NeurIPS 2026 论文 RePO-VLA：双臂机器人受扰恢复成功率提升至75%
中山大学、鹏城实验室等机构提出 RePO-VLA，通过切分恢复轨迹、训练进度感知语义价值函数并做价值条件微调，让双臂 VLA 策略在扰动后继续推进任务。研究同时构建 FRBench 失败—恢复基准，RoboTwin 仿真含 46 项双臂任务、23,453 条轨迹。真机在倒水和叠毛巾任务上，每任务恢复演示从 50 条增至 200 条时，平均受扰成功率依次为 30%、65% 和 75%。
#Grasping and manipulation
CVer · 微信公众号AI 评分6262
雷科技AI 评分5858 智元6台机器人在上海便利店打工24小时，4台完成挑战转正
11月2日至3日，智元在上海一家营业中的便利店开展24小时机器人打工挑战，6台机器人分守6个岗位共完成1730项任务，最终4台完成挑战转正。智元具身研究中心副总裁任广辉表示，当前短板在柔性物体夹取、复杂接触和连续多步操作，流程编排问题可当天调整，Policy RSI层面的策略更新则需数天完成一轮迭代。挑战中机器人还会在夜间无人时自行加练白天未做好的任务。
Reddit r/humanoidroboticsAI 评分2222 Asim 正在为人形机器人构建真实世界物理智能基准，聚焦灵巧操作
YC F26 孵化公司 Asim 联合创始人 Tristan 表示，团队正在构建面向人形机器人物理智能的标准化基准，重点评估灵巧操作能力。该基准通过可重复场景考察空间推理、抓取适应、协调性及机器人对物理交互的响应，目标是定位能力失效点并提供可复现的失败案例。团队同时提出需解决硬件、传感器与控制接口差异带来的可比性问题。
人形大讲堂 · 微信公众号AI 评分5858 极智嘉Gino 1进仓：轮式人形要替掉仓库里哪几道工序？
极智嘉轮式人形Gino 1于2月10日发布，双臂14自由度、三指灵巧手、Jetson Thor算力平台，配VLA快慢协同系统，可做拣货、搬箱、打包、巡检四类活。文章把它与Agility Robotics的Digit、星动纪元的L7等案例对比，指出人形进仓的关键在接口、数据来源和维修响应半径，而非形态本身。极智嘉称Gino 1已具备量产能力，可接入自家调度系统、拣选站和AMR组成的存拣搬巡编队。
艾利特机器人 · 微信公众号AI 评分4747 艾利特×上海矽加：8英寸碳化硅衬底激光剥离+减薄全自动产线良率99.5%、效率提升超30%
艾利特与上海矽加半导体联合落地8英寸碳化硅衬底激光剥离+减薄全自动产线，激光单元单片加工20–25分钟，良率99.5%以上。复合机器人加自动化系统承担晶片自主流转与高精度对位，配合激光改质与超声剥离工艺，使综合生产效率提升超30%。该方案以链式自动化消除工序间物料周转与定位损耗，并通过智能调度统一工艺参数保障整线一致性。
斯帝尔科技 · 微信公众号AI 评分3636 斯帝尔项目案例｜半导体异形件内壁精密抛光
斯帝尔用 PolishX 柔性力控装置搭配电主轴，对半导体铝合金异形结构件内壁做顺纹抛光，力控精度 ±0.8N、响应时间＜10ms、重复定位 ±0.01mm，配合变位机实现多区域打磨与自动换刀。实测单件节拍 ≤100s、一次合格率 ≥85%，抛光后无磕伤、划痕、裂纹和色差。该方案面向半导体设备行业异形结构件，提供抛光、打磨、去毛刺的 AI 柔性智能化方案并接受来料工艺验证。
GuyuehomeAI 评分5858 机械臂与灵巧手从 URDF 建模到 MoveIt2 抓取操作的全流程实战
古月居发布教程，讲解机械臂加灵巧手从 URDF 建模到 MoveIt2 抓取操作的完整流程。材料仅提供标题，未给出具体步骤、参数或代码细节。
中国机器人网 · 微信公众号AI 评分4040 智元6台精灵G2人形机器人便利店24小时直播打工，4台成功“转正”
智元发起“机器人打工不能停”便利店直播挑战，6台精灵G2人形机器人连续24小时在岗，最终4台通过考核“转正”、2台暂未转正。考核期间机器人共完成任务1730次/件，包括接待顾客683人、商品取送369单、咖啡制作147杯、热食出品126份、巡检补货277次、桌面清理128次。未转正的两台中，一台巡检补货主动性不足，另一台深夜值守时偏离岗位，需重新调校岗位规则。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7171 PyRUA-REAL：通过真实世界 RSI 实现机器人探索与自适应学习
