通过随机运动分词实现人形机器人全身控制
该研究提出用随机运动分词器生成简洁的离散运动表示,可直接输入全身跟踪策略,在Unitree G1上执行舞蹈、格斗和行走动作。在同等容量下,该分词器对Unitree G1动作的重建水平超过FSQ和VQ-VAE。实机演示中,生成动作各持续16.8秒,并完成一段35秒的格斗到舞蹈序列。
该研究提出用随机运动分词器生成简洁的离散运动表示,可直接输入全身跟踪策略,在Unitree G1上执行舞蹈、格斗和行走动作。在同等容量下,该分词器对Unitree G1动作的重建水平超过FSQ和VQ-VAE。实机演示中,生成动作各持续16.8秒,并完成一段35秒的格斗到舞蹈序列。
作者提出 HIDRA,一种用于无回放、单遍终身模仿学习的分层双注意力路由框架,将指令级专家检索与上下文相关细化解耦。该方法引入键级几何正则化,约束任务内对齐与任务间分离,以缓解表示漂移下的路由干扰。在 LIBERO 多个基准套件(含异构任务序列与改写语言指令变体)上,HIDRA 在 AUC 和前向迁移上优于无回放与回放基线,并保持较低遗忘,代码已公开。
ASPEN是一种基于命令持续性预测的事件触发调度器,用于减少导航VLA策略中重复的语义推理调用。在冻结的NaVILA上于跨数据集RxR-CE val-unseen评测中,ASPEN将VLA调用减少9.5%、估计推理时间减少8.1%(含调度开销),并在92.1%的回合中保持与基线完全相同的动作序列。
研究提出将 PPO 扩展为阶段条件策略优化,用阶段条件评论家、阶段门控奖励和多阶段重置课程训练单一策略完成长时程移动操作任务。方法采用解耦分层控制架构,将底层平衡动力学与高层阶段执行分离,并在 Unitree G1 和加装机械臂的 Boston Dynamics Spot 实机上验证多阶段技能,同时通过消融实验检验设计选择。
论文提出程序级对抗协同自适应自博弈框架,让编码智能体依据对手代码和任务反馈生成攻击与防御,无需模型微调。框架为自动驾驶提供外部程序接口、为人形机器人移动提供 SDK 级防御接口;两组八代案例显示,驾驶防御方引入直接驱动恢复,人形防御方修改输入状态校验,这些响应只带来局部任务恢复,未建立持续鲁棒性。
Rollback 提出一种策略改进范式,让世界模型回退到关键决策点、分支尝试不同动作并对比结果,从而把反事实结果蒸馏为动作级监督,无需单独学习价值模型。在方块抽取、抛球和桌面冰壶三项真实任务上,成功率分别比最强基线绝对提升 10.67%、11.11% 和 11.85%,抛球与桌面冰壶在训练 8 小时内超过人类玩家平均成功率。
Era AI Lab团队提出E0.5,一个直接构建在3D基础模型上的几何原生世界-动作模型,把3D几何作为世界建模与动作预测的原生表示,并显式预测未来3D状态与动作。
研究提出 Just Action Model(JAM)框架,把 VLA 与 WAM 的差异拆解为骨干初始化、未来观测目标和推理时是否保留该损失机制三个可分离选择,用预训练视觉骨干加动作专家、以动作损失和前瞻损失训练。
ThinkWorld 是一个 VLA 学习框架,把每个动作思考表示为动力学链(CoD),即一串离散运动 token,用来刻画从当前世界到未来状态的中间动力学,并作为跨本体的通用动作表示。
逐际动力与 ZINOVA 将 TRON 2 双臂具身机器人躯干模块安装在大型六轴工业机械臂末端,在重工建筑工地完成模板框架拼装与钢筋绑扎作业。文章指出双足机器人单次续航仅一到两小时、大半电量用于维持平衡,且接触面小难以承受钉枪等工具的反冲力。该方案由工业臂承担承重与抗冲击,TRON 2 双臂通过视觉识别现成工业钉枪并规划夹持与扳机动作,力觉传感器感知接触振动与阻力,两台机器人可协同对齐木料并击发。
研究者提出 SO-101 Bench,这是基于真实 SO-101 装置 Isaac Lab 数字孪生的语言条件空间操作仿真基准,包含四类任务、138 个物体、916 个评测回合和 3,629 条仿真示教。
智元(AGIBOT)的GO-3 Nano Preview在具身智能评测基准RoboDojo最新榜单中以61.90分平均成绩登顶,另一项成绩为56.42%。该榜单于10月27日披露,具体评测条件与任务细节未在原文中展开。
Google DeepMind 发布新一代世界模型 Genie 4,单次交互模拟时长从约一分钟延长至两分钟,并首次支持原生音频生成。
