苹果研究团队发布人形机器人控制系统HALO，单项任务平均成功率91%
苹果研究团队在arXiv发布论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开人形机器人自主控制系统HALO，并同步开放训练与部署代码。
#Data and simulation
中国机器人网 · 微信公众号AI 评分7474
机器之心 · 微信公众号AI 评分6262 LongChang 基准：大语言模型能否在改写物理规律的仿真世界中自主发现规律
香港科技大学（广州）等机构提出 LongChang，基于 MuJoCo 构建 15 个场景（1 个普通物理对照、14 个各改写一条规律），让大模型在无课题提示下自主探索并发现隐藏物理规律。
新智元 · 微信公众号AI 评分7171 西安交大兰旭光团队提出AffordSim：用三维可供性预测生成机器人操作数据
西安交通大学兰旭光教授团队提出AffordSim，将开放词汇三维可供性预测接入仿真轨迹生成，从自然语言任务描述出发定位物体功能区域，再结合cuRobo运动规划生成可执行操作示范。
APPSO · 微信公众号精选AI 评分8383 苹果公开 HALO 人形机器人研究：宇树 G1 背 Mac mini 跑千问，陌生家庭任务成功率 91%
苹果研究团队公开 HALO 人形机器人研究，用宇树 G1 背负 Mac mini M4 Pro 本地运行千问模型，在 6 个未扫描的真实家庭中 360 次测试平均成功率达 91%。
推荐理由：苹果用纯仿真合成数据替代人力遥操作，在陌生真实家庭中验证人形机器人技能迁移，为绕开数据瓶颈提供了一条可规模化的路径。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7272 伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab人形移动操作测评框架
伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab，这是一个面向人形机器人移动操作的统一测评框架，覆盖五类家庭空间、13个场景实例和234项任务，以宇树G1和Dex3灵巧手为统一测试本体。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分7171 浙大提出SplatAnything：用高斯间距归一化实现任意场景前馈式3DGS重建
浙江大学提出SplatAnything，用高斯间距中位数归一化（GSNorm）替换RDNorm，实现任意场景的前馈式3DGS重建。该方法在ScanNet、DL3DV、Tanks and Temples等七个数据集、4至64视图输入及外推视角下多数设置取得最优LPIPS与DISTS，4视图推理耗时411毫秒。
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分7171 Meta等机构发布RoboJEPA：8B世界模型在绕障任务上的规模定律与真机表现
Meta FAIR、Chandar Research Lab与Mila等机构在arXiv公开RoboJEPA，将动作条件世界模型预测器扩至80亿参数，用离线“想象误差”预估更大模型的预测质量。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号精选AI 评分8080 北大DAGroup开放20万小时HumanNet Ego数据并完成5万小时Scaling验证
北京大学DAGroup等团队向社区开放约20万小时HumanNet第一视角Ego数据，其中约10万小时已上传完成，并整理出5万小时训练语料Open-HumanWAM-50K。
推荐理由：原文给出从100小时到5万小时的Scaling曲线与零样本成功率，可据此判断人类第一视角数据对机器人后训练泛化的实际收益。
CVer · 微信公众号AI 评分6060 NeurIPS 2026 Oral 论文 LCVN 提出语言条件视觉导航任务与两条世界模型路线
华盛顿大学等机构的研究者提出语言条件视觉导航任务 LCVN，模型仅凭起点图像和语言指令预测完整导航动作序列，无需真实环境反馈纠错。团队构建了含 39016 条轨迹、117048 条人工核验指令的数据集，并比较两条路线：LCVN-WM 与 LCVN-AC 在世界模型潜空间中学习策略，LCVN-Uni 基于 Anole-7B 联合预测动作与画面。
CVer · 微信公众号AI 评分7575 戴盟机器人等提出 Touch-R1 触觉推理模型，论文被 NeurIPS 2026 接收
