观点：我们可能低估了机器人数据集中相机本身的作用
作者结合第一视角机器人数据处理经验指出，仅存 RGB 帧会让观测难以定位到三维空间；相机内参、畸变参数和双目外参配合匹配算法可在下游恢复真实单位的深度。其团队在自中心视角采集方案中同步记录标定后的双目视频、相机位姿、身体骨架和手部坐标，并结合运动追踪，支持重建、多传感器对齐及跨本体迁移等后续任务。作者强调传感器与数据集设计应同步规划，标定与同步误差会让采集成本最低的数据集变得难以利用。
#数据与仿真
Reddit r/humanoidroboticsAI 评分4545
The Robot ReportAI 评分3535 The Robot Report 播客：人形机器人演示为何仍未通过泛化测试
Appen 生成式 AI 研究总监 Jeanine Sinanan-Singh 在 The Robot Report 播客第 265 期中解释，为何精彩的机器人演示不一定证明其行为可泛化，并强调人在环训练机器人依然重要。
RobohubAI 评分3131 Robot Talk 第 164 期：与 Michelle Lu 谈加速机器人学习
Vsim Technology 联合创始人兼 CEO Michelle Lu 在播客中谈用仿真和人工智能教机器人学习新技能。她曾在 NVIDIA 任仿真技术总监，与联合创始人开发了首个端到端 GPU 加速强化学习框架 Isaac Gym；2022 年两人离开 NVIDIA 创立 Vsim，目标是解决基于仿真的机器人 AI 在效率、可扩展性和 sim-to-real 差距上的局限。
Leiphone RoboticsAI 评分6464 源升智能杨思成：具身模型能力突破之前，灵巧手要先卷性能
源升智能创始人杨思成在访谈中提出，模型能力不够强时会要求硬件能力很强，等模型突破后灵巧手才能做减法。其自研 Apex Hand 采用掌内混合绳驱方案，有21个自由度，最大单手主动负载30公斤，开合约0.2秒，并在2026年8月第二届世界人形机器人运动会上搭载举重、拔河重量级组别的金银铜牌队伍。他强调可靠性与灵巧性优先，用单向绳驱加末端编码器补偿蠕变，并认为灵巧手的终局是可靠的通用生产力工具。
DexmateAI 评分5757 Dexmate 论工业 Physical AI 硬件四墙并举 Vega 1 Pro 为例
Dexmate 发文主张工业 Physical AI 的部署上限由硬件而非模型决定，并以自家 Vega 1 Pro 为例展开。
Skild AIAI 评分4848 Skild AI：让机器人通过观看人类视频学习新技能
Skild AI 提出通过观看人类视频来突破机器人数据瓶颈，认为遥操作受限于环境多样性和实时采集规模，无法达到基础模型所需的数据量。其方案是跨本体学习，只需不到 1 小时机器人数据微调，即可让模型仅凭视频演示学会新技能，将人类的“抓取”映射到不同机器人本体的执行动作上。
RealMan/睿尔曼AI 评分2727 睿尔曼创始人郑随兵在企业社会责任论坛提出构建远程劳动力网络，打造可持续“真机数据引擎”
睿尔曼创始人、CEO郑随兵12月19日在2025企业社会责任论坛上介绍，公司正通过“远程劳动力网络”让操作者实时指挥机器人执行叠毛巾、管廊巡检、电力管控等真实任务，并积累场景数据反哺具身智能。睿尔曼一体化关节模组年产能已突破10万台，机械臂通过CR L3认证，平均无故障运行时间达5万小时。公司还于2023年2月联合建立GPR开源联盟，2024年发布移动复合机器人开发平台。