一个仿真中的Franka Panda在PyBullet里用Stable-Baselines3的PPO学习抓起方块并放到目标垫上,项目目的是理解PyBullet及强化学习训练机器人的完整流程。后续计划加入文本或语音提示,让用户选择抓取哪个方块并放到指定位置,代码已在GitHub发布。
Google DeepMind 发布 Genie 4,这是一个可用自然语言操控的实时逼真世界模型,新增原生音频并改进碰撞、空气动力学等物理表现。该模型可为机器人和智能体生成无限可变、可操控的训练环境,并已与 Gemini 4 Argon 和 Gemini Robotics 配合,在仿真中让 Apptronik 的 Apollo 人形机器人分步完成下跳棋任务。
这是 Genie 4,我们迄今最逼真、最具交互性的世界模型。🌐 实时探索动态环境,观察场景如何响应、发出声音,以及其中的人物如何移动、反应和说话。
苏州国家实验室、上海人工智能实验室与上海交通大学等联合推出“材华·MatVerse”材料多模态大模型及智能体应用体系,采用“独立编码器+统一解码器”架构,将XRD谱图、电镜图像和分子结构对齐到同一语义空间。
推荐理由:材料给出多模态统一表征架构与19类学科评测基准,可了解材料大模型如何从检索走向机理推理。
丰田正将二十年机器人研发成果商业化,计划部署40万台机器人,配套每年64亿美元投入用于工厂自动化,并由首席生产官统筹专门团队。今年四月丰田展示搭载AI的人形机器人Cue7,七月从丰田AI机器人业务分拆的瓦尔登机器人(Walden Robotics)完成3亿美元融资,投后估值11亿美元,其通用机器人已落地丰田北美工厂。
据《金融时报》报道,丰田计划部署40万台机器人,并配套每年64亿美元的工厂自动化投入,由首席生产官统筹专门的机器人团队。从TRI分拆的Walden Robotics已完成3亿美元种子轮融资、投后估值11亿美元,其轮式底盘加双臂机器人自今年2月起在丰田北美工厂承担生产作业。
原力无限首席科学家陈佳玉在甲子光年专访中判断,GPT-6 Astra 等通用大模型会把任务规划(Planner)部分全部吃掉,团队因此不再继续投入部分高层记忆机制研究,转而聚焦物理世界中的执行能力。
2026年10月26日,机器人产业应用在苏州工业园区举办具身智能数据闭门研讨会,二十余位模型、数据、场景落地与芯片基础设施一线决策者参与。数据厂商认为具身数据需求远未饱和,但模型厂商提出创业公司难以无限堆数据;场景侧则强调降本增效与算账逻辑,并讨论触觉电子皮肤量产与标准化问题。
全身多模态融合触觉解决方案公司模感科技(MoSense)近日完成亿元级天使+轮融资,由鼎晖投资、绿洲资本领投,逐际动力、龙芯创投、中科创星、华山资本、浦东创投及某国内头部具身厂商跟投。
USV 宣布与 Creandum 联合领投 Machenta 的 4000 万美元种子轮,该公司同时走出隐身状态。Machenta 称其机器人基础模型完全在仿真中训练、不含真实世界数据,只需一次演示即可学会任务且无需额外训练,并能在环境变化时适应。
推荐理由:USV 作为联合领投方解释了 Machenta 的单次演示学习为何值得下注,读者可据此了解该融资背后的技术主张。
视比特机器人在2026中国海洋经济博览会上展示船舶制造用双机协同焊接工作站、人形焊接机器人样机、残材智能扫描系统、钢板麻点3D检测系统及坤吾工业仿真平台。SpeedWeld智能焊接控制系统支持3D结构光相机逆向建模生成焊接轨迹,最高可将换产调试周期缩减90%,最新SpeedWeld2.9版本支持双机协同、异步焊接、独立焊接等模式。
群核科技、Meshy与影眸Hyper3D在ACC 2026 AI创造者嘉年华上讨论了中国AI 3D公司领跑的原因。群核已推出空间生成模型SpatialGen并探索3D生成模型Aholo Lux3D,其材质最高达九通道;影眸Hyper3D推出Agentic Mode,从Production Ready走向Agent Ready。三家公司认为,国内高质量3D数据、生产管线生态与人才积累是主要优势。
哈尔滨工业大学(深圳)与新加坡国立大学等机构提出 SkeLAM,基于 Cosmos-Predict2.5-2B 用约 10 小时机器人交互数据训练,以机器人骨架监督视频中的潜在动作。
UIUC、Google、斯坦福、UC Berkeley 和 CMU 的研究者联合发布综述《Proactive AI for Superintelligent Agents》,系统梳理主动式 AI 的研究脉络,并提出由 Awareness、Anticipation、Agenda、Arbitration、Action、Adaptation 六项能力构成的 6A 框架。