戴盟机器人团队联合厦门大学、南京大学、大湾区大学、复旦大学提出 Touch-R1，将强化学习用于跨传感器触觉推理，论文已被 NeurIPS 2026 接收。团队同时构建 TouchReason-1M 数据集（14,700 条触觉序列、132.3 万个同步数据对，覆盖 1,000 余个物体和 9 大类材料、四种视触觉传感器）与 TouchReason-Bench 基准。
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。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 加州大学圣地亚哥分校提出EgoThumb可穿戴机械拇指，单手完成双手任务
加州大学圣地亚哥分校团队在arXiv预印本提出EgoThumb，一种由掌侧广角相机和模仿学习模型驱动的可穿戴机械拇指，可自主抓握并稳定物体，让使用者单手完成拧瓶盖、搅拌茶等任务。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 LingBot-Touch 提出异构触觉统一表征，可插拔接入扩散策略与 VLA 模型
研究团队提出触觉基础模型 LingBot-Touch，可在压阻、磁性和视触觉等不同传感器间生成统一表征，并易于扩展到新传感器类型。其触觉 token 可即插即用地接入扩散策略以及 π_{0.5}、LingBot-VLA 等视觉-语言-动作模型，在仿真与多硬件平台实机实验中提升复杂操作任务表现，同时保持较高计算效率。
Reddit r/roboticsAI 评分6060 论文称原始触觉信号在104组测试中22组拖累操作，预训练特征可修复多数
一项论文提出触觉数据的表征方式可能比分辨率更关键，作者在3x3手套阵列到240x240光学指尖等多种传感器上预训练触觉编码器 LingBot-Touch，并用4种策略在26个真实任务上测试。
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。
IEEE Spectrum RoboticsAI 评分7575 UC Berkeley 与 NVIDIA 提出 agentic robotics，用编码智能体替代数据驱动编程
UC Berkeley 与 NVIDIA 在 CoRL 2026 上联合提出 agentic robotics 方法，把机器人编程从数据问题转为编码问题：用大语言模型驱动的编码智能体分解任务、生成代码，并在仿真中迭代调试。
Tech Xplore Robotics精选AI 评分7878 UC Berkeley与NVIDIA提出agentic robotics，用AI智能体在仿真中生成并改进机器人程序
UC Berkeley的Ken Goldberg团队与NVIDIA机器人工程负责人Spencer Huang提出“agentic robotics”方法，让AI智能体在仿真中生成、测试并修正机器人控制程序，无需额外采集数据。
推荐理由：报道介绍了用多智能体在仿真中生成、测试并修正机器人程序的方法，并给出仓储分拣的落地数据。
爱范儿同新闻AI 评分8080 苹果公开HALO人形机器人研究：用宇树G1加Mac mini，纯仿真数据实现陌生家庭自主导航
苹果研究团队公开HALO人形机器人研究，以宇树G1为身体、背负运行千问模型的Mac mini M4 Pro，在6个未扫描的真实家庭中完成坐下、钻桌底、推箱子等任务，360次测试平均成功率91%。
同一新闻，精选展示《苹果公开 HALO 人形机器人研究：宇树 G1 背 Mac mini 跑千问，陌生家庭任务成功率 91%》
arXiv cs.ROAI 评分6262 FHNW Muttenz 数据集：街景视觉定位的精度潜力评估
作者发布 FHNW Muttenz 数据集，覆盖连续 10 km 街道网络、两次相隔约 1.5 年的移动测绘采集，真值位姿位置精度 6-9 mm、姿态误差低于 0.1°。基于该数据集系统评测稀疏特征视觉定位，白天影像与预标定相机下中位平移误差 1-5 cm、旋转误差 0.03-0.1°。作者指出，在场景表示具备精确地理配准的前提下，视觉定位可接近测绘级 GNSS 定位精度，并提供完整姿态信息。
arXiv cs.ROAI 评分6262 论文提出物理误泛化机制：生成轨迹的物理量分布为何偏离数据意图
论文识别并形式化了物理误泛化问题：生成式序列模型用于物理域运动规划时，单条轨迹看似合理，但物理量（如行程距离、机械能）的总体分布与数据意图不符。作者用数据偏差核估计模型类别的局部误差，并预测扩散序列模型在玩具与应用轨迹生成任务中哪些物理量取值会增减。基于该机制，论文比较了修改数据集与生成接口的干预，并提出变换生成器学习与采样坐标系来减少物理量漂移。
