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CoToGrasp提出接触拓扑条件化灵巧抓取合成方法
新框架CoToGrasp以对象无关方式学习接触流形，实现零样本泛化，在DexGraspNet上达到先进性能并完成实物验证。
GOAG：面向灵巧机器人操作的目标无关抓取规划器
GOAG提出生成式目标无关抓取规划方法，以接触面分布实现多指抓取泛化，成功率86.93%。
EXIMO：利用视觉语言模型引导VLA策略微调的新方法
EXIMO算法通过探索、模仿、优化三阶段，利用视觉语言模型规划，提升VLA策略微调的样本效率和最终性能。
PartialBiGrasp：从部分视角推断隐藏局部几何以进行双臂抓取
研究提出PartialBiGrasp框架，利用部分点云观测生成双臂抓取，通过卷积占用网络和采样优化，实现稳定抓取。
DA-WAM：面向驾驶世界模型的决策对齐未来潜在表示
研究人员提出DA-WAM框架，将预测学习与规划优化统一，在NAVSIM基准上取得先进性能
章鱼动力发布“脑-手-数据”技术体系，亮相世界机器人大会
章鱼动力在世界机器人大会发布“脑-手-数据”体系，包括SYNWorld世界模型、OctoH-Hand灵巧手和OctoSense数采方案，并称已完成近10亿元融资。
Dream2Reward：基于正向演示的过渡对齐奖励模型助力机器人操作
研究团队提出Dream2Reward奖励模型，无需失败标注即可从成功演示中学习，提升机器人操作策略学习效果。
面向具身智能的第一视角视频视觉语言模型综述
综述视觉语言模型在第一视角视频理解中的应用，涵盖手物交互、时序推理和具身智能部署。
北大团队用 Franka 机器人完成豆腐精细操作演示
北京大学研究团队借助 Franka Research 3 机器人，在模型自主决策下完成豆腐等柔软物体的精细操作，展示高精度力控能力。
五一视界发布具身数据底座AperData与具身应用平台AperOne，披露空天战略
五一视界发布AperData和AperOne，并披露低空-太空-深空战略，推动机器人落地。
松灵 COBOT MAGIC 实拍家居与厨房场景数据采集
松灵COBOT MAGIC在家居与厨房场景进行机器人数据采集，支持具身智能模型训练。
鹿明发布NexCore机器人进化引擎
鹿明推出面向产业具身的NexCore，构建数据、模型、技能与机器人持续迭代闭环，推动具身智能在真实任务中学习验证进化，促进规模化落地。
2026世界机器人大会发布《具身智能在应急场景的应用需求》
2026世界机器人大会发布具身智能应急应用需求报告，明确产业方向。
通用具身基础模型 DM0.5 亮相 WRC：一条模型驱动三条作业线
DM0.5在WRC现场展示同时驱动三条作业线，覆盖分拣、精细操作等多任务跨场景能力。
Hydra-0：面向通用世界建模与控制的动作流方法
Hydra-0提出以动作流为统一视觉接口的世界模型，跨本体降低运动误差并支持零样本组合与数据高效适应，在RoboLab基准上达到高相关性。
具身智能Harness框架兴起：东方理工发布Thea，多家机构跟进
宁波东方理工等机构推出具身智能Harness框架Thea，并在多款机器人本体上完成演示，华为、清华等也展开相关研究。
LoopMaster具身系统发布自进化学习新范式
LoopMaster提出基于单条轨迹的具身操作学习新范式，并已注册域名。
通用世界模型Hydra-0发布：以动作流为共享控制接口
研究提出Hydra-0通用世界模型，以动作流为共享视觉接口，降低机器人运动误差并支持零样本组合与数据高效适配。
当状态成为攻击面：LLM驱动具身体中的状态语义注入
研究揭示面向大模型驱动具身体的状态语义注入攻击，影响任务规划与执行安全。
家用机器人交互界面正纳入语音与手势
Matic扫地机器人更新支持语音与手势控制，引发家用机器人交互方式讨论。
MatchingPolicy：基于语义对应的跨物体上下文模仿学习策略
MatchingPolicy将对应关系识别与策略解耦，实现少样本跨物体泛化的新方法。
Orbit-Planner：面向在轨避障的潜在世界模型
研究者提出两阶段潜在世界模型Orbit-Planner，用于卫星在轨避障，在Isaac Sim中闭环导航成功率达91.7%。
自动化、电子信息相关背景人才进入具身智能领域的路径与岗位方向
探讨自动化、电子信息背景人员进入具身智能领域的路径与岗位方向，作为产业人才需求信号。
面向城市场景的具身导航长尾问题研究
研究人员提出一种从网络视频学习城市场景具身导航策略的框架，并系统分析罕见但关键场景的长尾现象。