上海AI实验室推出实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab
上海AI实验室基于科学智能上下文协议(SCP)推出实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab,为科研智能体提供统一的设备能力发现、任务交互与可信反馈机制,并已开源。
推荐理由:原文给出了分层架构、L1至L5五级控制粒度和可信反馈机制的具体设计,读者可据此了解科研智能体接入异构实验设备的协议方案。
上海AI实验室基于科学智能上下文协议(SCP)推出实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab,为科研智能体提供统一的设备能力发现、任务交互与可信反馈机制,并已开源。
推荐理由:原文给出了分层架构、L1至L5五级控制粒度和可信反馈机制的具体设计,读者可据此了解科研智能体接入异构实验设备的协议方案。
Sharpa 在 IROS 2026 发布三款产品:D01 集成触觉感知的操作机器人,末端速度超10.5 m/s、重复精度0.2 mm、电子皮肤触觉采样100 Hz;W02 全触觉紧凑灵巧手,集成21个主动自由度,比W01约小30%,指尖力感测范围5 mN至30 N;AE01 高保真触觉外骨骼数据手套,用22个编码器实现遥操作与数据采集,每指尖支持256级连续触觉反馈。
灵初智能正式发布具身模型Psi-R2.5,采用QwenVL3.5-4B高层规划器加Wan2.2-IT2V-5B低层控制器的双层架构,并提出强Pair Data标准。模型通过逆向调用Psi-W0世界模型从真机数据反向生成人类示教视频以量产配对数据,支持上下文学习ICL零样本泛化新任务;配套HIL+RL后训练框架,宣称经几轮迭代可将任务成功率提高到99%,仅需1-2个工作日,并已部署在客户现场。
推荐理由:原文详述模型架构、强Pair Data数据标准与逆向生成方法,读者可了解其数据路线如何支撑真机泛化能力。
跳高名将张国伟到访北京人形机器人创新中心,与天工Omni、天工Ultra、天工3.0 互动体验跑步、跳高、拔河,北京人形将天工Ultra 赠予张国伟。天工Omni 具备超10m/s 极速奔跑能力,天工Ultra 曾34次刷新世界纪录并创下3.4米跳高纪录,背后依托「慧思开物」具身智能平台。其数据基地占地近6000平方米、配备150台以上机器人,年数据产能可达18万小时,已交付近3万小时真机数据。
Skild AI 宣布通过物理自博弈(physical self-play)对基础模型 S1 做后训练,让策略以得分为唯一目标与近期版本的自己对抗,在 NVIDIA Isaac Sim 中经 140 年仿真时长学会带球过人、护球、抢断等技能,并成功迁移到人形机器人进行比赛。作者认为自博弈可突破预训练人类数据的能力上限,下一步将扩展到协作操作和城市级导航等日常任务。
推荐理由:作者自述用物理自博弈让基础模型在仿真中习得足球技能并迁移到实机,读者可以借此了解自我对抗式后训练的可行路径。
2026人工智能计算大会(2026AICC)具身智能与智算发展论坛于9月21日在北京举办,由清华大学具身智能与机器人研究院承办,主题为“人机共生临界点突围”。清华大学张涛、赵明国等学者与灵御智能、手亿科技、千诀科技等企业代表,围绕具身智能临床应用、人形机器人脑启发路线、数据基础设施、世界模型等方向分享成果。论坛为产学研搭建交流平台,推动具身智能技术走向工程化落地。
Psi Robotics(灵初智能)发布Psi-R25机器人操作模型,核心升级是数据质量提升与数据属性压缩,从10万小时数据中复盘提取高质量数据,并用强pair data对齐人类数据与机器人数据。
推荐理由:原文详述强pair data的生成方法与数据质量标准,读者可以了解人类数据对齐到机器人数据的可参考路线。
Figure AI 发布 Helix 2.5,在 30 个从未采集数据的湾区家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾和铺床三项长时程全身行为,无需在评估环境中采集数据或微调。
推荐理由:原文给出 Index 预训练对零样本泛化的对照数据和评测细节,可帮助读者理解人形机器人预训练迁移的实际水平。
艾利特机器人CTO吴珉博士在9月10日开幕的第27届中国国际光电博览会具身智能机器人融合应用论坛上发表《光联智能:具身智能机器人在光通信行业的规模化落地》主题演讲。
