POD-RoPE：面向具身智能的物理观测分布旋转位置编码
作者提出 POD-RoPE，把 token 的观测足迹表示为相机中心、视角与采样时间上的分布，用期望旋转编码分布间相对关系，并在分布退化为单点时还原为逐点 RoPE。
#Robot models and learning
arXiv cs.ROAI 评分6060 arXiv cs.ROAI 评分6363 RoboJev-27B 开源机器人任务成功判定视觉语言模型
RoboJev-27B 是开源的视觉语言模型，输入任务指令与 10 帧操作画面即可预测机器人是否完成任务。它在同型号 SO-101 的 268 条留出片段上达到 95.2% 平衡准确率和 0.993 AUROC，在未见实验室或机器人的 459 条片段上 AUROC 为 0.890。单条片段在单张 H100 上推理中位耗时 0.26 秒，模型与推理代码及 20,628 条预测的评测结果一并公开。
arXiv cs.ROAI 评分6464 Open-World Law-to-Action：用视觉语言先验与触觉推断隐藏物理的部件运动规律
作者提出 Open-World Law-to-Action（L2A）框架，由视觉语言模型为每个可动部件提出运动方式、运动规律项和可能的锁定因素，再通过带闭式证据的贝叶斯线性回归在线辨识部件规律，触觉可推翻先验。
arXiv cs.ROAI 评分6262 EXE：面向VLA模型的因子化潜在动作第一视角跨本体预训练
EXE 是一个第一视角跨本体预训练框架，从人类操作视频中学习因子化潜在动作表示，将共享操作先验与本体特有信号分离。作者称该共享动作空间让机器人策略从多样人类演示中获得可泛化的操作语义，同一预训练可同时用于平行夹爪和灵巧手。在 RoboTwin 2.0、RoboCasa GR1 和真实操作任务上，EXE 相比无预训练基线取得一致提升。
arXiv cs.ROAI 评分6262 HA-DiPO：面向异构机器人协同搬运的扩散策略优化框架
作者提出 HA-DiPO，一个在集中训练分散执行（CTDE）下运行的分层多智能体强化学习框架，用于异构腿足机器人协同搬运未固定的共享载荷。高层用集中式评论家联合训练各机器人独立的协调策略，并以扩散策略表示多模态协调响应；低层由各本体专属的运动策略跟踪协调指令，策略从零通过奖励驱动的仿真交互学习，执行时仅用本地观测、无需机器人间通信。
arXiv cs.ROAI 评分6262 WorldFailBench：世界模型能否理解策略失败
作者提出 WorldFailBench，用失败原因、失败阶段和失败边界三项任务检验世界模型是否忠实模拟策略失败。基准覆盖 LIBERO 和 RoboTwin 仿真环境中的操作任务，以及 G1 人形机器人的真实操作任务，对七个世界模型的实验显示它们在理解策略失败上存在明显差距。
arXiv cs.ROAI 评分6060 MOON：为视觉语言导航策略学习何时遗忘与如何恢复
MOON 是一个给冻结的视觉语言导航（VLN）策略加装两个轻量模块的框架，新增参数不到原策略的 1%，在 R2R-CE 和 RxR-CE 上把冻结基座的导航成功率分别提升 5.2 和 6.0 个百分点。
arXiv cs.ROAI 评分7171 MimicAll：面向跨人形机器人全身运动跟踪的结构化本体条件框架
MimicAll 是一个强化学习框架，用结构化本体描述符编码全局与关节对齐条件，实现异构人形机器人共享全身运动跟踪策略。训练覆盖16个人形机器人家族的4096个变体，并构建了跨五个分布层、464个机体的基准。在相同训练转移量下，随机化 G1 机体在 100STYLE 上的30秒成功率共享训练为99.4%，单机体专用策略为42.9%。
arXiv cs.ROAI 评分6262 ReSight：面向具身智能体的任务驱动自改进记忆系统
ReSight 是面向具身智能体的任务驱动自改进记忆系统，保留关键帧及其时空关联，并把观测证据与可扩展派生字段分离，以便按新需求重新处理历史观测。系统通过 Explore-Distill-Mount（EDM）从执行与探索记录中识别能力缺口，将探索得到的方案转化为可复用的记忆构建器、查询工具和技能。
arXiv cs.ROAI 评分6767 综述：113种学习型灵巧操作方法的灵巧手、仿真器、训练与评测
一篇综述梳理了113种基于学习的灵巧操作方法，覆盖所用灵巧手、训练仿真器与结果报告方式。作者指出，近半数工作采用同一套配方：在GPU仿真器中对特权状态做强化学习，再蒸馏为仅用视觉的学生模型迁移到硬件，且几乎都集中在同一个仿真器上。
arXiv cs.ROAI 评分5858 MDPO：面向灵巧操作的多约束策略优化强化学习方法
