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千寻智能WRC展示全栈能力：30天时间密度推动具身系统进化
千寻智能在WRC重演客厅整理Demo，30天内多项成功率提升至99%以上，展现全栈技术体系的时间密度能力，并已落地工业场景。
中坚科技旗下桦之坚携巨型概念机器人ZERO亮相2026世界机器人大会
中坚科技旗下桦之坚在2026世界机器人大会发布巨型概念人形机器人ZERO，同时展出灵睿P1及消防机器狗。
ETH Zürich开源统一机器人定位与状态估计框架Holistic Fusion
ETH Zürich机器人系统实验室发布开源框架Holistic Fusion，融合多传感器实现跨任务定位与状态估计，适应不同机器人平台。
墨奇智能发布MoRA架构及MORPHI KINO机器人
墨奇智能发布自研具身智能架构MoRA及轮式机器人MORPHI KINO，现场完成15分钟家居长程任务。
具身模型评测工具包PRM-as-a-Judge 1.5：从成功率转向过程评估
新型工具包将机器人轨迹转为进度曲线，实现细粒度过程评估，弥补成功率指标的不足。
面向人形机器人的专业网球风格：自适应运动规划与跟踪框架AdaPT
上海AI实验室等机构提出AdaPT框架，使人形机器人从转播视频学习网球发球和回合风格，并在G1和Dobat Atom机器人上实现真实部署。
四足机器人通过受限空间的动态技能迁移学习
研究者提出分层强化学习框架，使四足机器人能够动态穿越狭窄门洞，并验证其可扩展至其他动态任务。
招商局狮子山人工智能实验室亮相世界机器人大会，展示柔性叠衣方案
招商局狮子山人工智能实验室首次亮相世界机器人大会，展示自研LiOS端云协同基础设施与柔性衣物折叠方案。
CoToGrasp：基于接触拓扑条件的灵巧抓取合成新框架
法国科研团队提出CoToGrasp框架，在规范工作空间内学习接触流形，无需物体标注即可按接触拓扑生成稳定抓取，并完成真机验证。
GOAG：面向灵巧操作的生成式物体无关抓取规划器
法国研究团队提出GOAG抓取规划器，利用抓取器与物体接触面几何一致性，实现物体无关的训练和高效采样，平均成功率达86.93%
QDOS：面向离线到在线强化学习的质量-多样性技能学习新方法
东京大学团队提出QDOS方法，通过优势加权质量-多样性预训练从离线数据中提取多样且高价值的技能，提升机器人操作和运动任务性能。
PI0.5模型在艾利特EC63工业机械臂上应用效果显著
PI0.5模型在艾利特EC63机械臂上较SmolVLA抖动减少，成功率提升，泛化能力增强。
北京人形机器人创新中心发布Pelican-VL 2.0与天工Omni新品
北京人形机器人创新中心宣布Pelican-VL 2.0商用，并推出天工Omni新品，亮相世界机器人大会。
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。