Ropedia 在 10 月 19 日至 23 日的第一届 Ropedia Super Week 上集中发布六项研究,围绕人类第一视角视频如何转化为机器人可用的训练与执行信息。
推荐理由:六项研究集中回答人类第一视角数据如何转成机器人可用的训练与执行信息,并给出跨本体与真机对照结果。
FastHarness 是一个经验驱动的机器人执行框架,用 π0.5 生成动作、GPT-6 Astra 审核纠错,按任务阶段和历史审核结果调整审核间隔。在 RoboDojo 的四个模拟操作任务上平均成功率达 97.19%,高于 GPT-as-Policy 报告中 π0.5 + GPT-6 Astra 的 80%。
清华大学智能产业研究院联合清华电子工程系、中国科学技术大学提出OxyGen,通过统一KV Cache管理让具身模型的动作与语言推理共享前缀计算,论文已被NeurIPS 2026接收。
推荐理由:论文给出统一KV Cache管理方案与多平台实测数据,可供端侧具身推理部署参考。
RoboParty发布全栈开源人形机器人RP1,从机械图纸、电气系统、自研ROMOMO关节到底层控制、仿真训练和部署整条链路向开发者开放。RP1身高135cm,开源版24个主动自由度、Pro版30个,峰值扭矩覆盖25~160N·m,采用48V供电与CAN-FD通信,配套软件为500Hz控制频率和50Hz策略更新频率。
10 月 26 日,中科慧灵(灵宝 CASBOT)宣布完成数亿元人民币 A++ 轮融资,由知来投资、涌铧投资、茂天投资、元禾辰坤、国科科智、鲁宁投资六家机构联合出资,创始人张正涛计划将六成资金投入具身大脑研发、三成用于产品量产交付。
同一新闻,精选展示《中科慧灵完成数亿元A++轮融资,推进具身智能量产交付》
模感科技10月26日官宣完成1亿元级别天使轮融资,由鼎晖投资、绿洲资本领投,逐际动力、龙芯创投、中科创星、华山资本、浦东创投及一家国内头部具身厂商跟投,红杉中国、高瓴创投、智元机器人此前已参与投资。
清华大学研究团队提出 SimpleTouch,在预训练 VLA π0.5 上加入触觉专家,仅用每任务 50 条示范做单阶段训练,无需额外触觉策略预训练或独立对齐阶段。
ECCV'26 论文提出多视角行人检测方法 MV2GF,借助预训练视觉几何基础模型 DA3 的多视角特征与 3D 点图,替代透视投影来聚合 BEV 特征。在训练与测试相机配置不同的设定下,MV2GF 在 GMVD-D、MVPerception、Wildtrack 上的 MODA 分别比此前最优高 4.6、4.7、2.2 个点。
森越成行(Synrise)宣布完成 Pre-A 轮融资,由云启资本独家投资,资金用于 SynchroMind 算法底座与新一代产品研发及全球市场拓展。公司成立一年内,首款产品 Synrise S5 仿生智能液压膝关节已实现量产,在欧洲完成落地验证,境内外订单超过千万元。新一代 AI 主动动力膝关节已进入研发阶段,目标是从顺应运动转向主动输出动力。
推荐理由:从智能假肢切入的人体增强路径,展示了算法底座如何跨产品复用并积累真实步态数据。
EmbodiedLab 是一个要求机器人“通过行动获取知识”的基准,覆盖 5 个学科、14 个实验装置平台上的 30 个定量科学实验,每个实例的参数都会重新采样,因此结果无法预先得知,但可以精确评分。
Kinetix AI 发布 KAI World Model,该模型基于并行视频生成与 4D 空间建模,可同时生成虚拟世界并重建空间场景。模型在数百万视频上预训练,支持纯移动、纯操作以及移动与操作协同任务,并声称可跨任务与跨机器人本体泛化。实机演示包括机械臂自主打开饮料罐和人形机器人实时乒乓球对打。
推荐理由:原文展示了世界模型在机械臂开罐与人形乒乓球对打两类任务上的实机演示,可据此了解其跨任务与跨本体的泛化思路。
智元于 10 月 27 日发布具身 Agent 框架 Genie Master,让机器人在部署后自主定位失败原因、调整策略并沉淀经验。该框架以具身执行协议 EEP 统一能力、引导、反馈和连续性四类接口,并通过 Harness RSI 与 Policy RSI 两条路线分别把经验保留在提示与记忆、动作策略参数中。
具身智能评测基准RoboDojo最新榜单显示,智元(AGIBOT)的GO-3 Nano Preview以61.90分平均成绩、56.42%平均成功率登顶,超过GPT-6 Astra。在精细操作、长程执行和开放语义理解三个细分维度上,GO-3 Nano Preview分别得分78.65分、68.21分和61.71分,均位列第一。