作者提出多约束灵巧策略优化方法 MDPO，将灵巧操作建模为同时包含累积代价约束与逐状态代价约束的多约束策略优化问题，并把多约束投影集成到策略优化过程中。在 ReDMan 上的安全关节控制、手指安全与抓取任务实验中，MDPO 相比基线取得更好的约束满足，同时保持有竞争力的任务表现，代码已公开。
arXiv cs.ROAI 评分7272 MOTIO：面向真实场景人形移动操作的智能体技能工程系统
MOTIO 是一个智能体技能工程系统，可将普通人类动作视频、真实感 3D 资产、动作参考和可复用机器人技能转化为可执行的人形移动操作程序，无需任务专用遥操作或机器人演示采集。
arXiv cs.ROAI 评分6666 面向人形机器人可恢复性监测的主动可达性学习
该论文提出一种主动可达性学习框架，用于学习给定回退策略的随机有限时域可恢复包络，从而在不可恢复跌倒发生前触发回退。方法把数据探索重构为可达-避让问题，由不确定性引导的探索器发现未见状态并避开确定不可恢复区域，同时结合时序差分与蒙特卡洛目标提升分布内价值预测和不确定性估计。作者在随机基准和29自由度Unitree G1人形机器人上评估，称监测覆盖率和准确率明显提升，并零样本迁移到真实硬件。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Tiny Recursive Policy：面向视觉运动控制的递归隐状态精炼策略
作者提出 Tiny Recursive Policy（TRP），一种参数高效的行为克隆策略，在每个控制步用共享计算模块反复更新高层与低层隐状态后再解码动作序列，并把状态传递到后续预测。
arXiv cs.ROAI 评分3434 基于因果的方法解释并从自我扩展中学习——综述
这篇综述梳理自 aware、自演化机器人的近期进展，目标是让机器人能向人类给出解释，说明自身动作、计划失败或感知异常的原因。作者指出仅靠深度学习无法弥合这一缺口，因为黑箱模型的行为原因不可访问，需要基于更深层推理的底层架构。当解释来自认知过程并与人类共享、验证后，机器人应能将其纳入知识库以改进后续行为。
arXiv cs.ROAI 评分6262 RAIWAY：20 英寸大轮双足机器人用接触信息盲行控制跨越崎岖地形
韩国团队提出 RAIWAY 轮足双足机器人及接触信息控制方法，机器人配 20 英寸轮，可在不规则、不连续地形上滚动移动。该方法在仿真中把多接触事件蒸馏为隐表示，部署时仅凭本体感知在线推断，无需接触传感器。实机测试覆盖陡坡、砾石、凸点与岩石地形，并在户外楼梯上连续上行，台阶高度最高 15 cm，性能优于无接触信息机制的基线。
AgiBot精选AI 评分7373 AgiBot 发布 Genie Studio 2.0 具身智能开发部署平台
AgiBot 发布 Genie Studio 2.0，这是一个覆盖开发、部署与运营的具身智能应用平台，由 Flywheel、Agent、Monitor 三个模块组成，串联数据采集、模型训练、评估、推理、任务编排与机器人集群管理。
推荐理由：原文给出平台三大模块与多个产线验证数据，可据此判断具身应用从开发到运维的工程链路。
OFweek RoboticsAI 评分5858 拓斯达前三季度归母净利润同比增长196%，工业机器人收入增88.83%
拓斯达2026年三季度报告显示，前三季度营业收入19.69亿元、同比增长16.68%，归母净利润1.46亿元、同比增长196.38%。工业机器人及自动化应用系统收入10.28亿元、同比增长88.83%，工业机器人签单量约1万台、出货量约8600台。
36Kr Embodied IntelligenceAI 评分6060 模感科技完成亿元级天使+轮融资，推进全身触觉方案与触觉世界动作模型
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。
钛媒体AI 评分6060 行元智能推出跨本体数据引擎Chorus众行
行元智能10月27日推出跨本体数据引擎Chorus众行，将智能眼镜、胸戴相机、UMI设备等多源人类操作视频经清洗与三维重建，适配至多种机器人本体。在当前测试配置下，Chorus实现约85%的有效数据转化率，适配16种机器人本体，1小时预筛选人类视频可生成约13.6小时跨本体动作轨迹，结合3倍指令增广实现约40倍有效训练数据扩容。
GuyuehomeAI 评分2727 RLT：让冻结的 VLA 学会最后几毫米的在线强化学习
RLT 提出冻结 VLA 大模型、只训练轻量 actor-critic 控制头的方案，由 VLA 负责视觉、语言理解与粗略动作，小网络在关键阶段在线修正动作，以补上最后几毫米的精度。两者之间通过一个桥接结构连接。