PyRUA-REAL 框架让编码智能体把真实世界交互经验保存为持久记忆和可复用可执行技能，用于后续探索与代码改进。在八项真实世界任务上平均成功率为 91.1%，在 RoboDojo 基准的 42 项任务上平均成功率为 84.4%。研究还考察了智能体协作方式、执行反馈对代码改进的作用，以及部署时不依赖在线智能体决策的效率与能力。
Atom Robotic/阿童木机器人精选AI 评分6060 阿童木机器人发布仿生五指灵巧手天巧一号
阿童木机器人推出自研仿生五指灵巧手天巧一号，采用肌腱式柔性传动与反置驱动单元，整手高度221mm、单指长126mm，配置7个自由度并保留拇指对捏能力。该手标配五枚指尖传感器与一枚掌心传感器，配合自研肌腱非线性补偿算法实现±0.1mm重复定位精度。产品同时交付原生运动控制框架，支持位置控制与柔顺力控切换，即日起开放样机测评与商务对接。
推荐理由：原文给出了肌腱传动加反置驱动的构型取舍与原生运控交付方式，读者可据此判断灵巧手集成成本的变化。
锐曼REEMANAI 评分4040 REEMAN Ironhide 自主叉车如何在浙江照明工厂一天内部署？
REEMAN 在浙江一家照明制造工厂约一天内完成 Ironhide 自主叉车现场部署，用于有顶棚室外存储区与室内仓库之间的托盘运输。实际运行中该叉车最大载荷约 600 公斤、单向路线约 100 米、每天执行约 140–180 项搬运任务，参考设备价格约 9,900 美元。部署时工程师还根据临时存货占用通道的实际情况调整了运输路线。
36Kr Embodied IntelligenceAI 评分6868 成都睿芯行完成数千万元融资，推出免训练抓取模型
成都睿芯行科技有限公司完成数千万元新一轮融资，投资方包括创新工场、中力股份及今天国际。公司推出基于类人脑机制的具身智能免训练抓取模型，称新零件无需训练即可抓取，可省去每个零件约一周的训练时间和上千元成本，并支持用千元级普通3D相机替代数万元级高精度3D相机。公司2025年6月与中力股份联合发布第一代工业拣选机器人，2025年11月发布“飞箱”产品与第二代双臂具身拣选机器人。
Reddit r/roboticsAI 评分2222 SmartGrid 项目 Mesh Flow 功能：如何用向量场为 3D 网格表面生成自适应喷涂轨迹
开发者正在为离线机器人喷涂轨迹规划器 SmartGrid 的 Mesh Flow 功能寻求数学算法建议，目标是在不同 3D 网格几何上生成并保持一致的轨迹图案。其关注点包括用向量场确定行进方向、以测地距离场或表面偏移控制路径间距，以及让局部法向、切向量和曲率影响轨迹并抑制网格不规则带来的抖动。当前重点是推导可复现参考图案的通用几何算法，而非编程实现。
爱范儿AI 评分3434 对话星尘智能来杰：绳驱机器人、AOS 操作系统与 Lumo-2 具身模型的「iPhone 4 时刻」还没到
星尘智能创始人兼 CEO 来杰在专访中表示，公司以绳驱机器人本体、具身操作系统 AOS 和具身模型三位一体为架构，AOS 将感知、移动、操作与交互封装成技能模块，可适配 GPT 6 等大模型与 Agent，让开发者用自然语言开发应用。其 Lumo-2 具身模型具备隐式世界动态预测能力，结合强化学习搭建试错纠错闭环。来杰认为机器人行业的「iPhone 4 时刻」还没到，但可能比想象中更近。
New Strategy RoboticsAI 评分3838 慧仓机器人携闪电播、穿云箭与机械臂联动方案亮相CeMAT ASIA 2026，展示高速立体智慧仓储新形态
慧仓机器人在CeMAT ASIA 2026展出闪电播、穿云箭与机械臂组成的三台设备联动方案，现场演示从高密度立体存储、高速分拣到机械臂码垛接驳的全链路自动化流程，无需人工介入。穿云箭采用双深位设计提升仓库空间利用率，闪电播承接出库货物完成订单拣选与分类。该方案面向制造厂区缓存、电商拆零拣选与流通行业订单履约等场景，公司称其产品可节省70%以上人工和占地。
