快讯｜7×24 具身智能动态

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。

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，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。

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。

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。

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。

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、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 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。

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。

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。

研究者提出 ConfigWM，以语言任务描述作为配置信号，引导视觉嵌入映射到任务特定状态空间，提升噪声环境下的规划稳定性。

研究者提出多智能体世界模型 OverSeer，通过加入空间固定的辅助相机视角提升时序与智能体间一致性。

研究者提出Video-Point Model，以多视角视频与语言指令为输入，联合预测未来视频与场景点的三维轨迹，并将动作作为生成器模态用于机器人控制。

arXiv 新论文提出 CoopUQ 框架，将跨机器人占用预测与约束多智能体强化学习结合，提升遮挡和分布外场景下的多机器人导航安全。

该研究构建基于MuJoCo的农业仿真环境，用演示数据适配Octo与π0.5两个预训练策略，并在Franka Research 3上实机验证。

研究者提出基于强化学习的SkateNav框架，让被动轮四足机器人自主学习滑行、蹬地与转向的时序分配，并在真实环境中完成零样本迁移。

亚马逊等团队提出 WBD 方法，让机器人利用手臂与躯干共同支撑物体，在 Unitree G1 上完成三类任务，50 次测试成功 45 次。

研究者提出 DISCO，用物理仿真中的渐进加宽 MCTS 生成长程规划，再将搜索结果蒸馏进策略与价值模型。

Dyna Robotics称机器人通过100万小时人类第一视角数据探索Scaling Law，其Dyna-1实验室任务成功率达99.4%，但真实商业场景仍暴露精度等问题。

