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
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7878 SWAM：用跨模态对齐扩展世界动作模型
SWAM 研究世界动作模型在引入动作学习后如何维持语言-视频对齐，整理了约 47,000 小时通用视频、第一视角视频、UMI 演示和机器人演示数据，系统比较语言-视频监督、语言-视频-动作监督及两者联合使用的效果。
推荐理由：原文系统比较了语言-视频与动作监督的组合方式，并给出跨模态对齐在动作学习中的训练配方与实机泛化结果。
量子位精选AI 评分8888 蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch
蚂蚁灵波开源触觉预训练基础模型 LingBot-Touch，将磁触觉、视触觉、压阻式触觉信号统一编码为触觉Token，再交给动作模型。团队实验显示，π0.5 在拉拉链任务上直接接入原始触觉读数时成功率从39%降到15%，接入 LingBot-Touch 后升至59%。
推荐理由：原文给出触觉原始信号接入动作模型反而降低成功率的对照实验，以及统一触觉Token后的提升幅度，可作为触觉表征设计的参考。
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。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 学习增强机器人自动化在电机产线实现线缆插入与焊接
研究提出学习增强机器人自动化（Learning-Augmented Robotic Automation）混合系统，将学习型任务控制器与神经三维安全监控器接入传统工业流程，在电机产线自动完成柔性线缆插入与焊接。每项任务仅用不到20分钟真实数据，系统在无物理围栏条件下连续运行5小时10分钟，生产108台电机，产品级质检通过率99.4%，节拍接近人工且循环时间波动更小，焊点质量与熟练操作员相当。
推荐理由：论文给出学习增强工业自动化在真实产线连续运行5小时10分钟、108台电机99.4%合格率的数据，可作为学习控制进入制造的落地参照。
arXiv cs.RO精选AI 评分8080 论文分析智能体式操作策略：AMP1 零样本成功率 85.6%
论文提出智能体式操作策略（AMP），由通用 AI 模型直接控制机械臂并随任务推进调整动作，作者给出的参考实现 AMP1 在单臂、双臂和移动操作上无需改动即可运行。
推荐理由：论文给出通用 AI 模型直接控制机械臂的零样本成功率与实机试验数据，可与 VLA、WAM 专门策略对照。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号精选AI 评分7878 港科广与欧拉万象提出 SLA 空间—语言—动作模型
香港科技大学（广州）与欧拉万象等团队提出 SLA（空间—语言—动作模型），以 π0.5 为基础，在持续预训练和任务训练两个阶段加入三维空间监督。在目标移动测试中，SLA 完成抓取、双手交接和放置的成功率为 76%，π0.5 为 42%；八项真机测试平均成功率 83.8%，比 π0.5 高 24 个百分点。
推荐理由：SLA 在持续预训练阶段加入三维空间监督，数据规模对照显示其成功率提升幅度明显高于无监督对照。
至简动力 · 微信公众号精选AI 评分7272 至简动力与杭叉集团落地超市前置仓机器人分拣产线
11月3日，至简动力与杭叉集团完成首条超市前置仓机器人分拣产线落地，打通AMR合流供料、机器人自主规划与灵巧抓翻、扫码核验到订单分播的完整流程。产线采用至简动力为杭叉定制的机器人本体iX，依托视觉感知与VLA任务规划处理盒装、袋装、瓶装等多形态商品，无需为每个SKU单独建模。实测单机分拣效率最高450件/小时，准确率稳定在98%以上，满负荷下可支持24小时连续无故障运行。
推荐理由：读者可了解超市前置仓分拣产线的实际部署条件与单机效率、准确率数据。
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。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分8383 A2-MEAS 提出以代码为扩展接口的具身多智能体框架
研究团队提出具身多智能体框架 A2-MEAS，以代码作为扩展接口，通过纠错编码结合纠错语言、空间证据、执行历史与动作提议，并由 MetaBrain 提供训练监督和运行时指导。
推荐理由：该框架以代码作为扩展接口，把纠错语言与执行历史注入策略，并给出多基准与实机对比数据。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分8080 LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0，并公开技术报告与在线模拟器
