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748 篇结果今日新增 1近 7 天 56 篇
Eka Robotics完成1.5亿美元A轮融资，力觉优先路线发布VFA视觉-力-动作模型
Eka Robotics完成1.5亿美元A轮融资，推出以力感知为核心的VFA视觉-力-动作模型，实测最高每小时1500次拾取。
甲子光年发布个人机器人应用价值报告
甲子光年发布《个人机器人应用价值研究报告》，研判具身智能在家庭家务、养老照护等场景的落地路径与商业化趋势。
开发者称在单台Mac Studio上完成人形SuperMimic训练
有开发者称仅用单台Mac Studio设备、训练5个小时即完成人形SuperMimic训练，并称其为首个此类案例。
英伟达 Isaac Lab 3.0 正式版上线，仿真训练工具链再升级
英伟达 Isaac Lab 3.0 正式版上线，新增多物理引擎、多 GPU 规模化训练及强化学习后训练与策略部署能力。
法奥机器人与影身智能达成生态战略合作，聚焦柔性产线具身智能
法奥机器人与影身智能宣布达成生态战略合作，双方将围绕柔性产线场景推进具身智能应用，涉及环境感知与柔性作业能力。
arXiv论文提出免训练离线指标S²，用感觉运动对齐预测具身策略成功率
研究者提出免训练离线指标S²，衡量模型感知表征与物理运动几何的对齐程度，并发现其与下游机器人任务成功率正相关。
AgenticRoboRL 提出面向机器人规划器的通用后训练框架
arXiv 论文提出 AgenticRoboRL，先监督微调再用任务成败为奖励做多轮强化学习，后训练机器人规划器。
剑桥团队研究用非机器人合成数据预训练机器人行为先验
剑桥等机构研究用程序生成的数学抽象合成数据预训练机器人行为先验，在未见物理任务上取得零样本预测能力。
优必选提出Thinker-WM：单Transformer联合生成视频、深度与动作
优必选Thinker Team发布Thinker-WM，用单一Unified Dynamics Transformer在表示层联合生成RGB视频、度量深度和机器人动作，并称在三大基准取得第一。
AI2团队发布MolmoSpaces仿真生态与MolmoBot策略，仿真数据实现零样本真机迁移
UW机器人学研讨会介绍AI2在仿真合成数据与大规模机器人训练方面的工作，含MolmoSpaces生态和MolmoBot策略。
思灵机器人联合英伟达发布科研人形机器人平台Agile ONE SN
在柏林GTC大会上，思灵机器人与英伟达联合发布面向科研的人形机器人平台Agile ONE SN，搭载板载算力与预装软件栈，意在压缩科研搭建环境的时间。
哈佛、英伟达等联合提出RAX：冻结大模型智能体实现真机自学
哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
舍弗勒太仓机器人数智工厂启用，在手订单达4亿欧元
舍弗勒宣布太仓机器人数智工厂正式启用，并披露机器人在手订单已达4亿欧元，显示其在该业务领域已有一定订单积累。
生数科技直播Motubrain 2.0训练全流程
生数科技世界模型团队开启Motubrain 2.0训练全流程公开直播，计划持续半个月，开源前展示具身模型训练与迭代过程。
Dyna Robotics介绍世界动作模型Dyna2及半人形轮式机器人应用
Dyna Robotics联合创始人Jason Ma介绍世界动作模型Dyna2，基于超百万小时数据训练，可预测未来视频并生成机器人动作，机器人已在鼎泰丰折餐巾纸。
千诀科技发布预测式世界模型Polibrain，已在多形态机器人上适配
千诀科技在南京首届物理AI与世界模型大会上发布预测式世界模型Polibrain，已在四足、人形、轮式、双臂等机器人形态上开展适配。
UC Berkeley提出TacGooseBumps：柔性凸点层让压阻触觉阵列获得剪切感知
UC Berkeley团队提出TacGooseBumps方法，在压阻触觉阵列上加装柔性凸点层，使原本主要感知法向压力的传感器具备剪切感知能力。
VeyForge 推出机器人仿真训练物理资产合成平台
VeyForge 面向机器人研发推出 3D 物理资产合成平台，可将照片或文本转为带 PhysX 物理属性的资产，目标降低数据合成成本 90%。
英伟达开源机器人数据引擎模型套件Flora
英伟达开源面向机器人数据处理的模型套件Flora，可自动生成带时间戳的动作描述并提供过程奖励，称每天可处理20万小时视频。
开发者开源四足机器人控制器，新增基于深度的落脚点选择
开发者为其自研四足机器人运动控制器加入深度相机建图与落脚点选择，采用MPC与WBC，目前处于MuJoCo仿真阶段。
AgenticRoboRL：将编码智能体后训练引入具身机器人规划
arXiv论文提出AgenticRoboRL框架，通过监督微调与多轮强化学习后训练机器人规划器，在LIBERO-PRO上显著提升成功率。
MAPLE：无需训练、以Mondrian过程为先验的室内探索方法
研究者提出无需离线训练的MAPLE方法，用Mondrian过程生成地图假设来预测未知区域的占用情况，在多个环境和传感器量程下优于非预测式探索。
苏黎世联邦理工展示四足机器人全身灵巧操作复原巨型魔方
苏黎世联邦理工机器人系统实验室展示四足机器人仅凭四肢协同复原巨型魔方，结合视觉感知与强化学习实现全身灵巧操作。
Dream Labs发布Dream-1世界动作模型，以API形式跨机器人调用
Dream Labs推出世界动作模型Dream-1，尝试让不同机器人共用一套操作模型，并可通过API调用。