纽约大学开源低成本双臂移动机器人 YOR，物料成本低于1万美元
纽约大学研究团队开源了移动双臂操作机器人 YOR（Your Own Robot），物料清单成本低于10,000美元，项目主页为 www.yourownrobot.ai，论文见 arxiv.org/abs/2602.11150。
推荐理由：低于一万美元的开源双臂移动平台给出了可复现的硬件路线和实测数据，适合评估自建移动操作系统在成本与能力上的取舍。
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松灵机器人精选AI 评分6666
Physical Intelligence SocialAI 评分5252 Physical Intelligence 为 π-0.6 增加 RL token 输出以支持快速强化学习微调
Physical Intelligence 为其最新模型 π-0.6 增加了一个 RL token 输出，由极小的 actor 和 critic 通过强化学习快速学习，让模型在数小时甚至数分钟内即可针对精细任务完成微调，无需训练整个模型。
Dexterity精选AI 评分6060 Dexterity 详解 Foresight 装箱智能体的评测方法与生产指标
Dexterity 发文介绍 Foresight 装箱智能体的系统评测与生产测量。规划侧在四组真实仓库箱型分布上测试，密度 0.65–0.77、稳定性 99.7–100%，并用无分布顺序统计量给出 95% 置信区间；文中还发现随机打乱箱子序列会使局部方差坍缩约 1.4 倍，导致评测偏乐观。
推荐理由：原文完整披露装箱智能体的评测方法，包括无分布置信区间和随机打乱带来的评测偏差，方法可迁移到同类系统。
Physical Intelligence精选AI 评分6060 Physical Intelligence 提出 RLT：用高效在线强化学习实现精细操作
Physical Intelligence 提出名为 RL tokens（RLT）的新方法，让视觉-语言-动作模型（VLA）输出一个特殊 token 与轻量在线强化学习策略对接，仅用少量真实数据即可提升精细操作阶段的速度与成功率。
推荐理由：原文把 VLA 与轻量在线强化学习的接口设计讲清楚了，并给出四项任务上的提速数据，读者可据此评估这类方法能否用于自己的精细操作任务。
Hexagon · XAI 评分2222 机器人世代调研：态度决定普及速度
18,000+人。九个国家。一个问题：什么将引发机器人的下一次飞跃？🤖💥 我们的机器人世代研究显示，全球对机器人的态度存在分歧。将决定机器人多快进入我们生活的，是人，而非成本或技术。 https://hxgn.biz/4ugEYQd
Physical Intelligence精选AI 评分7878 Physical Intelligence 提出 MEM，让 π0.6 的 VLA 记住最长 15 分钟的长时程任务
Physical Intelligence 提出名为 Multi-scale Embodied Memory（MEM）的方法，为视觉-语言-动作模型（VLA）同时提供短期与长期记忆，使模型能完成最长 15 分钟的任务，如清理整个厨房或从头做烤奶酪三明治。
推荐理由：文章把长时程任务的瓶颈定位到记忆机制，并给出短期存视频、长期存语言的双尺度设计，思路可迁移。
WandercraftAI 评分3535 美国空军退伍军人借助 Wandercraft Atalante X 外骨骼训练与脊髓刺激，瘫痪 12 年后恢复直立运动能力
美国空军退伍军人、生物医学工程博士生 Ignacio Montoya 在神经科学学会年会上报告多年自我研究：经皮脊髓电刺激（tSCS）结合自适应任务特异性训练，在临床完全性脊髓损伤 12 年后可能重新激活休眠神经通路。训练中使用 Wandercraft 全自平衡免手扶外骨骼 Atalante X，随机器人辅助逐步减少，其步态一致性、肌肉激活改善，耐力、姿态及膀胱肠道感觉功能亦有提升。
PNDbotics · XAI 评分2525 CLOT全身人形遥操作重大公告
重大公告！面向全身人形机器人遥操作 项目主页：https://zhutengjie.github.io/CLOT.github.io/
Toyota Research Institute RoboticsAI 评分5858 丰田研究院复盘与MIT八年聚合物电解质研究：机器人实验与机器学习闭环设计加速材料发现
丰田研究院（TRI）回顾其AMDD项目在MIT开展的八年聚合物电解质研究，产出约40篇论文和7篇博士论文，并建造了机器人实验平台，将原本需约一个月的测试缩短到一天内完成。团队还开发了多任务图神经网络加速MD仿真并开放最大聚合物仿真数据集，但作者认为AI目前能加速材料类内优化，提出依赖新物理机制的突破性聚合物仍离不开人的创造力。
Physical Intelligence SocialAI 评分4747 π0系VLA涌现人类视频对齐
我们发现 π0/π0.5/π0.6 等 VLA 的一个涌现特性：随着预训练规模扩大，模型学会了对齐人类视频与机器人数据！ 这为我们提供了一种利用人类视频的简便方式。一旦 π0.5 掌握了控制机器人的能力，它就能自然地从人类视频中学习。