New Strategy RoboticsAI 评分4242 CeMAT ASIA 2026：兰剑智能以Blue Brain统一调度三条展线
兰剑智能在CeMAT ASIA 2026展出由物流具身机器人通用大脑Blue Brain统一调度的全系列机器人与软件系统，按物料单元由大到小铺开料箱级全链路、托盘级密集存储与具身机器人演训场三条展线。
arXiv cs.ROAI 评分5858 Warp：面向冻结机器人策略的结构化输出空间适配
作者提出 Warp，一种上下文条件化的单调双射样条适配器，对冻结基础策略的采样输出做非线性重塑并保持逐维顺序。在 ManiSkill 四个任务上，Warp 在匹配的进化策略适配器研究中恢复效果最强；改用 PPO 后顺序关系随任务变化。在物理 SO101 插销任务中，Warp 成功率与强随机残差相当，成功周期时间中位数约降低 30%。
arXiv cs.ROAI 评分7171 RoboTryOn：用虚拟试穿将人类视频合成机器人灵巧操作演示
RoboTryOn 提出把人类到机器人的转换当作虚拟试穿，保留演示动作、物体和背景，只把人类替换成参考图指定的目标机器人。方法自回归转换关键帧并以其引导视频合成，运动以人手骨架为条件，再用带深度特征的逆动力学模型（IDM）从合成视频推断动作标签用于策略学习。实验显示，仅用合成数据训练的策略在包括双臂操作在内的新任务上平均成功率从2%提升到60%，且约三分之一采集成本即可达到纯遥操作示教策略的水平。
arXiv cs.ROAI 评分6060 研究：机器人比物体更重时，惯量失配如何影响机器人策略学习
该论文研究机械臂与操作物体之间的惯量失配如何影响机器人策略学习，通过改变机器人和物体质量的受控仿真实验发现，强化学习在广泛质量组合下都能成功，而行为克隆在较轻机器人操作较重物体时学到的策略更可靠。
arXiv cs.ROAI 评分6767 Tactus：面向自然灵巧操作数据采集的触觉与位姿传感手套
作者提出 Tactus 纺织集成传感手套，在 1.5 mm 指尖堆叠厚度下同时提供电容触觉力感知与 IMU 融合位姿跟踪，用于采集自然灵巧操作演示数据。该手套在 95% 置信度下最小可检测力为 0.59 N，比两款商用触觉手套基线低 1.6–2.7 倍，跨被试一致性为 0.87；操作遮挡最严重时指尖关键点相对误差为 11.0 mm。
arXiv cs.ROAI 评分4747 低成本4自由度机械臂RoArm-M2-S实现视觉引导的书写工具重定向与颜色分拣
约200美元的Waveshare RoArm-M2-S四自由度机械臂在固定俯视相机下，借助YOLO11n-OBB检测器、ArUco参考位姿与颜色分类器完成书写工具的颜色分拣，无需腕部旋转关节。对偏离固定接近方向超过45度的工具，通过纠正性扫掠在最多4次内转为可抓取姿态。196次单工具试验中176次（89.8%）落入正确颜色料箱，20次失败中19次为抓取滑脱或未抓中、1次为颜色误标。
arXiv cs.ROAI 评分6767 Reverse to Advance：用易任务时间反转数据降低遥操作成本学习高难度操作策略
该论文提出一种遥操作成本有效的框架，利用易任务的时间反转轨迹作为高难度操作任务的监督信号，减少人工示教采集。框架包含闭环数据采集流程、基于运动学先验与 critic 引导优势过滤的分层数据精炼，以及迭代策略学习三部分。在两个仿真基准和实机实验中，该方法相比基于反转和强化学习的基线提升了高难度任务成功率，数据效率更高且训练更稳定。
arXiv cs.RO精选AI 评分7878 AutoDex：自动采集真实世界灵巧抓取数据的系统
AutoDex 是一个无需持续人工操作即可采集真实世界灵巧抓取数据的系统，可自动规划并执行抓取、标注结果并复位物体以持续采集。研究团队用 Allegro 和 Inspire 手在 100 个物体上采集了超过 3500 次抓取试验，记录成功与失败及同步视觉观测和机器人状态；采集 500 条轨迹约需 0.2 人工时，遥操作则为 9.3 人工时。
推荐理由：该研究给出自动采集灵巧抓取数据的闭环系统，并用人工工时与检索成功率对比遥操作和仿真筛选。
arXiv cs.ROAI 评分6060 SDN：通过选择扩散噪声在测试时提升 VLA 策略鲁棒性