arXiv cs.ROAI 评分6262 RigidFormer：用 Transformer 学习无网格刚体动力学
RigidFormer 是一个以物体为中心的 Transformer 模型，可从点云等无网格输入学习刚体动力学，并支持可控积分步长。它用紧凑锚点推进每个物体，通过 Anchor-Vertex Pooling 补充局部顶点特征，并用可微 Kabsch 对齐把更新投影到刚体流形上。
arXiv cs.ROAI 评分7070 DexHOT：学习手物构型迁移的灵巧操作
DexHOT 将灵巧操作表述为手物构型迁移，从合成可行构型对中学习可复用的关系条件迁移原语，无需人类参考动作。在包含 120 个物体的 DexHOTBench 上，单一策略对已见物体迁移成功率为 80.5%、未见物体为 69.4%；在真实灵巧手上完成 200 次迁移，成功率 61.5%，六个示范引导任务的任务成功率为 90%。
arXiv cs.ROAI 评分6262 Behavior Graphs：用无监督图结构解读机器人部署数据
作者提出 behavior graphs，将策略 rollout 压缩为一张可解释的有向图，通过识别相似行为模式、按时间连接并关联结果来构建。
arXiv cs.ROAI 评分6060 RoboFQE：无需推演的视觉机器人策略离线评估方法
RoboFQE 提出一种基于离线轨迹的视觉机器人策略评估器，无需真实执行、仿真器或世界模型推演即可估计目标策略的折扣期望回报。该方法将拟合 Q 评估与预训练视觉基础模型、学习式终止成功标注结合，在仿真与真实操作任务中给出较准确的回报估计并保持策略排序，在视频世界模型评估器受自回归预测误差影响的长时程任务上依然有效。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VOMMI：面向移动操作的可携带演示采集与学习框架
VOMMI 是一个可携带演示采集与学习框架，通过离线轨迹重建和在线视觉-运动条件化，把可携带 RGB 演示接入 VLA 后训练。R2-VO 用稀疏几何锚点精修轨迹，使身体与手部流绝对轨迹误差平均降低 24.6%；仅用可携带演示后训练的策略，基座速度误差比用机器人采集演示训练的策略低 18.2%，末端执行器平移精度相当。
arXiv cs.ROAI 评分6060 通过几何先验预训练提升操作模仿学习效率
研究构建仅含平面、物体和方块手的几何视觉预训练数据集，轨迹自动生成，场景无纹理与背景，让策略先接触手与物体的几何关系。作者用 ACT 在三个仿真机器人各五项操作任务及三个真实机器人任务上评估，多数组合中从几何先验微调在训练早期成功率高于从零训练，且只需少量任务示教。结果表明高度简化的几何场景也能提供跨机器人、迁移到真实任务的初始化。
arXiv cs.ROAI 评分5858 MATE：异步多速率扩散策略组合框架
作者提出 LAG-Fusion，一个面向异步多模态扩散策略组合的延迟感知引导融合框架，允许各模态策略按自身推理速率运行，并在有输出时提供去噪引导。为保持异步组合一致，作者在相对动作表示下推导了扩散变量的参考系重基规则，使延迟到达的引导在融合前完成对齐。作者在接触密集操作中把低频视觉策略与高频力策略组合，异构模态延迟实验显示其响应性与任务表现优于同步融合和专门设计的力感知基线。
arXiv cs.ROAI 评分6767 DexTeleop-0：面向共享自主的力感知双臂灵巧遥操作框架
作者提出 DexTeleop-0 双臂灵巧遥操作框架，用指尖触觉反馈在人类跟踪指令上叠加机器人侧接触修正，以缓解运动学映射误差和仅靠视觉无法调节接触力的问题。该方法通过接触刚度近似与运动学雅可比实时计算局部修正，并加入逐接触力跟踪、预测接触力矩软正则和有界手部关节残差。
arXiv cs.ROAI 评分5858 SGM-SLAM：面向数据高效分布式SLAM的场景图匹配方法
作者提出SGM-SLAM分布式SLAM框架，面向GPS拒止、通信受限环境下的多机器人协同，机器人可各自独立初始化坐标系且仅共享有限空间重叠。该方法用融合RGB-LiDAR点云构建包含语义分割点云层与离散有界物体层的场景图，并通过与邻近机器人交换和匹配物体数据完成协同匹配，采用多步数据交换与优化提升通信效率。作者在含有限轨迹重叠、视角变化、重复结构和视觉退化条件的真实数据集上验证了效果与通信效率。
arXiv cs.ROAI 评分6767 CLAW：用对抗正则化从无动作视频学习连续潜在动作世界模型