刘松铭创立的 LiberAI 发布新一代世界动作模型 Liber-0，采用语言、视觉、动作三专家流与 Multimodal Attention 联合预测未来画面和动作。
推荐理由：技术报告用对照实验拆解人类数据、动作监督与本体多样性对灵巧操作的贡献，可据此判断数据配比思路。
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。
arXiv cs.RO精选AI 评分7878 AutoDex：自动采集真实世界灵巧抓取数据的系统
AutoDex 是一个无需持续人工操作即可采集真实世界灵巧抓取数据的系统，可自动规划并执行抓取、标注结果并复位物体以持续采集。研究团队用 Allegro 和 Inspire 手在 100 个物体上采集了超过 3500 次抓取试验，记录成功与失败及同步视觉观测和机器人状态；采集 500 条轨迹约需 0.2 人工时，遥操作则为 9.3 人工时。
推荐理由：该研究给出自动采集灵巧抓取数据的闭环系统，并用人工工时与检索成功率对比遥操作和仿真筛选。
众擎机器人 · 微信公众号精选AI 评分8080 众擎与北大发布PyRUA-REAL：真机自进化在RoboDojo达84.42%
众擎机器人与北京大学研究团队联合发布论文PyRUA-REAL，在基础模型参数冻结的设置下，通过研究者与工程师两个编程智能体反复探索、诊断和改代码，把有效做法沉淀为技能与记忆。
推荐理由：论文给出基础模型冻结下靠经验库与双智能体迭代提升真机操作的具体路径和分阶段数据。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7878 PyRUA-DataFarm：用 LLM 智能体替代遥操作生成真实可用机器人数据
PyRUA-DataFarm 提出让编码智能体在仿真中重建任务，由视频模型渲染成真实可用数据，替代遥操作采集机器人演示。在五个真实机器人任务上，仅用该数据训练的策略取得 93/100 次成功，遥操作数据训练的策略为 84/100；在未见过的桌布和彩色光照下，前者保持 87 次成功，后者降至 46 次。
推荐理由：论文给出用编码智能体替代遥操作采集演示的完整流程与成本对比，可据此评估数据采集路线的替代空间。
AI前线 · 微信公众号精选AI 评分7878 蚂蚁灵波具身大脑全栈2.0亮相乌镇峰会，在药房窄道完成自主取药
蚂蚁灵波开源的具身大脑全栈2.0在2026年世界互联网大会乌镇峰会展出，机器人在80厘米宽的药房通道内完成接单、识别药品与分拣交付，同方案已在上海国大药房多家门店常态化运转。
推荐理由：文章梳理了灵波具身全栈2.0被李飞飞团队、KAIST和LeRobot复用的具体方式，可观察开源具身底座如何进入他人研发管线。
未来不远 · 微信公众号精选AI 评分7676 未来不远发布 Self-Evolving WAM 自进化世界动作模型
未来不远发布 Self-Evolving WAM 自进化世界动作模型，将世界动作联合建模、交互经验学习与训练效果反馈接入同一系统。在第0轮至第30轮更新尝试中，四组家庭任务自主完整成功率均有提升：叠衣服从54.6%升至96.8%，晾衣服从46.2%升至91.2%，做意面从42.7%升至89.5%，辣椒炒肉从38.2%升至68.9%。
推荐理由：原文给出四组家庭任务从第0轮到第30轮更新的成功率变化，可观察自进化训练闭环的实际收益。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7878 RoboTryOn：用虚拟试穿将人类视频合成为灵巧机器人演示
RoboTryOn 提出把人类到机器人的转换视为虚拟试穿，保留演示动作、将人替换为参考图指定的目标机器人，并保持任务、物体和背景不变。方法自回归转换关键帧引导视频合成，运动以人手骨架为条件，再用融合深度特征的逆动力学模型（IDM）从合成视频推断动作标签用于策略学习。
推荐理由：提出用虚拟试穿思路把人类视频转成机器人演示，在无真机示教下把新任务成功率从2%提到60%。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分8484 Open-HumanScale 发布 5 万小时第一视角人类视频预训练开放配方
Open-HumanScale 提出首个完全开放的第一视角人类视频预训练配方，将预训练规模扩展到 5 万小时，并配套发布带手部运动与自然语言密集标注的 Open-HumanScale-50K 语料。
推荐理由：材料给出5万小时第一视角人类视频的开放数据与训练配方，并报告数据时长与下游成功率的对数线性关系，可供具身预训练的数据规模决策参考。