New Strategy RoboticsAI 评分5050 优艾智合推出工业级具身智能基座平台 MOMABase，加速移动操作机器人落地
优艾智合基于“一脑多态”架构推出工业级具身智能基座平台 MOMABase，整合供电、通信、计算与接口等底层能力，可搭配执行器与传感器并接入 VLA 等大模型，缩短多形态机器人的集成与部署周期。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6262 QCP：用迭代事后重标注学习质量可控的机器人策略
研究提出质量可控策略 QCP，可在推理时控制执行速度、运动平滑度等单项质量属性及其组合。为把可控质量范围扩展到初始示教之外，作者设计了迭代事后重标注循环：按目标质量标签收集在线 rollout，将成功轨迹加入数据集，再按实测质量对累积轨迹做事后重标注并微调策略。
Reddit r/roboticsAI 评分6060 作者开源用前沿模型控制 SO-101 与双臂 YAM 的 Python SDK
作者发布了一个 Python SDK，可把任意 LLM 或智能体接入 SO-101 或双臂 YAM 机械臂，演示中 Gemini 3.7 执行“堆叠黄色积木”任务（视频加速 10 倍）。
GuyuehomeAI 评分5858 Pollen Robotics 与 Hugging Face 推出 25 cm 小型双足机器人 Microduck
Pollen Robotics 与 Hugging Face 推出 25 cm 小型双足机器人 Microduck，官方产品页称其可由用户训练强化学习行为并开源。材料仅提供摘要，未给出更多硬件规格与软件细节。
New Scientist RobotsAI 评分5858 Cortical Labs 用活细胞生物计算机控制机器狗运动
Cortical Labs 用活细胞构建的生物计算机 CL1 在模拟二维环境中训练后，被用于控制一台真实机器狗的运动。该公司尚未经过同行评审的论文显示，神经网络在持续输入相同数据的情况下随时间改善，香港教育大学的 Ferrante Neri 认为这是有限经验下学习的初步证据。Cortical Labs 称生物计算机运行能耗可能低于数字方案，其细胞来自经捐赠者同意的血液干细胞。
机器人全球资讯 · 微信公众号AI 评分5252 OpenAI 将研发人形机器人，奥尔特曼称核心是打造“大脑”
奥尔特曼在《Sources》播客中确认 OpenAI 会亲自制造人形机器人，认为外形远不如驱动机器人运转的“大脑”重要。他预计 2027 年拿出亮眼的演示样机，但机器人走上街头还需数年，公司尚未公布外观、售价或上市日期。OpenAI 招聘页面目前有 27 个机器人方向岗位，涵盖运动控制、状态估计、执行器控制、整机行为开发及自研机电一体化执行器。
Reddit r/roboticsAI 评分5858 研究团队用单一控制策略让 Unitree G1 攀爬梯子并越过障碍
研究人员开发了一种单一控制策略，让 Unitree 的 G1 通过决定九个不同身体部位的落点，完成爬梯、匍匐、翻越障碍、踩踏石和跌倒后恢复。机器人可用手、肘、膝、脚甚至骨盆支撑，而不只依赖步行，在仿真障碍赛道中取得 92.5% 成功率，但该灵活性在不可预测真实环境中的表现仍是更大的考验。
未来机器人网 · 微信公众号AI 评分4242 中信证券研报：GPT-6 Astra进入机器人控制，物理AI迎来重大拐点
中信证券研报判断，OpenAI 于2026年9月3日发布的GPT-6 Astra正从机器人高层任务规划向动作生成与执行控制延伸，通用模型与专用模型短期更可能分工协同。
未来机器人网 · 微信公众号AI 评分5858 野村报告研判人形机器人：大脑未达GPT-2阶段，灵巧手率先放量
野村证券发布人形机器人与中国具身智能行业研究报告，认为机器人正沿大语言模型路径发展，但当前大脑尚未达到GPT-2阶段，世界模型成熟度甚至低于2012年的AI。报告提出连续工作时长、精细手部操作、适应新本体速度、示范次数和工厂现场准确率五项检验指标，称目前机器人在所有指标上都相距甚远，工厂现场准确率约60%而工业要求98%以上。
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分6262 NVIDIA Long-WAM 与 Meta RoboJEPA 同日提交：长记忆和规模定律哪个更值钱
NVIDIA、MIT、香港大学、UCSD 团队的 Long-WAM 与 Meta FAIR、Mila 等机构的 RoboJEPA 于 10 月 7 日同日提交 arXiv，分别衡量增加视觉历史与扩充训练算力的收益。
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分7272 中科慧灵完成数亿元A++轮融资，推进人形机器人量产与具身大脑研发