作者提出 Selected Diffusion Noise（SDN），一种免训练方法，把扩散噪声当作可控自由度来提升 VLA 策略的测试时可靠性。SDN 采样多个候选动作块并做两阶段筛选：先用反事实负集按任务相关视觉 grounding 过滤，再按 JerkRMS 选出运动学上最稳定的动作块。在三种 VLA 策略的仿真与真实环境实验中，分别取得 8-10% 和 18.33% 的提升。
arXiv cs.ROAI 评分6565 InDex：通过意图条件微调让VLA模型适配灵巧操作
研究提出 InDex 框架，用重定向演示得到的归一化开合信号监督标量抓取意图，分两阶段把平行夹爪 VLA 模型适配到多指灵巧手。在四个仿真任务中，InDex 配合 π0.5 取得 85.8% 平均任务成功率，比原生策略提升 35.5 个百分点，并在未微调的相似几何新物体上达到 69.0%。在三个 VLA 主干和单独训练的真实世界策略上同样有效，真实策略平均成功率从 71.0% 升至 83.0%。
arXiv cs.ROAI 评分6262 B2FF：用预想象里程碑为 VLA 策略做失败恢复
作者提出 B2FF 恢复框架，让 VLA 在执行前基于初始观测生成熟悉未来状态的里程碑库，恢复时由可恢复性感知选择器选定一个里程碑作为固定视觉目标，把偏离轨迹的观测映射回熟悉的未来。在注入失败的 LIBERO 基准上，按与注入失败对齐的受控恢复时机，B2FF 将基线 VLA 的平均成功率从 56.3% 提升到 74.0%，且无需微调底层动作生成器。该工作已被 CoRL 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分5858 代码即策略智能体的自我修复：重试成功由什么驱动
该研究在仿真机器人操作任务中比较了代码即策略智能体的重试机制：在同样的252个初始失败案例上，Qwen2.5-Coder-7B借助失败标签选取的反馈模板，在五次重试内恢复85.3%，而同样重试上限的重采样为68.3%，且在固定总token预算下优势仍存在。
arXiv cs.ROAI 评分6767 PyRUA-REAL：编码智能体在真实世界探索中实现机器人递归自我改进
PyRUA-REAL 框架让编码智能体把真实交互经验保存为持久记忆和可复用可执行技能，用于后续探索与代码改进。在八项真实世界操作任务上平均成功率为 91.1%，在 RoboDojo 基准的 42 项任务上平均成功率为 84.4%。研究还考察了智能体协作方式、执行反馈对代码改进的作用，以及任务描述和已有技能对鲁棒性与任务迁移的影响。
arXiv cs.ROAI 评分6262 灵巧手基础模型时代综述：硬件、数据、跨本体迁移、学习与评测
这篇综述梳理了 2024 年 1 月至 2026 年 11 月初灵巧手研究，按硬件、数据采集与整理、跨本体迁移、学习与基础模型、评测与应用五层组织文献，并加入人类手物理解与触觉感知两个横切视角。
arXiv cs.ROAI 评分7070 哪类触觉物理线索对接触密集模仿学习更重要：真实机器人受控研究
该研究在 LeRobot 平台上用真实机器人开展受控实验，比较触觉 RGB 图像、法向/深度图与标记流场三类物理线索对接触密集模仿学习的影响。720 次真实机器人试验显示，触觉感知把整体成功率从 57.8% 提升到 78.9%，其中标记流场作为单一线索最有效，成功率达 74.4%，在维持已建立接触时作用尤为突出。
arXiv cs.ROAI 评分6060 SCRUB：无臂四足机器人基于接触的力-运动控制表面坐标系估计
作者提出 SCRUB，一种基于接触的表面坐标系估计方法，让无臂四足机器人把机身搭载的工具沿近垂直表面滑动，无需已知、轴对齐或视觉预测的表面法向。SCRUB 用卡尔曼滤波从力线索和速度线索估计法向，并让预测控制器据此施力与滑动；速度线索会减去指令下压速率并在每个步态周期内取平均。
arXiv cs.ROAI 评分6262 基于 aSSM 模型与 MPC 的软体躯干机器人动态形状控制
