RSI走热：机器人部署正变成下一轮训练的起点
文章分析递归式自我改进（RSI）在具身智能中的兴起，指出Anthropic定义要求AI自主开发继任系统，而当前多数系统仍是有边界自改进。1X成立World Model Lab连接预训练到真实数据的闭环，Motus2用Policy、Simulator、Evaluator三接口实现有边界自进化，普渡PuduFM 1.0依托超13万台部署机器人做数据飞轮。
#Robot models and learning
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分6767 Tech Xplore RoboticsAI 评分6262 首尔大学 Dynin-Robotics 机器人基础模型以预测未来场景引导动作，实机操作平均成功率 78.4%
首尔大学 AIDAS Lab 何在炯教授团队提出机器人基础模型 Dynin-Robotics，将语言、图像、视频与机器人动作统一在一个模型中，通过预测动作后的未来场景图像来生成和筛选动作，论文已被 NeurIPS 2026 接收。
NEURA RoboticsAI 评分5858 NEURA Robotics 与 NXAI 合作为认知机器人开发记忆组件
NEURA Robotics 与 NXAI 宣布合作，为认知机器人共同开发记忆组件，将 NEURA 的 Physical AI 技术栈与 NXAI 的 xLSTM 循环架构结合。
CVHub · 微信公众号AI 评分7474 小鹏联合多所高校提出 4B 感知基座模型 GroundingPI，统一点、框与文字定位并验证动作迁移
小鹏与北京大学、香港大学、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、新加坡国立大学、清华大学、香港科技大学（广州）的研究者共同提出 4B 感知基座模型 GroundingPI，把点选、框、文字、文档区域和界面控件统一到一套空间词元输出协议，架构采用 MoonViT-V2 视觉编码器和 Qwen3-4B 语言骨干，训练包含监督微调与 GRPO 强化后训练。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7373 Ropedia联合多校发布跨本体移动操作世界模型Ropedia W0
新加坡具身智能创企Ropedia联合南洋理工大学、杜克大学、加州大学圣地亚哥分校及清华大学发布跨本体移动操作世界模型Ropedia W0，通过统一动作表示预测人类、机械臂和人形机器人执行动作后的第一视角未来场景。
钛媒体AI 评分6262 纽娲机器人杨睿刚：无人配送最后几百米为何难到家门
钛媒体对纽娲机器人创始人杨睿刚的访谈与分析指出，无人配送发展十年，全国物流无人车保有量超3.5万台、200多个城市开放路权，但进小区、上电梯、送到门口的最后几百米仍未走通，京东、菜鸟、亚马逊Scout等国内外探索大多退场，核心原因是私人空间规则模糊、部署成本高、异常需人工兜底，这笔账没有一家打正过。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分7272 厦大HumanPlus、CMU、MIT推出CLOTHO，宽松衣服内嵌IMU实现八小时全身动捕
厦门大学HumanPlus实验室与MIT、CMU研究人员推出CLOTHO，一种把10个IMU集成进宽松衣物的全身动作捕捉系统，论文获SIGGRAPH Asia 2026期刊轨道录用，将发表于ACM Transactions on Graphics。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号精选AI 评分7676 商汤推出 SenseNova-RoboRSI 及 27B 具身模型，在 12 项仿真基准上取得 SOTA
商汤 SenseNova 团队推出 SenseNova-RoboRSI 统一执行框架与 27B 具身模型 SenseNova-RoboRSI-27B-Preview。
推荐理由：通过同一模型换执行系统的对比数据，读者可以直观理解执行框架对具身任务表现的影响幅度和成本代价。
PaperWeekly · 微信公众号AI 评分5656 中南大学等机构发布首篇系统级智能体蒸馏综述
来自中南大学、北京智源人工智能研究院、香港理工大学和北京邮电大学等机构的研究团队联合发布了一篇57页的系统级智能体蒸馏综述，论文标题为 Distilling Agentic Systems: A Roadmap across Models, Artifacts, and Harnesses，地址为 https://arxiv.org/abs/2609.36630。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7474 商汤联合团队评测 GPT-6-Astra 具身能力：仿真接近满分，真机精细操作频繁失败
商汤 SenseNova 联合大晓机器人、Ropedia、新加坡南洋理工大学和东京大学发布《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence?
