MIT CSAIL 与 CMU 提出 Workspace Models，让机器人以轻量记忆模块学习复杂技能
MIT CSAIL 与 CMU 提出 Workspace Models，用大视觉语言模型在离线阶段把长历史观测压缩为隐向量，并训练小型策略模型，使机械臂能在毫秒级内规划下一步动作。
推荐理由：该研究把大模型的离线推理蒸馏为轻量记忆模块，让机械臂在毫秒级内完成长时记忆推理，为机器人实时决策提供可迁移思路。
#Grasping and manipulation
MIT CSAIL精选AI 评分7171
Dexmate精选AI 评分6262 Dexmate 拆解编码智能体执行机器人任务的全过程
Dexmate 让 Codex（GPT-6 Astra）和 Claude Code（Opus 5.5）通过 MCP 工具控制 Vega 轮式双臂移动操作机器人，水果入篮和开门任务全部成功，精度更高的碗架任务在原始工具接口下无一成功。
推荐理由：Dexmate 用 Codex 和 Claude Code 实测机器人任务，量化了动作之外的时间开销与安全响应缺口。
Beijing Humanoid Robot Innovation Center精选AI 评分7070 北京人形「慧思开物」平台发布 Hi-WBC 通用全身控制模型
北京人形于11月2日在「慧思开物」平台发布 Hi-WBC 通用全身控制模型，将人体动作参考与真实物理约束结合，使机器人能随负载、外力和地形变化调整执行方式。该模型采用 MoE 与策略蒸馏的持续技能扩展框架、融合接触力预测的 Contact-aware Learning 和引入地形感知的 Perceptive Control。
推荐理由：原文披露了Hi-WBC在动作跟随之外处理负载、外力和地形约束的技术路线，可了解全身控制从展示走向作业的路径。
AgiBot精选AI 评分7272 六台智元 G2 机器人在上海便利店完成 24 小时试点，共执行 1730 项任务
六台智元 G2 轮式人形机器人在上海徐汇区一家营业中的便利店完成为期 24 小时的试点，合计完成 1730 项任务，其中四台通过最终考核。
推荐理由：智元披露六台 G2 在真实便利店 24 小时的任务分布与考核结果，可观察具身智能在持续运营中的实际表现。
Atom Robotic/阿童木机器人精选AI 评分6060 阿童木机器人发布仿生五指灵巧手天巧一号
阿童木机器人推出自研仿生五指灵巧手天巧一号，采用肌腱式柔性传动与反置驱动单元，整手高度221mm、单指长126mm，配置7个自由度并保留拇指对捏能力。该手标配五枚指尖传感器与一枚掌心传感器，配合自研肌腱非线性补偿算法实现±0.1mm重复定位精度。产品同时交付原生运动控制框架，支持位置控制与柔顺力控切换，即日起开放样机测评与商务对接。
推荐理由：原文给出了肌腱传动加反置驱动的构型取舍与原生运控交付方式，读者可据此判断灵巧手集成成本的变化。
PsiBot/灵初智能精选AI 评分7171 灵初智能等提出 FAFM：面向异频数据的连续动作生成方法，被 NeurIPS 2026 录用
灵初智能联合北京航空航天大学、北京大学、香港中文大学提出频率感知流匹配方法 FAFM，论文被 NeurIPS 2026 主会录用。该方法用离散余弦变换（DCT-II）把动作表示为对应真实时间的频域系数，在系数空间做流匹配并约束一阶时间导数，无需增加可学习参数，可独立使用或接入 π₀、π₀.₅ 等 VLA 模型。
推荐理由：论文给出不增加可学习参数的频域动作表示，可接入现有 VLA 模型，为异频数据联合训练提供可迁移思路。
PsiBot/灵初智能精选AI 评分7171 北大-灵初联合实验室 RoboFFT 被 CoRL2026 接收，用强化学习后训练生成式机器人策略
北大-灵初联合实验室提出的 RoboFFT 被 CoRL2026 接收，这是一种面向生成式机器人策略的强化学习后训练方法，复用扩散模型和流模型预训练时的前向加噪过程构造近似概率比，用于 PPO 风格裁剪更新。
