio-inspired locomotion controllers trained by reinforcement learning on humanoid robots.
Notable (FR): Le labo complémentaire BioRob de l'EPFL (Auke Ijspeert) travaille en 2026 sur des contrôleurs de locomotion bio-inspirés entraînés par apprentissage par renforcement sur des robots humanoïdes.
Lab: Programme robotique humanoïde IIT (iCub Tech Facility et AMI Lab)
Parent organization: Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)
Type: academic
HQ country: IT (EMEA)
City: Genova
Focus: humanoid robots; whole-body control; telerobotics; human-robot interaction
Flagship (EN): Built ergoCub, a next-generation humanoid developed with Italy's INAIL workplace-safety authority to reduce workers' biomechanical risk, alongside the iCub3 avatar system, a top-ranked bipedal robot at the ANA Avatar XPRIZE finals.
Flagship (FR): A construit ergoCub, un humanoïde de nouvelle génération développé avec l'autorité italienne des accidents du travail INAIL pour réduire les risques biomécaniques des travailleurs, ainsi que le système d'avatar iCub3, robot bipède le mieux classé lors des finales de l'ANA Avatar XPRIZE.
Key people: Giorgio Metta (Directeur scientifique de l'IIT); Daniele Pucci (coordinateur de l'AMI Lab et du projet ergoCub, cofondateur de Generative Bionics); Lorenzo Natale (responsable du Humanoid Sensing and Perception Lab); Marco Maggiali (Facility Coordinator, iCub Tech)
Open outputs: YARP (Yet Another Robot Platform, middleware open source v3.0) et logiciels iCub/ergoCub publiés sur GitHub (organisation robotology).
Notable (EN): Generative Bionics, a spin-off co-founded by Pucci, raised 70 million euros for 'Made in Italy' humanoid robots; the ergoCub-INAIL project was recognized in New Delhi for ethical and sustainable AI use.
Notable (FR): Generative Bionics, essaimage cofondé par Pucci, a levé 70 millions d'euros pour des humanoïdes « Made in Italy » ; le projet ergoCub-INAIL a été distingué à New Delhi pour l'usage éthique et durable de l'IA.
Lab: MIRMI - Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence
Parent organization: Technische Universität München (TUM)
Type: academic
HQ country: DE (EMEA)
City: Munich
Focus: robot learning; tactile and contact-aware robotics; human-robot interaction; assistive robotics
Flagship (EN): Founded in April 2018 by Sami Haddadin, MIRMI unites robot learning, tactile robotics and assistive robotics research, and now claims a self-reported top global ranking in robotics per CSRankings.org.
Flagship (FR): Fondé en avril 2018 par Sami Haddadin, MIRMI réunit la recherche en apprentissage robotique, robotique tactile et robotique assistive, et revendique un classement mondial de premier plan en robotique selon CSRankings.org (auto-déclaration de l'institut).
Key people: Lorenzo Masia (Executive Director depuis octobre 2024, robotique portable et assistive); Achim Lilienthal (Deputy Director, perception multimodale); Angela Schoellig (Industry & International)
Open outputs: Aucun dépôt ou dataset open source spécifique confirmé au moment de la vérification.
Notable (EN): Founding director Sami Haddadin left MIRMI in January 2025 and now serves as VP Research at MBZUAI in Abu Dhabi.
Notable (FR): Le directeur fondateur Sami Haddadin a quitté MIRMI en janvier 2025 et occupe désormais le poste de VP Research à MBZUAI, à Abou Dabi.
Lab: H2T - High Performance Humanoid Technologies Lab
Parent organization: Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute for Anthropomatics and Robotics
Type: academic
HQ country: DE (EMEA)
City: Karlsruhe
Focus: humanoid robots; grasping; mobile manipulation; learning from human observation
Flagship (EN): Develops the ARMAR humanoid family since 1998, with the latest ARMAR-7 generation able to autonomously perform everyday household tasks such as emptying a dishwasher or folding laundry.
Flagship (FR): Développe la famille de robots humanoïdes ARMAR depuis 1998, la dernière génération ARMAR-7 étant capable d'exécuter en autonomie des tâches ménagères du quotidien comme vider un lave-vaisselle ou plier du linge.
Key people: Tamim Asfour (Full Professor, directeur du H2T, porte-parole du Robotics Institute Germany, IEEE Fellow depuis janvier 2026)
Open outputs: ArmarX (architecture logicielle cognitive open source), Master Motor Map (format de capture de mouvement), Simox, IVT, RobotEditor, et datasets KIT Human Motion Database, KIT Motion-Language Dataset et Bimanual Actions Dataset.
Notable (EN): Asfour leads the Robotics Institute Germany (RIG), a national initiative federating German robotics research, with dedicated Physical AI events in 2025-2026.
Notable (FR): Asfour pilote le Robotics Institute Germany (RIG), initiative nationale fédérant la recherche robotique allemande, avec des événements Physical AI dédiés en 2025-2026.
Lab: Oxford Robotics Institute (ORI)
Parent organization: University of Oxford, Department of Engineering Science
Type: academic
HQ country: GB (EMEA)
City: Oxford
Focus: long-term autonomy; robot learning; autonomous driving; scene understanding
Flagship (EN): Produced the Oxford RobotCar Dataset, a reference autonomous-driving dataset with over 100 repeated traversals of the same route over a year, spinning off the self-driving software company Oxa (formerly Oxbotica).
Flagship (FR): A produit l'Oxford RobotCar Dataset, un jeu de données de référence pour la conduite autonome comptant plus de 100 traversées répétées d'un même trajet sur un an, à l'origine de l'essaimage Oxa (anciennement Oxbotica).
Key people: Nick Hawes (Director de l'ORI depuis 2022); Ingmar Posner (Founding Director, aujourd'hui Deputy Director, cofondateur d'Oxa); Paul Newman (Professor, head du Mobile Robotics Group, cofondateur d'Oxa)
Open outputs: Oxford RobotCar Dataset et Oxford Radar RobotCar Dataset, en accès ouvert sur robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk.
Notable (EN): Oxa raised 47 million dollars in a 2021 Series B and 140 million dollars in a 2023 Series C to deploy its GPS-independent autonomous driving software stack.
Notable (FR): Oxa a levé 47 millions de dollars en série B (2021) puis 140 millions de dollars en série C (2023) pour déployer sa pile logicielle de conduite autonome indépendante du GPS.