雷科技精选AI 评分7878 WorldOracle 世界模型评测平台发布，用真机实测给行业测谎
10月16日，由智元、NVIDIA、普林斯顿大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、多伦多大学研究人员联合完成的动作驱动世界模型评测平台 WorldOracle 正式发布，并向开发者开放评测提交。
推荐理由：该评测用真实执行记录逐帧对照世界模型预测，揭示了机械臂运动被复刻但物体状态被系统性脑补的普遍问题，为判断模型可用性提供了具体坐标。
OFweek RoboticsAI 评分6262 OpenAI宣布自研人形机器人，作者解读其动机与对行业的影响
奥特曼表示OpenAI将自研人形机器人，2027年进行演示，短期目标是协助技术工人建设基础设施，长期目标才是个人机器人。作者回顾OpenAI 2019年复原魔方的机械手、2020年解散机器人团队以及2025年2月Figure宣布终止合作的两次撤退，认为这次其已具备Aditya Ramesh的世界模拟项目、Astra的虚拟能力、仿真基础设施和旧金山一百多人的遥操作团队等条件。
中控技术AI 评分3838 中控技术发布TPT工业AI基座平台与AOP自主运行工厂系统，工业AI成果会在宁波举办
中控技术在宁波举办工业AI成果发布会，推出以TPT时间序列大模型为核心的工业AI基座平台，并与通用控制系统UCS融合构建自主运行工厂系统AOP，打通“感知—分析—决策—执行”链路。TPT与AOP已跨行业复制至29个细分行业，中控技术同时与华为、阿里云等签约产业链合作，工业AI数据联盟成员超300家。万华化学、镇海炼化等企业披露了TPT在氯碱、炼化装置上的预警与优化运行成效。
Reddit r/roboticsAI 评分6262 编码智能体作为机器人闭环策略的基准测试与架构疑问
一支研究团队测试了让编码智能体本身充当闭环机器人策略：智能体接收RGB观测与机器人状态，编写并执行Python控制程序，根据实际结果修改下一个程序，全程没有学习到的运动策略。
深蓝AI · 微信公众号AI 评分6262 深蓝学院直播预告：机器人运控从两段式到一段式
深蓝学院将于10月21日举办直播《机器人运控从两段式到一段式》，由哈工大与上海创智学院联培博士生叶雷分享，围绕KCFRC、PegasusFlow与PredActor三项工作，讲解机器人运控如何从先规划再跟踪的两段式走向状态与动作联合生成的一段式。
低空产业纵横 · 微信公众号AI 评分6161 代尔夫特理工大学MonoRace无人机以时速100公里击败人类世界冠军
荷兰代尔夫特理工大学团队在《科学·机器人》发表自主飞行系统MonoRace，其在2025年阿布扎比无人机竞速赛中以每小时100公里最高时速击败多支AI队伍及3位人类世界冠军。
arXiv cs.ROAI 评分6464 RealtimeWAM：一步生成与异步推理的世界动作模型
RealtimeWAM 提出一种高效世界动作模型（WAM）变体，通过一步动作生成和异步推理解决多步去噪与专家间串行等待两大效率瓶颈。
arXiv cs.ROAI 评分6767 Metro-WM：用可实现的子目标做长程潜空间规划
Metro-WM 提出一种分层规划框架，不再生成无约束的潜空间子目标，而是从离线专家演示或随机动作轨迹的已观测帧中检索真实状态作为子目标，并把不同回合的帧连成通往目标的路径。实验显示其长程成功率比次优分层方法最高高 37.33 个百分点，速度快至 10.9 倍，离线计算量少 13-56 倍，且调参更少。作者还指出，现有领先的宏规划器会频繁输出物理上不可实现的子目标。
arXiv cs.ROAI 评分5757 EgoTac：从第一人称视觉预测野外触觉
EgoTac 是一个可泛化模型，直接从第一人称人类视频预测丰富触觉信息，训练使用超过 570 万图像-触觉对，涵盖连续力测量与二值接触。实验显示其域内预测平均力误差低于 0.06N，在域外接触预测基准上持续优于当前最优接触估计器，并能在无约束真实视频上做零样本预测；缩放分析表明数据多样性与数据量都能稳定提升性能。该工作被 NeurIPS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分5555 UniWM：通过记忆增强规划与前瞻实现统一视觉导航世界模型
ECCV 2026 接收论文提出 UniWM，一个将第一人称视觉前瞻与规划统一在单一多模态自回归骨干中的记忆增强世界模型，使动作选择基于视觉想象结果，实现预测与控制的紧密对齐。
arXiv cs.ROAI 评分7070 WorldOracle：以真实执行对比评测动作条件世界模型