MIT CSAIL 与天津大学研究人员推出 X-Hinges 设计软件,可在 3D 打印交互物品时自动嵌入两种不同材料,让传感器信号与导线状走线互不干扰,并支持最多三个运动轴。团队用它制作了可向人形机械手传递抓取动作数据的智能手套、感知捏合调节亮度的折纸式台灯和可识别所放物体的检测装置,并用计算机视觉系统对齐同批设备间的传感器读数差异。该工作将在 UIST 上展示。
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。
松延动力推出具身智能子品牌Scalabot,并发布首个世界模型HERON-World Model。该品牌以机器人本体优势为基础,主打让智能在真实世界生长。
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 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。
灵初智能宣布完成新一轮过亿美元融资,投资方包括拓普集团、奇瑞控股旗下瑞丞基金、蓝思科技、三七互娱、芜湖市投控集团、复星创富等,老股东珠海科技产业集团超额追加。募集资金将重点投向具身世界模型研发与物流、先进制造场景商业落地,公司自研 Psi-R2 操作策略模型与 Psi-W0 动作条件世界模型双系统架构,并计划扩大人类数据采集规模、加快数采厂布局。
推荐理由:灵初智能官方宣布融资完成,并说明资金将投向世界模型研发与物流、制造场景商业化,读者可了解其产融结合的资源布局。
Figure AI 宣布结束隐身模式并推出 Index 应用,上架 Google Play 和 App Store,用于从全球 Creator 采集真实世界物理数据训练其 Helix AI 系统。
推荐理由:原文给出了 Index 数据管线的规模数字和五阶段处理流程,读者可以据此评估其人类数据采集路线的实际进展。
天创机器人联合清华大学、达摩院与东南大学发布的工业多模态安全性评估数据集InspecSafe-V1论文被《Nature》旗下期刊《Scientific Data》收录。
自变量机器人在8月19日至23日的北京世界机器人大会(WRC)上展示家庭服务、物流分拣和无本体数据采集三个展区。其全自研端到端世界统一模型WALL-B驱动机器人完成数十项家务,物流分拣效率达1816件/小时、准确率98%,成本较“人形机器人+五指灵巧手”方案下降70%,并已在真实产线常态化运行;QUANXTA Zero数采方案数据入库有效率超85%,可将训练数据成本降低90%。
PKU EPIC Lab 提出HumanTracker基准,用于人形运动跟踪的评估,被ECCV 2026接收。基准包含约153小时来自多名专业演员的光学运动轨迹,分为四个运动族并带文本标签;配套的HumanScore指标基于包含24K动作的12K运动对训练,与人类偏好对齐,能揭示运动学指标常漏掉的接触与稳定性失败,如脚滑和落地时机错误。
推荐理由:原文提出将人形运动跟踪评估与人的感知对齐的基准和指标,指出现有运动学误差会漏掉足底滑移等接触问题。
Persona AI 与摄影指导 Pekka Varis 合作,在 30 天内基于动作捕捉数据与 Isaac Lab 关节动作,用 Dell Pro Max Tower T2 工作站(NVIDIA RTX PRO Blackwell 6000 GPU)将 CAD 数据转为 USD 格式。
NEURA Robotics 宣布与 RWTH Aachen University 合作建立 NEURA Gym RWTH Aachen,选址 Hightech Campus Melaten,面积约 3,000 平方米,预计 2026 年底前开放。
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。
灵初智能与北大-灵初联合实验室发布并开源双灵巧手通用操作模型和全栈系统 EgoSteer,包含数据处理管线 EgoSmith、机器人技术栈 Robot-Stack 和世界模型增强的 VLA 模型。
推荐理由:原文给出从人手数据处理、真机纠偏到模型架构和实验数字的完整链路,读者可据此评估其可复现价值。
Apptronik 宣布扩建位于奥斯汀的 Robot Park 人形机器人数据采集与训练设施,面积近 90,000 平方英尺,并发布双足与轮式两种配置的 Apollo 2 人形机器人。
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。
