Archon Robotics 推出人形操作全身控制器 Anchor 1
Archon Robotics 推出面向人形操作的全身控制器 Anchor 1，可将骨盆、手腕、脚踝等稀疏人体目标转换为精确稳定的机器人动作，并跳过在线关节空间重定向以规避常见误差来源。
#Motion control
The Humanoid HubAI 评分5858 The Robot ReportAI 评分5858 Boston Dynamics 为 Atlas 人形机器人装上轮子测试全身控制
Boston Dynamics 发布视频，展示 Atlas 人形机器人把脚换成轮子后移动的实验，将经典基于模型的电机控制与全身强化学习策略结合，以在非结构化真实地形上保持动态稳定。
Boston Dynamics精选AI 评分6262 Boston Dynamics 为 Atlas 换上轮子，用全身强化学习验证执行器极限
Boston Dynamics 控制工程师 Andy Wu 介绍，团队把 Atlas 的脚换成轮子做研究测试台，用全身强化学习策略驱动，目的是在极限工况下检验执行器与电机模型。
推荐理由：Atlas 团队控制工程师复盘换轮测试台如何用真实电机模型缩小 sim2real 差距，可迁移到全身 RL 训练。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分7878 源策未来发布人形机器人全身控制模型 Anchor 1
源策未来发布全身控制模型 Anchor 1，定位为全身智能架构中的 System 0 小脑层，以骨盆、左右手腕、左右脚踝五个锚点为指令，不依赖在线重定向。
推荐理由：原文给出全身控制模型在真机误差与遥操作采集效率上的量化对比，可据此判断小脑层精度对上层VLA任务成功率的影响。
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。
SIGRobotics · XAI 评分2828 SIGRobotics机械臂RL颠球7分钟
人类应该比机器人更协调。 不过在SIGRobotics可不是这样。@_robert_molina 用强化学习训练了我们的一只机械臂，让它能在球拍上连续颠乒乓球长达7分钟。 看这段延时视频，它就一直颠个不停。
Pieter AbbeelAI 评分6464 SuperMimic 将人形全身控制训练的 GPU 时数降低超 1000 倍
SuperMimic 在 129,514 个动作上训练人形全身控制策略，用 1 块 GPU、3 小时超越此前 128 块 GPU、7 天的最优结果，GPU 时数减少超 1000 倍。Pieter Abbeel 转发并称其为游戏规则改变者，指出其关键在于用比常规仿真更快的世界模型，以及通过时间反向传播收集远多于策略梯度的信号。项目页为 https://supermimic.github.io，演示见 https://supermimic.github.io/demo/。
Reddit r/roboticsAI 评分3838 Cubic Doggo 强化学习站立稳定性训练更新
Cubic Doggo 用 Gymnasium、SB3 的 PPO 在 MuJoCo 中训练站立时最小化俯仰与横滚，并将 ONNX 文件部署回 MuJoCo，抗水平推力从 3.5N 提升到 4N。第二阶段加入"push recovery training"，按课程调度把水平力作为域随机化，但两周训练后提升有限。下一步计划在固定斜坡和变化斜坡上平衡，再部署到 Gazebo 和实体机器人。
机器人全球资讯 · 微信公众号AI 评分6262 西湖机器人WR1演示全身协同自主叠衣与跨区域家务
西湖机器人升级通用大脑WR1，采用通用大小脑双预训练架构，融合世界模型与VLA生成动作序列，由自研通用动作大模型GAE执行全身控制。演示中WR1完成从晾衣架取衣、双机协同折裤，以及跨厨房客厅卧室的取玉米、收纳玩偶、整理被子连续任务。系统引入长短时运动状态回顾与实时动作分块机制，减少长程任务中的停顿与突变。
GuyuehomeAI 评分5151 TD-MPC2：基于潜空间世界模型的模型预测强化学习控制实践
作者用官方预训练权重驱动四足犬科模型在本地 CPU 上完成真实奔跑推理，逐项还原潜空间世界模型、一致性学习目标、symlog 两点热编码与 MPPI 式采样规划的数学构造，并记录规划分布收缩、估计与兑现差等实测现象。
极客公园AI 评分6262 源策未来发布全身智能模型 S0 与 S1，人形机器人能走着干活
源策未来近期发布以全身智能（WBI，Whole-Body Intelligence）为核心的人形基础模型系统，分为运动控制基模 S0（小脑）与智能基模 S1（大脑）两层。
银河通用机器人 · XAI 评分4242 Galbot发布PASSAGE人形遍历框架
Galbot 团队提出 PASSAGE 框架，将环境感知、全身运动规划与闭环控制结合，使人形机器人能基于周围环境自主规划并执行灵活的遍历动作。该框架基于 100 小时人类数据、覆盖 1,500 个场景训练，在 Clutter Scene Traversal 基准上达到 98.67% 成功率。
Dexmal 原力灵机 · 微信公众号AI 评分5656 原力灵机 DM0.5 在工博会展示插拔质检、工业插入与柔性切削三类任务