WorldOracle 是一个针对动作条件世界模型（ACWM）的基准，用相同初始观测和低层动作序列，检验预测 rollout 能否复现真实世界的物理后果与任务状态转移。评测覆盖物理状态正确性、交互空间对齐、关键交互区域保真度和多视角动作一致性四个维度，并配套包含成功与失败执行的长多段真实数据。对七个代表性 ACWM 的实验显示出不同模型的优势与失效模式，数据集、评测代码和排行榜已公开。
arXiv cs.RO精选AI 评分7878 冻结前沿VLM直接作为机器人策略在RoboMME记忆依赖操作基准上的评测
研究将冻结的前沿视觉-语言模型GPT-6-Astra直接作为机器人策略，在含16项记忆依赖操作任务的RoboMME基准上测试，模型全程保留整个回合上下文并直接输出每个末端执行器路径点与夹爪指令，无需针对该基准的任何训练。
推荐理由：论文给出了冻结前沿VLM直接作策略在记忆依赖操作基准上的完整对照数据，可据此评估通用模型接管多少具身栈。
arXiv cs.ROAI 评分4747 世界-动作模型对空间指令改写的敏感性评测
一项评测在 RoboLab 四个场景中对三个世界-动作模型进行 864 次 rollout，固定初始状态与任务目标，发现用参考物体而非待移动物体描述空间关系，会使稳定放置成功率平均下降 12.2 个百分点。策略语言理解的独立测试识别出关系反转，加入图像会干扰原本正确的纯文本解读。rollout 分析还区分了空间放置与指令跟随：稳定放置率从任意时刻的 43.2% 降至回合结束时的 21.8%。
arXiv cs.ROAI 评分5656 解析式机器人自模型：学习螺旋轴运动学用于渲染与基于模型的控制
论文提出一种解析式机器人自模型，无需形变网络或 URDF/CAD 模板，从多视角图像与关节读数获得外观与刚性连杆分配，并用稀疏末端执行器位姿独立辨识出度量螺旋轴，得到可外推的闭式正运动学与解析雅可比。
arXiv cs.ROAI 评分6767 RoboHarness：简单机器人harness让LLM智能体在BEHAVIOR Challenge 2025上超越VLA与世界动作模型
arXiv论文提出RoboHarness，一个为LLM智能体提供视觉-几何控制面板的机器人harness，使其能直接理解并调用具身任务。作者主张编码智能体有潜力实现通用具身操作，无需走大规模训练VLA的路线。实验显示，配合RoboHarness，Qwen3.8-Flash-Next在BEHAVIOR Challenge 2025任务上超过当前最先进的VLA模型，实现已开源。
arXiv cs.ROAI 评分4545 基于强化学习的腱驱动仿生水母机器人实现深度闭环控制
一款腱驱动仿生水母机器人通过柔性基底与离散约束结合的软体执行器实现150°弯曲，腱位移与弯曲角近似线性。8个执行器由4个舵机驱动，可完成稳定游动、姿态调整与自恢复。基于该线性驱动特性训练的强化学习控制器在仿真与实机实验中均实现了深度闭环调节。
arXiv cs.ROAI 评分5858 OpenDexGrasp：开放词汇任务导向的灵巧抓取框架
CoRL 2026 论文提出 OpenDexGrasp，用于开放词汇任务导向的灵巧抓取生成，让机器人从自由语言推断功能意图，结合多视角视觉观测与物体几何生成可执行的高自由度抓取。
arXiv cs.ROAI 评分6060 按步态相位分析网络雅可比有效秩改善足式运动策略健康度
该研究用网络雅可比的有效秩分析足式运动强化学习策略，发现按步态相位条件化后可暴露全局秩看不到的表征结构。观察归一化加残差连接的架构比普通 MLP 多为摆动主导状态分配超过一个有效秩维度。基于此提出的诊断方法在仿真和实体 Spot 上将关节抖动最高降低约 2 倍，论文已被 CoRL 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分7272 ADEPT：通过强化学习预训练与后训练加速灵巧操作
ADEPT 是一个大规模强化学习框架，先在通用物体重摆任务上预训练灵巧策略，再以该先验后训练下游策略，实现跨高自由度本体、直接从原始视觉触觉感知求解长程任务。为避免朴素微调破坏零样本重摆能力，作者提出结合行为克隆蒸馏、评论家预热与保守在策略更新的稳定后训练方案，并引入关节空间 Geometric Fabric 协调策略与机器人。
arXiv cs.ROAI 评分5757 Cyclops：将稀疏LiDAR强度合成为RGB视频以实现无相机感知
Cyclops是一个将稀疏非重复扫描LiDAR（NRS-LiDAR）强度数据合成为RGB视频的框架，用于全天候感知任务且无需相机。其方法先用冻结的预训练稠密化模块把稀疏强度投影转为稠密表征，再通过潜在桥匹配（LBM）学习速度场、在少量ODE积分步内将强度潜变量迁移到RGB分布；同时用时序注意力注入前帧上下文以抑制帧间闪烁，并将速度场建模为由可微终端奖励优化的策略。