万创鑫诚宣布具身智能桌面六轴机械臂VLA-ARM上线，面向桌面级具身智能应用场景。

睿尔曼发布RM-65双臂协作演示，机器人通过感知、规划与操作流程自主完成桌面整理，并披露RM-65F负载与工作半径参数。

研究提出PGPG无监督偏好对齐框架，借助专家演示自动生成伪偏好标签，用于微调生成式控制策略。

PNP Robotics称已在Franka协作机器人平台完成肌电信号驱动灵巧手控制验证，实现意图解码与同步抓取。

研究者提出AnyGoal基准与开源库，用目标偏移任务检验世界模型能否重组已见状态与动作，发现现有模型持续失败。

VAST发布并开源实时世界模型EdenLive，在单张RTX 5090、720P条件下5B模型生成速度超过24FPS，端到端延迟为百毫秒级。

Luma AI 提出 SEAR 自进化机器人框架，在330个仿真任务和5个真机任务中检验技能库积累与错误继承问题。

开源项目SONAR以随机傅里叶特征近似RBF核，把单类SVM改写为随机梯度下降形式，可在机器人控制回路中逐样本学习正常残差边界。

研究者提出 AffordanceWAM，在生成未来世界中对可供性进行建模，并联合预测机器人动作，在 RoboCasa 等基准上优于基线。

一篇观点论文提出，JEPA 类潜在世界模型的可解释性应从解读表征转向理解潜在变量的交互与因果作用。

英伟达联合斯坦福、UC伯克利提出GLST，研究目标动态变化的在线链式导航，并指出探索与重访之间的梯度冲突。

ReconVLA通过目标区域重建学习细致视觉表示并生成动作，视频讲解模型结构、代码与训练配置。

李飞飞团队提出DemoMimic方法，可将人手示范动作迁移至机械手，为机器人操作技能学习提供新思路。

论文提出理由引导的偏好强化学习框架，在偏好标签外引入理由标签，学习更可解释、更符合人类偏好的奖励模型。

本期速报收录5条产业动态与8篇论文，涉及机器人基础模型、触觉感知、仿真数据共演化、无人机竞速与个性化操作基准。

Google Gemini 4 Argon 展示零样本模仿学习能力，机器人通过观看单个人类投掷视频自动推导运动轨迹，仿真训练将成功率从 56% 提升至 75%。

清华特奖得主、GeoPT一作吴海旭创立物原科技，从搭载物理建模能力的世界模型切入，已迅速完成多轮融资。

英汉思动力与逐际动力合作发布具身网球机器人TENNIIX ULTRA MAX，结合TRON 2移动能力与AI网球陪练系统，并亮相比利·简·金杯。

浙大团队提出 RoboHarness，借助通用大模型与三块控制积木实现零训练机器人操作，并给出抓取位姿与 SE(3) 变换的完备性证明。

优必选自研具身世界模型Thinker-WM在WorldOlympiad、EWMBench、WorldArena1.0 Track-1三项基准评测中位列第一，采用多模态统一表征，单模型支持六种能力。

四川具身人形机器人科技有限公司完成超1亿元Pre-A轮融资，资金用于“爱湫”迭代、万台级生产基地建设与销售体系搭建。

深辰凯动羽毛球机器人与人类选手连续对打1452拍，获吉尼斯世界纪录认证，其通用物理运动平台可向物流等动态操作场景复用。

开源 Rust 机器人框架 copper-rs 发布 1.3 版本，新增基于真实负载自动搜索任务调度的能力。

LeWAM以约17M参数实现视觉表征、动作潜空间动力学与随机策略的单阶段联合训练，在10个仿真环境中性能领先。

研究者从推理算法视角定义符号有用性，提出求解器充分符号化概念与反例引导的符号发明算法。

Isaac Lab 发布浏览器交互示例归档，含 Newton WebAssembly 仿真与导出工具，以文档形式提供可复现构建。

前华为小艺大模型负责人唐都钰创办观行数智，提出主动式物理AI概念并设计双模型架构ProAgent。

非夕自适应机器人结合新智具身N0-VTLA视觉触觉语言动作模型，融合视觉、触觉与力觉，实现内存条精准对位与稳定插拔。

幻尔推出miniHexa Pro桌面级仿生六足机器人，配备18DOF六足底盘与2DOF机械臂，并搭载ESP32-P4C5双核AI算力模块，支持大模型与智能体融合。

研究者提出GeoState几何表示，将场景状态演化与相机观测分离，在Waymo等数据集上验证了预测与跨视角查询能力。

CarryOn双循环机制为冻结的VLA模型提供个性化任务分解与安全执行监督，在真实机器人上降低违规率并提升恢复成功率。

Isaac Lab 推出 v6 浏览器仿真演示，新增多米诺骨牌、VBD 线缆弯曲和 Ant 行走场景，基于 WebAssembly 在浏览器端运行。

爱普生在2026工博会展示SCARA、六轴及协作机器人新品，并推出RC+8.0开放平台，面向多场景推进本土合作。

越疆在上海工博会推出PULSA 7与PULSA 12工业协作机器人，提供7 kg和12 kg负载配置，覆盖高速作业、精度、部署便利与协作安全等需求。

梅卡曼德在工博会2026展示具身智能“眼脑手”方案，机器人可定位抓取传送带上动态移动工件。

云迹机器人双节期间13天完成近2000万次任务，累计行走168.9万公里，售后远程解决率超九成。

库卡在工博会期间发布“开天 KAI”智能平台，并推出仿真软件、协作机器人、具身产品及焊接方案。

智身科技开源GAWM，在JEPA世界模型中加入状态对齐损失，用两帧潜在表示还原位置与速度，并质疑潜在轨迹越直越好的流行观点。

生成式物理仿真平台 Genesis 发布 v1.4.4，加速 GPU 刚体仿真并提升基于扰动的多接触稳健性。

西北大学、华盛顿大学、新加坡国立大学与微软联合提出GAM,以冻结的3D定位主干提取目标物体的度量3D结构,将外观与几何分离,提升机械臂操作稳定性。

何恺明团队提出视觉原生Harness框架VISTA，无需重训模型即可保存并回看原始画面，在ARC-AGI-3等基准上提升多模态模型表现，后续指向具身任务。

波士顿动力披露新一代Atlas灵巧手，自由度由7个增至13个，可完成捏取、三指抓握及扣动工具扳机等操作。

UniWAM将VLM语义推理、视频生成动力学与动作预测整合进混合Transformer架构，预训练数据含近5000小时机器人数据。

DAVIAN-Robotics 在 Hugging Face 公开基于 pi05 底座微调的 DiscoDemo-Stage3 模型，面向 Franka 机械臂堆叠方块任务。