Physical Intelligence精选AI 评分7373 Physical Intelligence：VLA 随机器人数据规模扩大涌现人类到机器人迁移能力
Physical Intelligence 研究发现，在只有人类演示出现的泛化场景中，仅将人类第一视角视频与机器人数据混合微调 π0.5，就能让策略性能提升约 2 倍，全程没有使用任何显式的迁移学习机制。
推荐理由：实验显示仅把人类视频混入微调就能让策略在纯人类演示场景上提升约2倍，且该能力随预训练机器人数据规模增长而出现。
TechCrunch RoboticsAI 评分4343 为什么一位研究者要打造长得像、也像蝙蝠一样行动的机器人
美伍斯特理工学院（WPI）教授 Nitin J. Sanket 团队开发出手掌大小、仿蝙蝠使用超声波的飞行机器人，面向搜救任务，靠 AI 软件滤除超声信号中的噪声，可在两米半径内发现障碍物。团队选用自动水龙头常用的低功耗超声传感器，为抑制螺旋桨噪声干扰，又设计 3D 打印结构放置在机器人前方以调制声波，类似蝙蝠鼻、耳、口腔组织的功能。机器人目前已能工作，下一步是提升飞行速度。
Berkeley AUTOLABAI 评分5959 Berkeley AUTOLAB 发布 STITCH 2.0，缝合机器人伤口闭合率提升至 74.4%
Berkeley AUTOLAB 提出 STITCH 2.0 缝合机器人系统，改进 EKF 缝针位姿估计、新增线理解缠方法和自动 3D 缝合对齐算法等七项改进。
LimX Dynamics精选AI 评分6666 逐际动力等联合研究的GVF-TAPE算法入选CoRL 2025，让机器人看视频学会操作
南方科技大学CLEAR Lab、逐际动力与香港大学合作的论文《Generative Visual Foresight Meets Task-Agnostic Pose Estimation in Robotic Table-top Manipulation》入选CoRL 2025。
推荐理由：这项研究给出了从人类视频学习操作的具体技术路线和实验数字，可帮助读者了解视频数据训练机器人操作的可行路径。
FieldAIAI 评分3939 FieldAI 研究院 FAIRI 基于 NVIDIA Omniverse 平台研究动态环境中的具身问答
Field AI 研究院（FAIRI）与 NVIDIA 合作，研究动态环境下的机器人具身问答（EQ&A）。团队借助 NVIDIA Omniverse 平台、Isaac Sim、Omniverse Replicator 和 USD Search API 构建物理精确的 3D 办公场景，模拟环境随时间的变化，并计划开源该长期具身问答数据集。
WandercraftAI 评分4242 Wandercraft Atalante X 外骨骼新案例研究显示中风后步态康复显著改善
Kessler Foundation 的案例研究显示，Wandercraft 自平衡外骨骼 Atalante X 帮助一位 64 岁左侧偏瘫的慢性中风患者完成四周机器人辅助步行训练后，步速从 0.09 m/s 升至 0.19 m/s，步频提高 27.8%，且无不良事件。其动力动态踝关节可复制生理步态力学，改善负重对称性与推进力。作者强调仍需更多研究验证，结果在美国物理治疗协会年会发表。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4848 【泡泡点云时空】基于富置信度互信息的信息论地图构建
RAL 2021 论文提出富置信度互信息（CRMI），基于占据网格单元的连续概率分布与波束因果传感模型（SCM）计算信息增益，避免传统反演传感模型（ISM）的缺陷。仿真与实验表明，CRMI 驱动的机器人对未探索区域和模糊区域探索更精细，复杂度为平方级、接近传统 OGMI，可在线运行。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4545 DiSCo-SLAM：具备两阶段全局-局部图优化的分布式扫描上下文多机器人LiDAR SLAM
DiSCo-SLAM 是首个将轻量级 Scan Context 描述符用于多机器人 SLAM 的分布式框架，面向 3D LiDAR 观测，支持机器人间高效交换数据。该框架包含两阶段全局-局部优化，能在机器人间闭环搜索的未知初始条件下提供稳定的定位结果。在多个多机器人数据集上与分布式高斯-塞德尔（DGS）方法对比，定量验证了其准确性、稳定性与数据效率。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4141 【泡泡一分钟】基于手机的高效通信稳健且精确的多机协同SLAM
RAMA-SLAM提出一种基于集中式客户端-服务器（CS）架构的多智能体协同视觉惯性SLAM系统，客户端运行在智能手机上，通过增强的几何验证、误差感知加权的重投影优化与灵活地图融合策略实现经验共享。该系统在EuRoc数据集和真实环境中实验，结果优于现有方法，并在带宽7.55Mbps的真实环境中演示了协作SLAM的稳定性。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分5555 M2DGR：面向地面机器人的多传感器多场景SLAM数据集