arXiv cs.ROAI 评分6262 MANGO-Grasp：基于几何导向3D高斯与马氏场的跨本体灵巧抓取框架
MANGO-Grasp 提出一种各向异性交互框架，用几何导向的3D高斯基元表示物体以保留局部表面几何，并把手部编码为同时捕捉形态与运动学的预训练描述子，通过各向异性马氏场建模手物接触。
arXiv cs.ROAI 评分6464 FACT后训练方法提升VLA在接触密集操作任务中的成功率
论文研究视觉-语言-动作（VLA）模型在需要精确物理交互的接触密集操作任务中失败的原因，提出两类失败模式：精度失败（策略难以产生接触时所需的小幅精确修正动作）和力失败（策略无法响应接触力）。
arXiv cs.ROAI 评分5555 Diagnosing Compositional Generalization in Sequential Robot Tasks：诊断序列机器人任务中的组合泛化
该论文从指令空间覆盖的角度研究序列机器人操作任务中的组合泛化，把泛化差距分解为边际指令偏移、指令组合偏移和上下文-动作偏移三个来源。结果显示穷举指令元组并非必要，覆盖动作相关依赖的结构化子集即可获得较强的分布外性能；稀疏训练失败往往源于指令引导而非缺失底层技能，每个任务仅用一条演示微调即可将分布外成功率从0.4%提升到54.7%。
arXiv cs.ROAI 评分6868 PRISM：用多项式表示改进机器人运动控制策略学习
PRISM（Polynomial Representations for Interaction Structured Motor Control）是一种受物理启发的策略表示方法，通过递归添加缩放的双线性特征学习变量间的乘性交互，只需替换多层感知机（MLP）的第一层仿射层，即可用于强化学习与模仿学习，无需改动训练目标、传感或控制器。
arXiv cs.ROAI 评分6262 OptCar：用少量实车数据把通用FKD模型特化为高速MPC专用模型
论文提出OptCar，一种把通用前向运动学动力学（FKD）模型特化为特定车辆专用模型的方法，同时保留跨地形泛化能力。其核心是用FiLM将近期状态-动作历史汇总成单个动力学上下文token来条件化多步预测的Transformer FKD架构，再结合有限实车数据与系统辨识产生的定向合成轨迹进行特化。
arXiv cs.ROAI 评分4848 EDAR：面向机器人操作的环境相关动作表征学习
EDAR（Environment-Dependent Action Representation）将动作 token 同时锚定在可执行的控制结构与预期视觉后果上，通过把运动指令与其环境条件下的效果耦合，使学到的动作空间捕捉交互语义而非仅命令级模式。
arXiv cs.ROAI 评分6262 NativeMEM：面向长时程机器人操作的原生记忆压缩方法
NativeMEM 是一种具备长时程、实时更新记忆的视觉-语言-动作（VLA）策略，其核心是 Native Memory Compression 编码方案，复用 VLA 自身的视觉编码器将每个相机视角的每一帧历史压缩为单个 token，拼接到输入序列后即可让预训练 VLA 关注长期历史，延迟开销极小，无需外部规划器或新初始化的记忆模块。
arXiv cs.ROAI 评分5555 人形机器人异步上半身任务空间轨迹跟踪策略研究
论文提出一种面向人形机器人的异步上半身任务空间轨迹跟踪框架，以应对高层规划器输出稀疏低频轨迹与全身控制器高频运行之间的时序异步问题。学生策略通过教师-学生蒸馏初始化，以完整缓存的未来轨迹和执行时间索引为条件，并用滑动窗口全局奖励训练以减少帧漂移；任务后训练阶段用MPC模块将稀疏参考补全为浮基座与上半身引导。
arXiv cs.ROAI 评分5656 CoRL 2026 论文提出可无害化引导冻结 VLA 的语言反馈策略
论文提出一个框架，交互搜索能提升闭环 VLA 任务表现的语言序列，将其蒸馏为测试时语言反馈策略（LFP），并训练一个改进头预测语言引导何时有效，再对该改进头做保形校准以防止有害干预。
arXiv cs.ROAI 评分5555 Perceptive BFM：将人类运动先验适配到机器人地形的感知控制框架
论文提出 Perceptive Behavior Foundation Model（Perceptive BFM），一种地形感知的人形机器人全身控制框架，用机器人视角的局部地形观测来适配接触、姿态与时机，同时保留原始运动学参考作为行为接口。