NEURA Robotics与NXAI携手，为认知机器人赋予持久记忆

NEURA Robotics与NXAI于2026年10月20日宣布建立合作伙伴关系，将共同开发认知机器人的记忆组件，把NEURA的物理AI技术栈与NXAI的xLSTM架构整合起来，并为Neuraverse平台增添第二种模型选项。

合作分为两部分

根据公告，这项合作的发布地为德国梅青根，内容包括两部分。双方的合作以Neuron AI为基础。这是NEURA面向物理AI的多模态基础模型，融合了3D视觉、触觉、音频、机器人状态和语言，并具备记忆功能。双方正在将NEURA的物理AI技术栈与xLSTM整合。公告称，xLSTM是NXAI研发的一种循环架构，能够在长序列中高效保持并更新状态。NXAI还计划在Neuraverse平台上提供自己的xLSTM模型，使其与Neuron AI并列；公告将此描述为一项计划，而非已经实现的功能。

NEURA Robotics创始人兼首席执行官David Reger在公告中表示：“真正能在日常生活和工业领域提供帮助的机器人，必须具备记忆能力。”Reger称，Neuron AI是基础，Neuraverse是外部AI方案进入机器人的平台，而NXAI则是共同拓展机器人记忆能力的合作伙伴。

NXAI创始人Sepp Hochreiter教授表示，记忆和经验能让机器人跨越多个步骤可靠地完成任务，而NXAI与NEURA正携手将这一优势引入物理AI。

工作记忆与情景记忆

公告通过对比机器人和聊天机器人，说明记忆对实体机器为何至关重要。聊天机器人一次处理一个请求，而机器人则以连续循环的方式感知、判断并采取行动，每秒多次，且可能持续整个班次。公告将记忆分为两个层面：工作记忆负责处理任务的即时状态，例如某个部件是否已经装入、门是开着还是关着，或者启动按钮是否已经按下。情景记忆则更进一步：机器人反复执行某项流程后，再次遇到相同情境时，便能调用以往的经验。

Neuraverse整合与数据控制权

根据公告，在计划中的整合方案下，企业可使用Neuraverse工具链针对自身任务微调NXAI模型，在NEURA Gyms中进行测试，并将其部署到适用的机器人上；所有这些操作都可在企业现已使用的同一训练与应用环境中完成。Neuron AI仍是NEURA自主研发的多模态基础模型，并将继续独立开发；此次合作为平台增加了第二种模型选项，也包括联合研究。企业仍掌握自身流程知识的控制权，并可自行决定是否分享数据和技能。

双方各自提供什么

NEURA提供其物理AI技术栈，包括专有多模态基础模型、机器人技术、传感器技术、来自NEURA Gyms的真实世界训练数据，以及用于工业部署的平台。NXAI则带来公告所称的数十年AI研究积累，以及在循环式智能和记忆方面截然不同的方法。

NXAI是一家总部位于林茨的奥地利深科技公司，核心研究聚焦于面向时间序列和机器人领域的xLSTM模型。该公司在其官网上称自己是一家前沿实验室，并表示其专有的xLSTM记忆架构能够追踪状态，性能优于目前占主导地位的Transformer架构。Hochreiter是NXAI的联合创始人兼首席科学家；该公司表示，自己与林茨约翰内斯·开普勒大学（JKU Linz）及其他研究机构保持密切合作。NXAI还表示，正在以TiRex之名研发基于时间序列分析的专用世界模型，并将开发以神经记忆层级和记忆路由为基础的大规模世界模型，应用于机器人领域。

NEURA Robotics成立于2019年，总部位于梅青根。该公司研发能够看、听、触摸和学习的认知机器人，同时开发大规模部署这些机器人所需的软件、AI和数据基础设施。该公司将Neuraverse描述为一个开放生态系统，机器人能在其中持续学习并分享技能。

根据NEURA的产品文档，Neuron AI是一种感知—语言—动作模型，能够在统一的共享空间中随时间编码3D视觉、触觉与力矩数据、音频、机器人状态和语言，并将这些信息转化为单一的动作流。该模型在机器人本地运行，无需连接云端，由NEURA在梅青根自主开发和训练。训练数据来自三个来源：真实世界的机器人数据、经仿真扩充的数据以及人工示范数据；此外，NEURA还与包括Schaeffler和Bosch在内的工业企业建立数据合作伙伴关系。NEURA表示，Neuron AI可运行于五种机器人机型：4NE-1 Gen 3和Gen 4、轮式4NE-1，以及另外两种双臂平台。

合作双方表示，长远目标是让机器人能够随着时间积累经验，而不只是执行单项技能。公告将这一目标与 Neuraverse 背后的愿景，以及 NEURA 所称的“机器人技能经济”联系起来。在这种模式下，机器人通过现实世界中的互动习得技能，并不断加以完善，再将这些技能应用于不同的机器和环境。