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10月25日周日
  1. Reddit r/robotics42

    ETH Zurich 的 ANYmal 四足机器人不用手解开巨型魔方

    ETH Zurich 的 ANYmal 四足机器人仅用脚三次解开一个 10 磅重的巨型魔方,每次耗时约 8 到 9 分钟。该演示结合计算机视觉、传统魔方求解算法与强化学习,让机器人学会平衡、施力和纠错。这种“pedipulation”(用脚操作)有望让未来机器人无需手部即可开门、转阀门或移动障碍物。

  2. 人形大讲堂 · 微信公众号60

    HD 现代机器人发布无腿双臂人形机器人:单臂负载 7 公斤、配五指灵巧手

    HD 现代机器人在 FIX 2026 与 FABTECH 2026 展出自研智能双臂机器人,复刻人体上半身,每条手臂末端配五指灵巧手,单臂最大负载 7 公斤、工作半径 630 毫米,搭载自研机器人基础模型(RFM),可自主感知环境生成动作方案。

  3. 机器之心 · 微信公众号76

    清华团队构建HandsOn灵巧操作基准,66项任务评测机器人双手能力

    清华大学丁宁团队联合北京邮电大学、北京大学及自然意志Nature Will的研究员构建了面向跨本体灵巧操作的仿真平台与评测基准HandsOn,包含66项人工验证任务和18,000条人类仿真遥操作示范。

    推荐理由:读者可了解灵巧操作评测为何要区分执行与迁移,以及当前多任务策略在双手协作任务上的具体失败环节。

  4. 维科网机器人 · 微信公众号72

    云深处科技联合七所高校发布五项具身大脑成果

    云深处科技围绕自研具身大脑 DEEPRobotics-Brain 密集发布五项研究成果:世界模型 DR-WM-1.0、具身基础模型 DR-VLA-2.0、具身智能体 DR-Agent、策略优化框架 DR-APO 和数据闭环平台 DR-Benchmark,合作方包括麻省理工学院、清华大学、浙江大学等七所高校。

  5. 机器之心 · 微信公众号88

    哈佛、伯克利、英伟达等提出 RAX,用在线探索 Scaling 让机器人零示范学技能

    哈佛、英伟达、伯克利、MIT 和斯坦福的研究团队提出 RAX(Robot Agent eXploration),让通用 Coding Agent 连接机器人感知与控制接口,通过在线探索把成功决策写成可执行程序并积累为可复用技能,模型参数保持冻结。

    推荐理由:RAX 用冻结模型加在线探索生成可复用程序,零动作示范下在五大仿真基准平均领先 37.4 个百分点,为机器人学习提供了不同于扩大数据与模型的一条路径。

  6. HuggingFace Daily Papers80

    RynnVLA-Latent:用三维潜在动作扩展机器人操作基础模型

    研究团队提出 RynnVLA-Latent 框架,通过 RynnLAM 从视觉变化中学习连续、三维接地的潜在动作,无需原生机器人控制信号。该方法处理了 30.1K 小时人类、机器人与仿真视频,生成 745.52M 个潜在动作描述符,再用流匹配预测潜在动作块并适配到具体本体。

    推荐理由:该工作把异构交互视频转成三维潜在动作监督,为 VLA 预训练绕开动作标注稀缺提供了一条可复用的数据路径。

  7. Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号42

    智身铜锤M1搭载松灵PiPER-X机械臂,助南洋理工大学团队获IROS 2026 LRC全自主组冠军与最佳自主能力奖

    在IROS 2026 LRC上,新加坡南洋理工大学团队使用智身科技铜锤M1四足机器人背部搭载松灵机器人PiPER-X机械臂(末端装深度相机),拿下全自主组冠军和最佳自主能力奖。PiPER-X采用末端球腕关节设计,有效负载1.5kg,可带动相机调整视距与角度完成危化标签识别。团队通过设备反馈、坐标标定和任务调度,将移动、观察与识别组织成完整的自主检测流程。

  8. 3D视觉工坊 · 微信公众号71

    港科大提出 W2-VLA:预测未来腕部潜变量实现 80Hz 精细操作

    香港科技大学作者提出 World-to-Wrist VLA(W2-VLA),用全局任务上下文预测未来腕部潜变量,再指导精细动作生成。该方法在 LIBERO 达到 98.5% 平均成功率,RoboTwin 2.0 的 Easy/Hard 设置分别为 60.71% 和 18.21%,并在桌面清理、遮挡放置和双臂插头插接三项真实任务的标准与 OOD 条件下超过基线。

10月24日周六
10月23日周五
  1. 云深处科技 · 微信公众号72

    云深处发布具身大脑五项成果:世界模型DR-WM-1.0、VLA模型DR-VLA-2.0等

    云深处科技围绕自研具身大脑DEEPRobotics-Brain密集发布五项研究成果,包括世界模型DR-WM-1.0、具身基础模型DR-VLA-2.0、具身智能体DR-Agent、策略优化框架DR-APO和数据闭环平台DR-Benchmark,并联合MIT、清华、浙大等七所高校开展合作。

    推荐理由:五项成果覆盖世界模型、VLA、策略优化与数据基准,可对照了解具身大脑全链路的分工与指标。

  2. 亿欧网 · 微信公众号42

    聆动通用发布iFlyBot-WAM工业世界动作模型与LindenBot-Harness执行组织系统,LDB机器人已进厂作业

    聆动通用在2026科大讯飞1024开发者节发布iFlyBot-WAM工业世界动作模型、LindenBot-Harness执行组织系统,并首发LDU环境式数据采集解决方案。LDB具身智能通用机器人已获CR认证与欧盟CE-MD准入,在B2B仓配拣选中跑通货架间自主移动、识别不同姿态商品并柔性抓取的作业路径。其采训推机器人LDT此前已在小件供件场景完成验证。