推荐理由：该方法复用扩散与流模型的前向加噪损失构造策略更新信号，为生成式策略后训练提供了一条可复用的思路。
CMU Robotics Institute精选AI 评分6262 CMU 提出 Wiggle and Go：抖动绳索估计物理属性以规划操作
CMU 机器人研究所团队提出 Wiggle and Go 系统，让机器人先短暂抖动绳索或线缆，用俯拍摄像头记录波动传播，再由计算机视觉算法跟踪运动并估计其物理属性，据此规划后续动作，无需先反复试错。该模型完全在仿真中训练，再借助真实绳索抖动时的运动估计属性以提升实机预测精度。研究已被 2026 年机器人学习会议（CoRL）接收，下月在奥斯汀报告，部分由美国国家科学基金会资助。
推荐理由：该方法用一次抖动估计绳索物理属性，再据此规划动作，为柔性物体操作提供了可迁移的思路。
戴盟机器人精选AI 评分7272 戴盟机器人完成数亿元战略融资，蚂蚁集团领投
戴盟机器人宣布完成数亿元战略轮融资，由蚂蚁集团领投，老股东超额跟投，距其亿元A轮融资仅两个月。公司同期推出触觉锚定世界模型Daimon-TWM，参数规模达10B级，可在NVIDIA RTX 5090平台实时推理，并称在接触密集型操作任务中平均成功率较π0.5提升两倍。戴盟还建成含触觉全模态数据集Daimon-Infinity，首批1万小时数据开源后在魔搭社区获得近500万下载量。
推荐理由：融资消息之外，原文还交代了触觉世界模型Daimon-TWM的架构与数据采集布局，可据此了解触觉路线的技术主张。
Yaskawa精选AI 评分7070 安川电机与GAZOO Racing将AI自主焊接机器人技术导入GR KART制造现场
安川电机与丰田GAZOO Racing共同开发AI自主化机器人生产技术，并于2026年9月在蒲郡GR KART工房开始导入。该技术基于双方2024年共同开发的SFA工法（Sequence Freezing Arc Welding），采用搭载GPU与AI的MOTOMAN NEXT机器人，可自主识别管道框架状态、完成焊接、质量确认与补正，并综合外观图像、焊接声音及各类数据进行分析。
推荐理由：安川与GAZOO Racing把SFA焊接经验延伸为AI自主焊接产线，并已在GR KART工房实际投产，可观察焊接自动化从验证走向量产现场的路径。
珞石机器人精选AI 评分7070 珞石逐星H轮式人形机器人入驻舍弗勒太仓具身智能数智工厂产线
10月20日舍弗勒太仓具身智能机器人数智工厂启用，5台珞石逐星H系列轮式人形机器人在智能装配产线上参与料箱搬运、零件分拣、压装与螺丝装配、功能检测、打标及包装等作业，为下一代人形机器人生产含执行器在内的关节模组零部件。
推荐理由：原文给出了整机进入量产产线的具体工序与技术配置，可帮助读者判断轮式人形机器人当前在真实制造场景中的可用边界。
Kinetix AI · YouTube精选AI 评分6262 KAI Halo 案例 EgoWild2Dex：用第一人称数据训练双臂灵巧操作
KAI Halo 案例 EgoWild2Dex 展示了如何从高难度的第一人称（egocentric）数据得到高质量双臂灵巧操作能力，项目页为 https://mmlab.hk/egowild2dex 。
推荐理由：材料给出了从第一人称人类数据到机器人双臂操作的完整训练路径与成功率，可迁移之处在于其数据利用思路。
Agile Robots/思灵机器人精选AI 评分6262 Agile Robots 与奥迪在英戈尔施塔特工厂试点移动人形机器人零件分拣
Agile Robots、奥迪、达索系统和英伟达在 NVIDIA GTC Berlin 宣布合作概念验证，在奥迪英戈尔施塔特工厂用移动人形机器人完成零件分拣与排序，供整车终装使用。
推荐理由：原文说明了虚拟孪生先于实机部署的验证流程，读者可了解人形机器人进入汽车物流的实际落地路径。
CMU Robotics Institute精选AI 评分6868 CMU 研究团队为 DeltaHands 机器人手开发仿人多感官指尖