CLAW 是一个全端到端自监督框架，可直接从无动作标注的视频中联合学习世界模型与连续潜在动作表示。它用对抗式潜在正则化防止潜在变量编码未来观测，使潜在变量捕捉动作结构，并以扩散模型把环境动态建模为未来观测的分布而非单次确定性推演。作者称该潜在动作世界模型支持从观测做模仿学习与目标导向规划，并在多任务、多本体实验中优于现有方法。
arXiv cs.ROAI 评分5858 ObjView-Bench：重新审视物体中心视角规划的难度与部署评测
作者提出 ObjView-Bench 评测框架，用于物体中心视角规划，把全向自遮挡、观测饱和难度和基于集合覆盖的规划难度三者拆开。该框架还设计了面向部署的评测协议，显示预算条件与可达视角约束会明显改变经典、学习和混合规划器的方法排名与失败模式。论文已被 NeurIPS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分5959 XIT：面向未知环境主动气体分布建图的探索与利用信息树规划器
作者提出 XIT，一种基于采样的规划器，把主动气体分布建图（GDM）建模为下一最优轨迹的信息路径规划问题，用单棵共享树同时朝多个前沿目标生长，并在途中进行信息性气体采样。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VLD：以视觉学习距离作为强化学习导航接口
作者提出视觉学习距离（VLD）框架，将图像目标导航的感知学习与策略学习解耦：先在约3000小时互联网与仿真视频上自监督训练距离到目标预测器，再在仿真中用GeoNoise扰动特权几何距离训练强化学习策略，部署时零样本使用VLD预测。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ManiTaskGen：为任意场景自动生成移动操作任务的系统
ManiTaskGen 是一个可为任意给定场景自动生成全面、多样且可行的移动操作任务的系统，任务同时包含过程式具体指令（如把物体从 X 移到 Y）和结果式抽象指令（如表清空）。作者在仿真和真实场景中验证了生成任务的有效性与多样性，并用这些任务自动构建基准，通过接地技能接口评测基于现有视觉语言模型（VLM）的智能体的高层具身决策，还提出一种利用这些任务提升具身决策的简单方法。代码已公开。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Augmentron：面向机器人学习的可扩展多视角视觉增强管线
Augmentron 是一个几何感知的数据增强管线，通过生成可复用的场景表示并按录制的相机位姿渲染，产出在时间和多视角上一致的环境与工作空间变化，同时保留机器人、任务物体、动作和标注。
arXiv cs.ROAI 评分8080 Open-HumanWAM 提出 5 万小时第一视角人类视频预训练开放方案
Open-HumanWAM 发布首个完全开放的 5 万小时第一视角人类视频预训练方案，核心是带手部动作与自然语言标注的 Open-HumanWAM-50K 语料。
arXiv cs.ROAI 评分6565 Seeing What Matters：面向操作的任务条件可操作空间信念基准
作者提出 Seeing What Matters 基准，用于在仿真桌面操作中评测任务条件的可操作空间信念，覆盖咖啡工作站、抽屉柜和微波炉三类场景共 860 个冻结评测用例，扩展后超过 115000 个评测回合。
arXiv cs.ROAI 评分5858 可穿戴触觉接口学习个性化触觉感知模型
研究团队开发了一款可穿戴触觉输入输出设备，将36通道电触觉阵列与电容触摸传感集成，使刺激位置与用户报告的感知位置能在同一身体参考坐标系中对齐。24名参与者的实验显示，电触觉与热触觉感知图存在明显的个体差异，但两种模态在参与者间保留了电极对特定的空间结构。
arXiv cs.ROAI 评分6060 SURE：面向高效视觉-语言-动作学习的时空不确定性表示
SURE 是一个数据高效的视觉-语言-动作（VLA）训练框架，通过轻量转置卷积概率动作解码器建模空间不确定性，并用 Soft-DTW 对齐监督适应演示中的时间差异。在 LIBERO、RoboTwin 2.0 和真实操作任务上，仅用 10% 示教数据或 20% 训练步数，SURE 的操作成功率即可匹配或超过基线 VLA。
arXiv cs.ROAI 评分6262 基于零样本仿真到现实强化学习的自主粒子图像测速
研究将粒子图像测速（PIV）的相机布位建模为序列决策问题，训练强化学习智能体控制搭载相机的 6 自由度机械臂，在水洞中定位、取景并解析水翼尾流。智能体仅通过时间分离图像对估计的速度场与不确定性观察场景，全部在基于 CFD 生成不同翼型、位置和攻角尾流的光真实感仿真中训练。