云深处科技轮足机器人山猫M20搭载智慧管廊解决方案,落地成都未来科技城近26公里地下综合管廊开展巡检。机器人融合轮式与足式运动能力,可穿越最窄仅50厘米的通道,支持自主充电与自动返航实现7×24小时巡检;集成红外测温、气体检测、高清摄像、声学采集等传感模块,并联合君逸数码搭载数字孪生运维系统,实现红橙黄三级预警与巡检数字化闭环。
韩国科技信息通信部6月9日在首尔举行物理AI领先技术研发项目启动报告会,计划2年内投入340亿韩元,联合LG电子等10家产学研机构自主开发韩国型世界模型及国产模拟器,目标是使机器人最终动作成功率比不使用世界模型时提升20个百分点以上,并计划1年8个月内实现MVP,在制造与物流现场实证。
推荐理由:韩国政府启动物理AI核心技术国产化项目,读者可从中了解其投入规模、目标指标与产学研分工安排。
PKU EPIC Lab 发布 LIMMT(Less Is More for Motion Tracking),称是首个面向物理仿真人形运动追踪的数据中心研究。方法从物理可行性、多样性和复杂度三个维度定义动作数据质量,用不到 3% 的 AMASS 训练即可获得优于全量数据集的追踪表现,并清洗了网络来源 mocap 数据。论文已被 ICML 2026 接收,见 arXiv:2606.06953。
推荐理由:论文给出数据质量三维度框架和少量数据训练结果,对做humanoid运动追踪的研究者有方法参考。
Boston Dynamics 与 Hyundai 合作,通过人类演示参考和强化学习训练 Atlas® 人形机器人完成此前未做过的 Ghost Rabona 踢球动作,包括假动作跨步与交叉腿射门。
Agile Robots 获得 NVIDIA Cosmos 3 的早期访问权限,早期仿真测试显示其强大能力。公司将为客户集成 Cosmos 3,提供仿真、测试、训练与部署物理 AI 的新选项,并在探索基于 Cosmos 的 NVIDIA Video Augmentation Skill,用于自动化数据整理、生成与评估。
逐际动力LimX Dynamics正式开源FluxVLA Engine,一个面向具身智能的标准化VLA工程底座,覆盖数据、训练、仿真评测到真机部署全流程。
推荐理由:逐际动力官方开源其VLA工程底座,读者可据此了解统一配置与真机部署流程如何降低研发门槛。
灵初智能4月10日发布基于人类数据预训练的Psi-R2和Action-Conditioned World Model Psi-W0,并开源首批1000小时人类手部操作全模态数据集,总数据储备达10万小时。
推荐理由:原文给出两个新模型的分工机制和开源数据入口,读者可据此评估人类数据用于机器人训练的可行路径。
灵初智能宣布完成新一轮融资,投资方为国投先导与京西瑞瓴,资金将用于核心技术研发与商业化落地。4月10日公司发布新一代具身智能模型Psi-R2及Psi-W0,并开源1000小时人类操作全模态数据集,称Psi-R2在Molmospace基准上获全球Top1;后续将推进灵巧操作方案在物流、工业及新零售场景的规模化应用。
灵初智能正式发布自研机器人整机ψ-SynRobot,并同步启动规模化量产。该机型面向物流、零售及工业场景,采用“操作执行+数据采集”一体化架构,每完成一次任务即可同步沉淀视觉、触觉、动作轨迹数据,可7×24小时连续运行,适配仓储分拣、零售导购、工业装配等多类场景。此次发布使灵初智能形成从“具身智能大脑”到整机执行平台的完整产品矩阵,覆盖轮式机器人、外骨骼手套等形态。
灵初智能发布Psi-R2与Psi-W0两个模型,称其为业内首个基于10万小时量级人类数据完成预训练的具身智能模型。
推荐理由:原文由团队亲自拆解双模型架构与数据治理结论,给出了可借鉴的人类数据利用路径与实验依据。
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。
睿尔曼联合品品香在2026中关村论坛展示"机器人茶艺师"泡茶服务,操作员在北京人形机器人数据训练中心远程遥操,RealBOT轮式人形机器人在论坛现场实时复刻福鼎白茶温杯、投茶、注水、出汤等工序。该服务依托睿尔曼远程作业网络(GLN),将人类专家操作能力转化为可跨时空调度的服务,属于远程遥操作演示,而非机器人自主泡茶。
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。
Sharpa 在 NVIDIA GTC 2026 上展示了灵巧手 Wave 的实机演示,其技能通过 NVIDIA Isaac Lab 仿真平台训练并稳定迁移到真实系统,实现手内操作等精细操作。
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。