南洋理工大学与Ropedia提出COAP方法，将机器人策略写成代码，在RoboDojo仿真任务中取得70.24%成功率。

Aether AI发布因果原生机器人系统CRIS-0，演示0.2秒急停、平均2秒重规划，并在多项长程任务中完成有效恢复。

研究者提出PathTime-VLA，将运动规划中的路径-时间参数化引入VLA动作表示，把机器人运动路径与执行速度解耦，以降低基于遥操作数据的适配难度。

受人类认知启发，MemoryVLA++为机器人引入记忆库与潜空间世界模型，在多个模拟基准和真实任务中优于主流方案。

BiGym 2.0 基于宇树 G1 构建，涵盖 20 个家务任务，对比演示学习策略与仿真自主写码智能体的移动操作表现。

研究者提出CSF，一种无需训练的安全过滤器，可将自然语言安全规则接地到运动生成器产生的安全与不安全参考轨迹，并在Unitree G1上验证。

非夕 MICO 机器人在 IROS 2026 现场演示 GPU 精密装配，依托力感知与双臂协同完成精细操作，并采用模块化设计。

Sereact双臂退货处理系统已在德国和波兰投入运营，TrinaTracker推出光伏安装与清洁机器人，多篇具身模型论文给出部署与评测数据。

Hugging Face 模型仓库公开了由 DAVIAN-Robotics 上传的 pi05_droid_jointpos，该模型面向机器人操作任务，并带有 lerobot 与 openpi 等多类标签。

MIT推出参数化机器人设计工具Draft，结合114款执行器与49种机器人设计数据，可直接生成可用于MuJoCo仿真的模型。

研究者提出ME-World多智能体自我中心世界模型，在共享token序列中联合去噪多个自我流，提升共享环境一致性与动作控制。

HuMBLE提出结合人类运动数据与强化学习的人形机器人运动学习框架，在Atlas和Unitree G1上实现实时可转向、鲁棒且仿生的全身运动策略。

研究者提出CMP-IRRT*规划框架，利用顶视RGB估计障碍高度，使四足机器人可穿越低矮障碍，并开源代码。

开发者将 M5Stack Stack-chan 与 LEGO 电机轮毂结合，采集驾驶演示数据训练 ACT 策略，实现循线和护栏间行驶。

Google DeepMind 的 Keerthana Gopalakrishnan 在访谈中称机器人仍处 GPT-2 时代，并拆解 Gemini Robotics 2 的三模型分层。

掌心尺寸四足机器人Q8botOne具备快速小跑与跳跃能力，负重可达自重两倍，支持编程自定义步态，结构易拆解改装，面向桌面把玩与机器人技术实验。

研究者提出一种利用几何先验的非参数模仿学习方法，可在数据稀缺与异方差不确定性下实现快速适应，并在真实机器人操作任务中验证。

研究提出力感知运动框架，让四足机器人在负载受外部交互时，仅凭机载测量推断力并柔顺响应

论文提出接触引导探索与多评论家强化学习方法，使四足机器人学会推箱、滚球等非抓取式移动操作并保持稳定。

MIT教授Russ Tedrake在访谈中分析人形机器人能力跃升原因，对比大行为模型与视觉语言动作模型，并分享仿真部署经验。

斯坦福提出面向机械臂操作的DITTO框架，仅需一段人类演示视频即可完成单样本模仿学习。

多篇 arXiv 预印本围绕精细双臂操控、视频数据迁移、施工导航与触觉风险编码等机器人操控与感知问题展开。

螃蟹机器人仿真握力测试显示，强化学习训练后握力由6.4N提升至12.72N，相关代码与配方已开源。