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DSWAM：面向精细机器人操作的双系统世界动作基础模型
DSWAM结合系统1的世界动作执行器与系统2的语言视觉子任务规划器，实现精细机器人操作，并在DeMaVLA环境下与VLA模型进行公平对比。
智平方在联合国发布类脑大模型NeuroVLA，开辟不堆算力的新路径
智平方在联合国发布全球首个原创类脑大模型NeuroVLA并开源，通过借鉴人脑机制降低机器人运动抖动75%以上，实现低功耗智能。
StableVLA入选ICML顶会，全球首个信息瓶颈适配器VLA鲁棒性架构开源
星尘智能联合北大、清华研发的StableVLA，通过信息瓶颈适配器提升VLA鲁棒性，在仅0.5B参数下达到与7B模型相当的抗干扰能力。
上海交大提出WLA模型，融合语言意图与物理动态提升机器人长程任务能力
上海交大DENG Lab提出WLA模型，将子任务语言进度与物理动态预测分离，在长程任务中成功率56.5%，推理延迟仅40毫秒。
清华与星动纪元合作提出HEFT方法：全尺寸人形机器人L7实现负重24公斤遥操作
清华大学联合星动纪元等人提出HEFT方法，通过特权运动指导和窗口负载课程训练，实现全尺寸人形机器人L7在负重24公斤下的稳定遥操作。
港科大与诺亦腾提出人形机器人长程操作框架OmniContact
OmniContact通过接触流将人形机器人的元技能串联，实现长程移动操作，搬运、推动等任务成功率达98.7%和82.5%。
帕西尼与地瓜机器人联合打造具身智能解决方案
帕西尼与地瓜机器人合作，将自研全模态大模型适配国产芯片，提升机器人实景作业与泛化能力，推动具身智能商业化落地。
人形机器人Loco-Manip工作梳理：数据、策略、力控与VLA的技术链路
文章系统梳理了人形机器人移动操作的技术链路，涵盖接触数据获取、策略集成、生成式数据、力控稳定性及VLA调用方法。
斯坦福研究利用自由形式偏好实现机器人长时域信用分配
斯坦福大学团队提出利用自由形式偏好生成的密集奖励，解决机器人强化学习在长时域任务中的信用分配难题。
帕西尼与无锡数据集团合作，启动城市级全模态数据采集
帕西尼与无锡数据集团达成战略合作，以城市级全域场景为采集域，构建具身智能全模态数据采集5.0范式。
逐际动力与阿里云联合发布FluxVLA Engine，降低具身智能开发门槛
逐际动力与阿里云合作，将FluxVLA Engine上架PAI平台并开源，简化VLA/WAM模型工程化流程，支持人形机器人全身操作。
自变量发布跨模态具身动作分词器 X-Tokenizer
自变量机器人提出跨模态动作分词器X Tokenizer，通过语义残差量化实现动作语义与几何分离，提升多模态对齐与长程任务性能。
逐际动力提出CWI全身模仿系统：解耦上下半身数据实现人形机器人操作与运动协同
逐际动力联合多所高校提出全身模仿框架CWI，通过数据解耦、双AMP判别器和多Critic训练，让人形机器人上半身保留操作多样性、下半身保持稳定运动风格。
通用触觉基础模型FTP-1发布，实现跨21种传感器的接触操作策略
FTP-1通过统一触觉表示和独立专家模块，在已见和未见传感器上均显著提升操作成功率，推动触觉领域进入基础模型时代。
逐际动力开源FluxVLA Engine更新，新增人形机器人全身移动操作与真机部署支持
逐际动力自研的FluxVLA Engine正式合入人形机器人VLA支持，成为首个打通全身训练与真机部署链路的开源VLA工程平台。
人形机器人强化学习运动控制技术观察：AMP、BFM与世界模型的分工
文章分析人形机器人强化学习运动控制技术栈，认为AMP提供自然运动先验，BFM构成可调用行为基座，世界模型负责上层判断与调度，底层控制稳定性是关键。
慧思开物双模型合规备案落地，具身大脑基座与多模态交互模型商业化在即
慧思开物完成国内首个具身智能双模型合规备案，为商业化奠定基础。
非夕科技在Automate 2026发布Enlight和MICO，拓展具身智能生态
非夕科技在Automate 2026发布全感知自适应机器人Enlight和一体化仿人智能平台MICO，并与多家合作伙伴展示应用，推动具身智能从实验室走向真实场景。
宇树科技支持BitRobot开源最大真实家居人形全身遥操作数据集
宇树科技宣布支持BitRobot开源在真实家居环境中收集的最大人形全身遥操作数据集，以推动通用人形机器人发展。
北京市长殷勇调研星动纪元，强调加快具身智能机器人产业创新
北京市长殷勇调研星动纪元，要求聚焦仿真技术、世界模型等关键攻关，支持龙头企业拓展工业物流等场景，推动机器人从样机向规模化发展。
银河通用发布全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型AstraBrain-WBC 0.5
银河通用发布全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型AstraBrain-WBC 0.5，基于2万小时人类数据训练，首次实现运动控制零样本泛化。
Physical Intelligence 提出自一致性训练机制提升机器人模型性能
Physical Intelligence 研究发现自一致性训练机制对机器人模型至关重要，包括正逆模型、多摄像头及训练测试间的一致性。
Physical Intelligence研究揭示世界模型可复现VLA策略排名
Physical Intelligence研究发现世界模型评估能够复现不同性能VLA检查点在真实世界策略中的排名。
星尘智能与桥德科技达成战略合作，进军半导体与医疗高端制造
星尘智能与桥德科技签署战略协议，将绳驱AI机器人部署于半导体与医疗制造场景，计划三年内实现百台级机器人部署，共同开拓超千万元市场空间。