研究团队从数据中学习修剪螺旋面软体躯干机器人全身的绝热谱子流形（aSSM）模型，并将其用于模型预测控制（MPC），在硬件上完成多种形状控制任务。在闭环动态形状调节中，该方法比现有线性基线好 10 倍；在人机交互演示中完成分段塑形并平衡网球超过 25 秒，而线性基线未能完成。在硬件上训练 12 小时的无模型强化学习策略在同一平衡任务上失败。
arXiv cs.ROAI 评分7272 soccerbot：用潜在运动先验学习人形机器人足球技能
作者提出 soccerbot 分层强化学习框架，从大规模人类足球动作捕捉数据中蒸馏结构化潜在运动先验，把策略学习约束在动态可行的运动流形内。单一技能条件策略由此统一学会移动、带球、停球和踢球，并在技能切换时保持类人动作与流畅过渡。该框架经面向鲁棒性的仿真设计后零样本迁移到 Unitree G1 人形机器人，在真实环境中完成整套足球技能。
arXiv cs.ROAI 评分6565 RoboCasa-Mem：面向长程移动操作的环境与过程记忆基准
作者提出 RoboCasa-Mem 基准，包含九项需要智能体在关键决策点使用交互历史的移动操作任务，任务分为环境记忆与过程记忆两类。该基准引入行为条件评测，对存在多条有效执行路径的任务，根据机器人先前动作推导后续任务约束，并减少固定目标分配带来的捷径。
arXiv cs.ROAI 评分6060 A³-VLA：面向机器人操作的自动感知引导注意力对齐框架
作者提出 A³-VLA 框架，从操作过程本身生成目标物体与机器人的候选区域，并用视觉分割模型离线精修，作为显式感知引导。该框架通过注意力分配损失和对比学习损失，让语言或机器人状态 token 查询视觉输入时聚焦任务关键区域。在仿真与真实操作任务上，A³-VLA 对多个 VLA 主干模型均有提升，基准平均成功率提高 6.5%–25.2%。
arXiv cs.ROAI 评分6464 TwinBridge：用数字孪生迁移策略与奖励，实现实验室机器人真实世界强化学习
TwinBridge 提出一种数字孪生驱动的框架，为真实世界在线强化学习提供策略初始化和稠密视觉奖励。该方法用 3D Gaussian splatting 结合物理仿真构建数字孪生，由仿真状态给出任务事件与几何进度，用于仿真演示预训练和强化学习，再蒸馏为视觉奖励模型，与执行历史结合计算稠密奖励，支持人在回路策略优化。
arXiv cs.ROAI 评分4040 涡流吸盘抓取软物体时的涡流诱导扭矩：几何与气动参数的影响
研究量化了涡流吸盘抓取柔性物体时，供气压力、切向喷嘴直径、表面几何与曲率对涡流诱导扭矩的耦合影响。增大切向喷嘴直径主要提升扭矩对供气压力的敏感度，而非普遍提高扭矩；圆顶凹面因与吸盘几何匹配较好，扭矩明显大于圆顶凸面，圆柱凹面与凸面差异较小。高斯过程回归在重复交叉验证中预测性能最佳，表明可由气动与几何参数联合估计该扭矩。
arXiv cs.ROAI 评分5656 从演示学习操作：在线适应物体潜在物理属性
作者提出一种从演示学习的方法，联合学习动力学模型与物体特定的物理属性隐表示，并用在线估计的隐表示条件化模仿策略，使机器人能根据交互中获得的物理属性信息调整重抓取和接触位置等操作动作。执行时动力学模型与策略权重保持固定，仅根据预测观测与实际观测的偏差更新隐表示。在质心不同的物体上，真实世界与仿真实验显示在线适应可提升任务成功率，但仿真中演示未覆盖的质心位置成功率仍约30%，对未见物理属性的适应有限。
arXiv cs.ROAI 评分6565 从人类数据学习物体中心运动先验，用于机器人灵巧操作
该论文提出从人类手物交互（HOI）数据集中学习整体预测未来手物状态，并将预测的物体未来状态作为强化学习的通用奖励项，减少对任务专属奖励工程的依赖。作者在仿真和真实世界的三个操作任务上实验，称在成功率和针对新物体的泛化性上优于现有 SOTA 方法，并验证了跨本体兼容性，可将技能部署到不同机器人手上。该工作已被 AAAI 2026 接收为 oral 论文。
arXiv cs.ROAI 评分7272 GRASP：面向接触丰富任务的梯度引导采样物理运动重定向
作者提出 GRASP 方法，用采样探索结合梯度引导精修，在不需要可微仿真器的条件下把人类演示重定向为符合接触动力学的机器人控制。GRASP-TO 通过对归档轨迹拟合局部二次代价模型并用其梯度引导 MCMC 更新，GRASP-MPC 用热启动滚动时域规划扩展到长演示。