CMU 研究人员设计了可安装在 DeltaHands 柔性机械手上的人手启发式指尖，结合应变片测量捏握压力、麦克风通过塑料指甲捕捉微振动，可数纸杯、识别材质并抓取豆腐块和薯片等易碎物品。每个指尖成本低于100美元，而用现成产品搭建类似装置需约800美元，工作已在 Pittsburgh 举行的 2026 Intelligent Robots and Systems Conference 上发表。
推荐理由：原文给出仿人指尖的多模态触觉设计和低于100美元的成本细节，读者可了解力与振动感知如何支持操作控制。
Sanctuary AI精选AI 评分7878 Sanctuary AI 发布 TIGER 方法，用模仿策略作密集奖励加速机器人强化学习
Sanctuary AI 提出 TIGER（Task-Space Imitation Guidance for Efficient Reinforcement Learning），不执行模仿策略，而是把其动作块经控制器映射为末端执行器参考轨迹，转化为密集奖励供强化学习使用。
推荐理由：原文给出把模仿策略转为密集奖励的具体做法与消融数据，读者可以判断它能否用于自己的稀疏奖励操作训练。
Boston Dynamics精选AI 评分6767 Boston Dynamics 发布新一代 Atlas 机器人灵巧手：13 自由度四指设计
Boston Dynamics 为新一代 Atlas 人形机器人发布灵巧手，从 GR2 的 7 自由度增至 13 自由度，采用四指含 4 自由度对掌拇指，直接驱动且仅用单一执行器类型。设计舍弃小指以降低成本与复杂度，配备指尖与掌部压觉触觉传感器，支持捏取、三指抓取和按压工具扳机等操作，并针对仿真到现实迁移与强化学习做了高保真仿真优化，已有动态任务的初步 sim-to-real 结果。
推荐理由：原文详细说明新一代 Atlas 灵巧手的自由度、驱动与仿真设计取舍，读者可以了解手部设计如何服务强化学习与实际作业。
MagicLab/魔法原子精选AI 评分7070 MagicLab 解析 Magic-Brain 的 In-Context 视觉引导设计，magicVLA 抓取成功率从 70% 升至 94.4%
MagicLab（魔法原子）介绍 Magic-Brain 框架中的视觉引导方案，用 VLM Agent 输出 bbox、分割模型细化为三色掩码叠加到观测图像，将语义引导转为视觉引导。
推荐理由：魔法原子详解 Magic-Brain 视觉引导层的设计动机与实现，读者可以了解把语言指令转成像素引导后对抓取成功率的影响。
Figure AI精选AI 评分7979 Figure AI 发布 Helix 2.5，在 30 个陌生家庭实现零样本全身自主
Figure AI 发布 Helix 2.5，在 30 个从未采集数据的湾区家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾和铺床三项长时程全身行为，无需在评估环境中采集数据或微调。
推荐理由：原文给出 Index 预训练对零样本泛化的对照数据和评测细节，可帮助读者理解人形机器人预训练迁移的实际水平。
PKU EPIC Lab精选AI 评分6464 PKU EPIC Lab 提出 UniPart 实现零样本语言驱动 3D 部件分割
PKU EPIC Lab 提出 UniPart，一个以 CLIP 文本嵌入为条件的前馈跨模态 3D Transformer，用自由文本短语在点云上选取功能部件，实现零样本语言驱动 3D 部件分割。
推荐理由：论文给出文本驱动的3D部件分割方法与自建数据集，并验证可迁移到真实世界语言条件抓取。
PKU EPIC Lab精选AI 评分7373 FoldNet++：面向机器人T恤折叠与展开的大规模合成数据集
PKU EPIC Lab 发布 FoldNet++，一个用于机器人T恤折叠与展开的大规模合成数据集，涵盖 6 种机器人本体、1K 件T恤、1K 环境资产和 120K 条带丰富标注的演示。
推荐理由：原文给出了数据规模和真实环境部署成功率，读者可以据此评估纯合成数据训练衣物操作策略的可行性。