研究人员开发喷射蜘蛛丝状纤维的机器人，可跨越碎玻璃并抓取花朵
研究人员开发出可喷射人工蜘蛛丝的机器人，聚合物溶液在空中形成发丝级细纤维，可粘附于特氟龙并在尖锐碎玻璃上搭桥。单根丝网承重 100 g，用该纤维制成的软硅胶夹持器能无损拾起娇嫩花朵。
#抓取与操作
Reddit r/roboticsAI 评分5656
Tsinghua Embodied Intelligence and Robotics InstituteAI 评分5757 清华大学牵头科考队在西太平洋新锁定一处大型高温活动热液区
清华大学、青岛海洋地质研究所、上海交通大学等单位的西太平洋热液联合科考航次历时18天，实施7次下潜作业，新锁定一处大型高温活动热液区，初步证实其具备大规模多金属硫化物资源潜力，矿石伴生金最高含量15.4ppm、伴生银最高1271ppm。
IEEE Spectrum RoboticsAI 评分6363 ETH Zurich将现成机械手改造成可指尖行走并自主操作的小型机器人
ETH Zurich软机器人实验室的Amirhossein Kazemipour团队把Wuji Technology的商用机械手加配80克背包（含电池、IMU和Raspberry Pi Zero），用强化学习在仿真中训练出让其以指尖爬行的策略。
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。
CMU Robotics InstituteAI 评分5656 CMU 推出 LAMP 系统帮助多机器人在拥挤空间协作移动物体
卡内基梅隆大学机器人研究所团队开发 LAMP（Long-Horizon Adaptive Manipulation Planning）系统，帮助多台机器人协作在严重杂乱的空间中移动物体，将物体与机器人的运动联合规划而非分开处理。
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。
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。
MIT CSAIL精选AI 评分6161 MIT CSAIL等推出InstructMesh工具修复AI生成的3D模型并按需制造
MIT CSAIL与Google、Northeastern研究人员推出InstructMesh，将TRELLIS与GPT-4结合，让用户用自然语言修复AI生成的3D模型后进行3D打印。
推荐理由：研究给出新工具与用户实验数据，读者可以了解普通用户如何修复AI生成3D模型并完成打印。
PKU EPIC Lab精选AI 评分6868 GIF：面向机器人学习的交互功能物体组合生成框架
PKU EPIC Lab 提出用于机器人学习的智能体式生成框架 GIF，将问题重构为解耦重建加相对位姿恢复。CoGen 结合 2D 与 3D 生成模型产出实例解耦网格和粗略初始位姿，GPRM 在几何与物理联合引导下细化相对位姿，VLM 验证器挑选最符合结构化规范的候选。
推荐理由：论文把交互功能物体组合生成拆成解耦重建与相对位姿恢复，并给出八类接触几何基准与碰撞率数字，可帮助读者评估仿真数据生成路线。
PKU EPIC Lab精选AI 评分7979 ZETA：面向桌面操作的零样本跨本体 VLA 迁移受控研究
PKU EPIC Lab 在 arXiv 发布 ZETA 研究（arXiv:2609.02546），提出统一的零样本跨本体 VLA 迁移定义和覆盖 14 个留出目标本体的受控基准，区分严格零样本迁移与预训练暴露迁移。实验显示局部末端执行器状态-动作表示、源本体多样性、辅助共训练分别提升约 15、18 和 7 个百分点，预训练中仅加入 5% 目标本体数据可将平均目标本体进度提升 13.4 个百分点。
推荐理由：论文给出了统一的零样本跨本体迁移定义和受控基准，读者可据此理解不同表示与数据策略的实际收益。
OFweek RoboticsAI 评分7373 奥克兰大学与西安交大发布Video2Knowledge框架，用单目手机视频提取机器人任务知识
奥克兰大学LISMS实验室与西安交通大学联合提出Video2Knowledge框架，从一段普通单目RGB视频中提取手与物体6D轨迹并转成机器人动作序列。系统用WiLoR恢复3D手部网格、结合OnePoseViaGen做物体追踪，并设计四阶段物理感知校正模块，操作物体位姿准确率在正面视角下从52.5%提升到59.0%。
Harbin Institute of Technology Robotics精选AI 评分6262 哈工大朱延河团队在模块化机器人协作重构自修复领域发表论文
哈工大朱延河教授团队在《极端制造（英文）》（IJEM）发表论文，提出基于协作重构的模块化机器人自主容错修复策略，通过改变形态恢复关节故障损伤，无需备份模块替换。方法结合拓扑描述与运动学自建模、粒子群算法搜索目标构型及改进RRT协作重构算法，实验中容错上限比固定构型冗余方法提高7倍。哈工大为唯一完成单位，博士生齐健为第一作者。
推荐理由：论文给出无需备份模块的协作重构容错策略和7倍容错上限提升数据，读者可了解极端环境下机器人集群自修复的具体实现路径。
PKU EPIC Lab精选AI 评分6464 KPGrasp：基于关键点流匹配的可扩展灵巧手抓取生成方法
PKU EPIC Lab 提出灵巧手抓取生成方法 KPGrasp，以全欧氏 3D 手部关键点参数化结合 Transformer 流匹配模型，从大规模数据学习抓取先验，无需接触损失或接触式测试时优化。
推荐理由：论文给出免接触损失的抓取生成新方法和两个基准上的具体成绩，读者可以对比现有方法评估其思路。
Sanctuary AIAI 评分5555 Sanctuary AI 展示液压灵巧手的零样本在手操作能力
Sanctuary AI 展示其专有液压手在真实世界中零样本完成在手操作：完全在仿真中训练的策略可连续十次将字母立方体重定向到目标姿态且不掉落。操作全程仅靠指尖、无手掌支撑，需同时稳定抓握并逼近姿态目标。原文称其手具备较高主动自由度可实现手指外展，液压驱动与紧凑液压阀为工业级类人灵巧操作提供路径。
Berkeley AUTOLAB精选AI 评分6868 CaP-X：面向机器人操作的编码智能体基准测试与改进框架发布
Berkeley AUTOLAB等团队提出CaP-X开放框架，用于系统研究机器人操作中的Code-as-Policy智能体，核心包括交互环境CaP-Gym和评测12个前沿模型的CaP-Bench。
推荐理由：原文给出了Code-as-Policy智能体的系统评测框架和测试时扩展可缓解抽象依赖的发现，对研究编码智能体操作控制有参考价值。
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。
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。