  3. 珞石机器人70

    珞石逐星H轮式人形机器人入驻舍弗勒太仓具身智能数智工厂产线

    10月20日舍弗勒太仓具身智能机器人数智工厂启用,5台珞石逐星H系列轮式人形机器人在智能装配产线上参与料箱搬运、零件分拣、压装与螺丝装配、功能检测、打标及包装等作业,为下一代人形机器人生产含执行器在内的关节模组零部件。

    推荐理由:原文给出了整机进入量产产线的具体工序与技术配置,可帮助读者判断轮式人形机器人当前在真实制造场景中的可用边界。

  4. HuggingFace Daily Papers75

    DiscoDemo:用强化学习生成多样机器人示教数据提升模仿学习

    DiscoDemo 将强化学习作为数据生成器,训练带特权信息的潜在条件生成器,通过并行逆向课程和成功门控的多样性目标发现多种成功解,再经安全过滤导出为静态数据集供下游视觉运动模仿学习使用。在四个操作任务上,该方法在仿真中把下游成功率从最强基线的 40% 提升到 62%,在真实机器人上从 39% 提升到 78%。作者认为成功解的多样性可改善预训练流匹配 VLA 的模仿学习,并与纠错数据采集互补。

  5. Kinetix AI · YouTube62

    KAI Halo 案例 EgoWild2Dex:用第一人称数据训练双臂灵巧操作

    KAI Halo 案例 EgoWild2Dex 展示了如何从高难度的第一人称(egocentric)数据得到高质量双臂灵巧操作能力,项目页为 https://mmlab.hk/egowild2dex 。

    推荐理由:材料给出了从第一人称人类数据到机器人双臂操作的完整训练路径与成功率,可迁移之处在于其数据利用思路。

  6. Robotics & Automation News53

    瑞典机器人初创公司120ft完成57.6万欧元天使轮融资,打造人形机器人微工厂

    瑞典机器人初创公司120ft宣布走出隐身状态,完成57.6万欧元天使轮融资,用于开发由人形机器人驱动的自主微工厂,服务本地化小批量制造。工厂设计采用三个40英尺集装箱,分别承担元件准备、装配、检测和打包,系统结合人形机器人、AI、虚拟产线仿真和自研编排软件。

  7. The Humanoid Hub55

    MaxInsights 完成 3000 万美元种子轮融资,推出触觉与力数据采集产品 MaxGlove

    MaxInsights 宣布完成由 PeakXVPartners 领投的 3000 万美元种子轮融资,并发布两款新产品:MaxLoop 可在当天为每段视频片段生成质量评分,MaxGlove 用于采集摄像头难以捕捉的触觉与力数据。该公司称已在真实家庭、餐厅和酒店场景中以自然速度采集真实工作数据,累计超过 200 万小时。

10月22日周四
  1. 机器之心 · 微信公众号73

    RoboColiseum评测GPT、Claude、Gemini机器人能力:Claude Opus 5.5险胜,通用操作仍落后策略模型

    具身智能评测平台RoboColiseum发布评测报告,Claude Opus 5.5以76.28分在四款多模态模型中居首,GPT-6 Astra以75.99分紧随其后,GPT-6.1 Sol和Gemini 4 Argon分别为70.91分和66.86分;官方总榜前两名仍为专业具身策略模型Paimon(77.54分)和HiDream-O1-Embodied(76.92分)。

  2. The Humanoid Hub58

    Origami Robotics 发布 S1 技能采集手套,用于高质量灵巧操作数据

    Origami Robotics 发布 S1 技能采集手套,面向高质量灵巧操作数据采集。它通过编码器记录 20 个手指关节角度,并同步采集指尖与掌心压力和腕部摄像头视频,全部对齐到同一时间轴,因此在手部被完全遮挡、视觉管线失效时仍能持续测量。原文称其指尖精度经验证达到毫米级。

  3. arXiv cs.RO55

    PaceVLA:视觉-语言-动作模型中的自适应时间动作量化

    PaceVLA 提出一种 VLA 自适应时间执行框架,通过共享动作专家上的多粒度动作解码器与量化可行性引导的模式选择、上下文条件路由,在每个推理步决定是否采用粗粒度执行。实验覆盖三个多任务仿真基准与六项真实任务,在多种本体(含长时程与灵巧操作)上提升执行效率的同时保持任务成功率。

  4. arXiv cs.RO60

    VQ-WM:面向机器人操作的隐空间反馈运动规划框架

    论文提出 Vector-Quantized World Model(VQ-WM),一种隐空间反馈运动规划框架,将离散长程搜索与连续视觉反馈控制结合:离散隐状态预测器建模向量量化隐状态间的转移,供规划器远距离搜索最短路径,连续学习控制器再通过视觉反馈逐步到达规划状态以纠正偏差、缓解复合误差。

  5. arXiv cs.RO60

    Robot Learning with Visual Predicted Force:用视觉预测力实现力感知操作

    论文提出通过视觉预测柔性 Fin Ray 夹爪的形变来实现力感知操作,部署时无需力或触觉传感器。方法训练两个模型:先用标定数据训练视觉力估计器为演示标注力估计,再训练动作-力提议策略联合生成候选动作及其对应力,测试时采样候选动作并执行预测力最接近演示目标的动作。该方法在采摘浆果、抓取空罐、手内重定向和插头插入四项任务上进行了评估。