M2DGR是一个由地面机器人采集的大规模SLAM数据集，包含36个室内外场景序列、约1TB数据，传感器套件涵盖六个鱼眼相机、一个朝天RGB相机、红外相机、事件相机、视觉惯性传感器、IMU、激光雷达、消费级GNSS接收器和带RTK信号的GNSS-IMU导航系统，均已标定同步并同步记录。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4747 基于多光谱一致性损失的单目热成像视频自监督深度和三维运动估计
一项发表于 ICRA 2022 的研究提出了一种自监督学习方法，可从单目热成像视频中同时估计深度和自我运动。该方法利用由温度一致性损失和光度一致性损失组成的多光谱一致性，并设计了一个可微的前向扭曲模块，将热成像摄像头的坐标系统转换为可见光摄像头，从而提供补充自监督信号。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4141 基于事件相机和RGB相机融合实现不利条件下稳健的物体检测
ICRA 2022 论文提出一种事件相机与 RGB 相机的冗余传感器融合模型，用于在图像损坏和不同天气条件下进行稳健的物体检测。该方法将事件的体素网格表示作为输入，通过两个并行特征提取器网络分别处理帧和事件。在公开的 DSEC 数据集上训练和评估后，该融合方法相比仅基于帧的检测对常见图像损坏的鲁棒性提高了 30% 以上，且性能优于仅基于事件的检测。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分3030 【泡泡一分钟】应用于不平坦和颗粒状地形的紧凑而灵活的角辐轮式机器人
ICRA 2022 论文提出名为 DODO 的移动机器人，采用斜轮辐轮（ASW）设计以提升在颗粒介质、沥青地面及两者过渡地带的驱动速度。研究用田口方法和 L9 正交阵列优化设计参数，经实验选定脚部单一接触方式，前后 ASW 趾入/趾出角均为 15°，并设 30° 相位差以减小质心沿 Z 轴往复运动。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分5757 NeRF-LOAM：基于神经隐式表示的大规模增量LiDAR里程计与建图
泡泡图灵智库编译介绍 arXiv 2023 论文 NeRF-LOAM，这是作者所称首个面向大规模环境、使用激光雷达数据的神经隐式里程计与建图系统，由 Neural Tracking、Neural Mapping 与 Mesh Reconstruction 三部分组成，均基于其提出的神经符号距离函数（Neural SDF）。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4545 【泡泡一分钟】SimVODIS++：动态环境下的神经语义视觉里程计
SimVODIS++ 在 SimVODIS 网络基础上设计了新的神经语义视觉里程计（VO）架构，并提出具有多任务学习公式的专注位姿估计架构，用于处理动态对象并增强 VO 性能。
泡泡机器人SLAM · 微信公众号AI 评分4343 【泡泡一分钟】使用锚定位姿的基于区间的视觉惯性激光雷达SLAM（i-VIL SLAM）
i-VIL SLAM 提出一种仅假设传感器误差有界的视觉惯性激光雷达 SLAM 方法，通过区间分析将误差传播至地图与轨迹，并用 GNSS/INS 数据得出的锚定位姿稳定不确定性累积。实验显示，经典 SLAM 图优化在最差情况下由边际协方差导出的 99.9% 置信椭球仅包含不到 64% 的真值，而该方法的位姿区间边界对超过 96% 的帧包含真值。
机器人库 · 微信公众号AI 评分5555 柔性机器人F3DB实现体内3D生物打印
新南威尔士大学医学机器人实验室团队研制出微型柔性3D生物打印机F3DB，可像内窥镜一样插入人体，将多层生物材料直接输送到内部器官和组织表面，相关研究刊发于《先进材料》杂志。该设备配有灵活旋转头和蛇形机械臂，已在人造结肠内测试并在猪肾脏表面打印出不同形状材料，最小原型直径约11-13微米，系统已获专利，下一阶段将在活体动物上测试。
机器人库 · 微信公众号AI 评分3838 研究预测10年后近四成家务或由机器人承担
英国牛津大学和日本御茶水女子大学的研究人员访谈65名人工智能专家后预测，10年后约39%的家务或将由自动化程序完成，购买日用品时间或缩短近60%、房屋清扫省时46%。报告同时指出，教育、陪伴孩子、照顾老人等看护工作仅28%能实现自动化，且高自动化家庭可能面临隐私问题。
机器人产业网 · 微信公众号AI 评分3636 快讯｜ProgPrompt、AlphaTensor、镓微粒自适应机器人皮肤等机器人与AI研究动态
南加州大学与英伟达联合推出ProgPrompt模型，用语言模型以python风格代码形式对机器人指令进行任务规划，使生成的计划可跨环境、跨机器人能力与任务复用。
机器人产业网 · 微信公众号AI 评分2929 快讯｜气泡微机器人实现远程速度调制；人与机器人协同操作的时机性研究；多所机构发表梳理 NLP 高效方法的综述等
中科院力学研究所团队在Small发表磁控气泡微机器人研究，通过三维Helmholtz线圈磁控系统调整Janus微球朝向实现远程速度调制，并利用微气泡溃灭射流完成推进、锚定、抓取，表面毛细波可远场清扫颗粒。