中科慧灵完成数亿元人民币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、鲁宁投资等联合投资，资金将用于产品量产交付、关键场景具身大脑技术研发迭代及市场拓展。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7575 可可矩阵发布机器人模型CO01，用经验提示让机器人边做边学
可可矩阵（COCO Matrix）发布机器人模型CO01，把示范、失败尝试和即时指导作为上下文中的经验提示，无需更新权重即可适应新任务。同一预训练模型下，一段约1分钟的示范在未见任务上平均成功率达52%，微调达到相近水平需约180条示范、约9小时。真机评测中每项最多尝试五次，保留自身历史时累计成功率从首次33%升至84%，不保留历史为56%。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分7878 RoboCoach：用世界模型定位薄弱子任务，定向示教提升长程任务成功率
清华大学张长水、崔森团队提出具身智能系统RoboCoach，用世界模型CoachWorld在想象中闭环试跑长程任务，定位首个超时的薄弱子任务并定向请求人类示教，只更新对应技能专家。在固定示范预算下，Franka成功率从13.3%提升至75.0%，AgileX从40.0%提升至83.8%，均匀采集基线分别仅为30.0%和47.5%。四条未见过的新任务路线平均成功率35.0%，共享策略基线为0%。
推荐理由：论文给出世界模型定位薄弱子任务、定向示教后成功率提升的完整实验，可参考其数据预算分配思路。
机器之心 · 微信公众号AI 评分6262 UIUC 等提出 DSReg，让 JEPA 表征每一维对应真实世界隐变量
UIUC、冷泉港实验室、布朗大学和马普所的研究者提出 DSReg（Dependency-Sparsity Regularization），可直接加在已训练好的 LeJEPA 上，使学到的每一维对应一个真实世界变量，无需重建观测、解码器或标签。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7171 三星团队提出 ε4P：用不完美数据提升高精度机器人操作
三星 Samsung RX Lab-China 团队提出 ε4P（Imperfection for Precision），按数据缺陷类型把不完美数据分别准入 flow matching 的不同噪声区间，从而把直接混训时有害的数据转化为性能增益。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7171 清华与新加坡国立大学提出ParallelWorld：多步预演提升具身规划成功率
清华大学和新加坡国立大学研究者提出ParallelWorld，在具身智能体高层规划中加入多步候选未来预演，将任务成功率从56%提升至83%。该方法在预演循环中生成并验证多条候选动作分支，执行时只走选中轨迹的第一个动作，再依据新观察重新规划。在LIBERO-Pro的八种设置中成功率均高于直接基线，但自适应搜索平均耗时约为直接执行的5.8倍。
Reddit r/roboticsAI 评分6565 DUET：人形机器人学新操作技能无需重训平衡控制器
DUET 提出将人形机器人的操作策略与平衡控制器分开，只在机器人接口处组合两者指令，使学习新操作技能时不再需要重训步态控制器。作者称这省去了操作策略每次变化都要重训平衡的隐性成本，论文、代码和完整总结见首条评论。
人形大讲堂 · 微信公众号AI 评分4040 宇树王兴兴：物理AI的临界点就在这一两年
王兴兴在2026世界物理AI大会上称，GPT-6零训练即可直接控制机器人画画并自主洗笔换色，机器人规划与导航问题已基本解决，剩余难点是真实物体交互成功率与物理世界对齐。他预计大模型解决装配问题需一到三年，语音指令整理房间最快明年实现，并宣布世界物理AI大赛设八大赛道、每年提供几千万元奖金。
深蓝AI · 微信公众号AI 评分7575 NVIDIA 与西蒙弗雷泽大学提出 GATOR：从随手拍照片重建带位姿的 3D 资产
NVIDIA 团队联合西蒙弗雷泽大学提出 GATOR，用生成式重建打底、多模态智能体局部精修，从随手拍照片重建完整且带场景位姿的 3D 物体。该方法只在合成场景上训练，零真机微调即在真实桌面与室内扫描的几何、外观、位姿指标上领先基线，不精修约 0.5 分钟就胜过 GPT-6-Astra 跑 20 分钟。作者同时指出合成数据依赖、商业 API 绑定和极端位姿下的稳定性仍是落地待解问题。