原力灵机在 2026 年中国国际工业博览会爱芯元智展台展示自研 DM0.5 通用具身大脑，完成接口插拔质检、Insert Anything 通用工业插入和灵巧手柔性切削三类任务，由爱芯大算力平台完成模型推理。
众擎机器人 · 微信公众号AI 评分6262 众擎在WRC发布仿人脑具身智能引擎EngineAI Awaken
众擎在2026年8月19日世界机器人大会（WRC）上发布仿人脑具身智能引擎EngineAI Awaken，这是一套五层体系架构，包含S1本能反射层、S2动作规划生成层、S3认知推理层和S4+S5自我成长层（情感大模型）。
LimX Dynamics精选AI 评分6161 LimX Dynamics 随 COSA 0.5 发布人形 VLA 模型 V³-0
LimX Dynamics 随 COSA 0.5 发布 V³-0，这是其 VLA-tools 层中支持移动全身操作的人形 VLA 技术栈，运行在 43 自由度的 LimX 人形机器人 Oli 上。
推荐理由：原文说明了 V³-0 的架构组成和人类在环真机强化学习闭环，读者可以据此理解移动全身操作能力的来源。
OFweek Robotics精选AI 评分8282 银河通用发布AstraBrain-WBC 0.5，用人形运动数据验证Scaling Law
银河通用发布AstraBrain-WBC 0.5（论文题为Humanoid-GPT，被CVPR 2026接收），用约20亿帧重定向动作数据训练Transformer全身控制器，零样本运动追踪成功率92.58%，推理延迟0.39毫秒，代码和数据开源。
推荐理由：这篇解读把银河通用新模型的数据规模、架构选择和局限讲清楚，读者可以据此评估通用运动控制路线的进展。
Figure AI精选AI 评分6262 Figure AI 展示 Helix-02 双人形机器人协作整理卧室
Figure AI 展示两台搭载 Helix-02 的人形机器人在两分钟内协作整理卧室，完成开门、挂衣、收耳机、合书、倒垃圾、推椅子入桌和合作铺床。两台机器人运行同一个学习的视觉-语言-动作（VLA）策略，没有共享规划器、消息传递或中央协调器，各自通过自身摄像头从对方动作推断意图。公司称据其所知这是单个学习神经网络直接从像素到动作完成多人形协作移动操作的首次演示。
推荐理由：官方展示了同一 VLA 系统驱动的两台人形机器人协作整理卧室，读者可了解无共享规划器的多机协作实现思路。
Figure AIAI 评分5757 Figure AI 演示 Helix 02 全身端到端整理客厅
Figure AI 发布 Helix 02 新演示，该单一神经网络系统完成全身端到端的客厅整理任务，在走动中持续操作物品、工具和容器。演示中 Helix 02 无新算法和特殊工程，仅靠新增数据学会用喷雾瓶加毛巾擦拭清洁、双手端箱收集积木、把枕头抛回沙发、手持遥控器换向后按键关电视，并侧步穿过茶几与沙发间的窄缝。
西湖机器人 · XAI 评分1616 西湖机器人发布Titan o1
Titan o1：瞬间连通两个世界❤️❤️❤️。 凭借升级后的GAE模型，我们前所未有地统一了灵巧操作与全身运动。体验无缝的跨肢体整合，让"遥不可及"触手可及。 Titan o1。无论身在何处，都能抵达。🎆🎆🎆
HUMANOIDAI 评分5555 Humanoid 发布人形机器人车队 AI 框架 KinetIQ
Humanoid 发布 KinetIQ，一套用于在工业、服务和家庭场景中对人形机器人车队做端到端统一编排的自有 AI 框架，单一系统可控制不同本体与末端执行器形态的机器人。
Figure AI精选AI 评分8282 Figure AI发布Helix 02：人形机器人全身自主控制模型
Figure AI发布Helix 02，将控制从上半身扩展到整个人形机器人，实现连续的移动与操作一体化自主任务。新增System 0全身控制器，基于超过1000小时人体动作数据与仿真强化学习训练，以10M参数网络在1kHz输出关节指令，替换约109504行手写C++代码；System 1连接头部的视觉、掌部相机、指尖触觉与本体感知，以200Hz输出全身关节目标。
推荐理由：原文给出Helix 02的架构分层、训练数据与演示任务细节，读者可以据此了解全身自主控制的具体实现路线。
LimX DynamicsAI 评分4848 逐际动力发布 LimX DreamActor：Real2Sim2Real + 真机强化学习的具身智能训练新范式
逐际动力推出具身智能训练范式 LimX DreamActor，首次将 Real2Sim2Real、模仿学习与真机强化学习深度结合，形成「现实环境数据采集—仿真数据预训练—真机数据后训练」全流程。系统只需消费级相机拍摄即可完成多视角数据采集，经三维重建与物理参数对齐构建高拟真仿真场景，再用少量真机强化学习完成跨域迁移，旨在提升样本效率、收敛速度和部署稳定性。
Figure AI精选AI 评分6666 Figure AI 用强化学习让 Figure 02 人形机器人实现类人自然步行
Figure AI 发布端到端强化学习步行控制器，让 Figure 02 人形机器人在仿真中通过奖励模仿人类参考轨迹学会带脚跟触地、脚尖蹬地和摆臂的类人步态。训练在 GPU 加速物理仿真中并行进行数千台机器人，数小时收集数年仿真数据，结合域随机化与 kHz 级扭矩反馈控制实现零样本迁移到实机，10 台 Figure 02 运行同一神经网络无需单独调整。
推荐理由：原文给出 Figure 02 用强化学习实现类人步行的训练方法和仿真到现实迁移细节，可了解其技术路线。