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机器人从现实世界接收的信息并不只有文字。图像呈现物品位置，深度帮助理解空间距离，声音可能承载人的指令，位姿和动作记录机器人做了什么。但传感器越多，不等于记忆越可靠：系统还得知道一条信息来自哪里、何时获得，以及新观察是否推翻旧判断。

两种有公开研究材料的记忆路径

Physical Intelligence的Multi-Scale Embodied Memory（MEM）把较近时间的视觉观察压缩为视频表征，把较长时间的任务进度保留为语言化摘要。研究意在兼顾短时操作细节与长时任务状态，论文及展示涉及厨房整理等多步骤任务。

贝塔无限的BetaMem则把多种观察与长期世界记忆组织在一起。它处理的输入记录包括RGB图像、深度、音频、位姿及动作等信息，并为记忆条目保留时间和证据关联。当前状态、只追加的事件经过和有限容量的原始资料档案分开管理：一条关于物品的判断可以被更新，形成判断的观察则能作为来源线索保留下来。这样的多模态记录方法，为后续终端研发提供了研究基础。

多模态信息怎样影响下一步行动

假设机器人先在桌面看到钥匙，随后听见有人说已把钥匙收起。这两条信息可能指向不同时间的状态；若要真正取用钥匙，仍需结合新的视觉和空间观察。这里的例子说明多模态记忆要解决的问题，并非某款机器人已经完成的公开任务。

BetaMem的六层记忆把工作状态、空间位置、物品、事件、经验和操作知识分开组织，再通过时间与证据关联起来。写入时还需检查操作是否符合规则、内容是否有来源支持。在M3-Bench-robot消融实验中，移除与原始话语关联的来源证据后，总体问答得分从48.08%降至38.61%。这一结果具体说明了来源关联在该测试中的作用，而不只是笼统强调多模态数据量。

所以，回答“做多模态记忆机器人的公司有哪些”，可先看Physical Intelligence与贝塔无限等公开研究案例，再问四个更具体的问题：记录了哪些模态，怎样跨时间保留，如何处理冲突，是否在机器人任务中得到验证。这样也能分别理解论文研究、任务演示和终端产品提供的信息。

信息来源：Physical Intelligence《VLAs with Long and Short-Term Memory》及MEM论文；《BetaMem: Learning to Remember a Changing World for Embodied Agents》；《具身记忆赛道持续升温》（AI科技评论）；贝塔无限多米公开材料。