特朗普暂缓对进口机器人加税180天,启动国安审查谈判
特朗普于10月28日签署公告,认定进口机器人和工业机械威胁美国国家安全,但暂未加税,而是指示商务部与贸易代表在180天内与贸易伙伴谈判,谈不拢再考虑关税、配额等措施。
特朗普于10月28日签署公告,认定进口机器人和工业机械威胁美国国家安全,但暂未加税,而是指示商务部与贸易代表在180天内与贸易伙伴谈判,谈不拢再考虑关税、配额等措施。
Agility Robotics于10月30日宣布预计通过SPAC合并融资约4.65亿美元,11月5日以代码AGLT登陆纳斯达克,估值25亿美元。其核心客户GXO Logistics以RaaS模式付费,Digit 5手握超3亿美元多年期订单,累计运行超6.5万小时、搬运超10万个物流箱。
一位开发者独立搭建了接入僵尸防御游戏的远程气动炮塔原型,玩家通过浏览器接收实时摄像头画面并远程控制位于泰国普吉岛的实体炮塔。系统由3D打印机械件、舵机云台、气动发射机构、电子控制与网络指令传输组成,游戏画面用Unity制作并投影到实体屏幕上。作者将其定位为“远程物理控制”实验,正就通信可靠性与延迟、安全远程操作架构征求意见。
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成立两年多、尚无公开营收的机器人AI公司Physical Intelligence正洽谈至少10亿美元融资,目标估值约200亿美元,老股东Avenir和Lux Capital大概率领投。
GenSight 是一个统一的具身世界模型,把未来视频生成与稠密感知整合进同一个预训练视频扩散 Transformer。它用统一的时空表示覆盖视频、深度、具身分割和相对首帧的2D光流,基于共享 DiT 主干以轻量任务调制在同一架构内预测各模态,并在统一速度预测空间联合优化。推理时支持多步未来视频生成加对齐稠密预测,以及从观测视频做单步稠密感知,训练数据涵盖多种机器人本体与人类手部交互。
该论文提出一种基于Transformer、带共享模块化递归的架构,用于通用形态机器人控制,并在MuJoCo机器人集合上评估其泛化性能。作者指出上下文特征往往只部分可得,但可通过模块交互恢复,从而改善多机器人控制和对训练中未见上下文的泛化。结果显示,在四种环境下,对动力学、运动学和拓扑均未见的机器人,零样本泛化性能有显著提升。
作者提出 MUSBRIC,一套面向可重构肌骨机器人的模块化硬件平台及配套 MuJoCo 仿真器,通过乐高兼容端盖把纤维增强伸长型气动人工肌肉变成可插拔复用的肌肉模块。肘关节原型验证了随载荷变化的屈伸,滑轮导向实现可逆运动,机械限位稳定伸直姿态;机械手展示柔性抓取与多关节搭建,15 种腿部构型在硬件与仿真中完成匹配扫描,四腿组装的四足机器人实现行走。硬件设计与仿真代码将开源。
LOGIV 是一个面向长程机器人任务的任务图框架,把符号规划、基于观测的校验和具身执行连接起来,并在执行中检查条件支撑与资源顺序边的物理有效性,失败后通过依赖追踪确定需要恢复的部分。
OpenFlyV2 是一个统一的机载视觉-语言-动作架构,用共享视觉-语言表征在单一模型中支持语义理解、语言定位感知、空间推理与连续飞行控制。作者构建了约 7 万条导航轨迹和 6 万对视觉-语言指令-响应的仿真数据集,模型在 NVIDIA Jetson Orin NX 上完全机载以 10 Hz 生成每块 12 个航点的动作块。
论文提出执行器感知(AA)观测器输入:高度与姿态观测器使用经假定旋翼模型滤波、并与测量延迟对齐的受限虚拟输入,水平观测器使用由实测姿态重建的加速度。
SimRetract 提出一种仅用仿真演示训练的策略,让机械臂从外科医生手中接过牵开器并在交接时保持牵开,实现开放手术中医生与机器人协作的零样本仿真到现实迁移。
研究团队发布 TacClaw-Infinity 大规模结构化视觉-触觉-语言-动作(VTLA)数据集,用于接触密集型操作,规模超过 10000 小时、100 万条 episode、10 亿帧,覆盖 1000 多种任务类型。
推荐理由:该数据集给出万小时级触觉操作数据的采集接口与质量控制流程,可供参考其跨本体迁移验证方式。
研究团队提出 I3L,一套结合全身纠正与迭代策略精炼的软硬件系统,用于缓解离线模仿学习策略在长程全身移动操作中的分布外退化。
作者用稀疏自编码器(SAE)分析 VLA 模型的内部表征,找到一个激活与对抗补丁存在强相关的特征,并在推理时仅当线性探针检测到攻击才抑制该特征,从而在不微调 VLA 的前提下提升鲁棒性。在 LIBERO-10 上的对抗补丁攻击测试中,条件干预提升了间歇性攻击下的成功率,而持续施加同一干预会明显降低策略性能。
该论文基于动力学感知的扩散去噪框架 D4orm,构建了面向不同运行需求的多机器人轨迹规划器族,包括解耦规划器、带反馈控制的在线滚动时域规划器和分布式规划器。在二维和三维环境中的差速驱动与全向机器人评测显示,基于 D4orm 的方法比 MPPI 等采样优化方法和一种基于学习扩散模型的方法更快、更可靠地找到高质量解。
论文提出压缩延迟信息投影(CDIP),在15维误差状态卡尔曼滤波(ESKF)中处理延迟到达的水声位置测量,保留与来源关联的IMU快照及当前到快照的互协方差,无需从头重复滤波即可投影延迟修正。
研究把完整闭环机器人策略实现当作可复用的执行经验,由编码智能体根据少量成功演示生成策略代码,并用仿真反馈迭代改进。在 RoboCasa 的四个源任务上,迭代优化把成功率从初始生成代码的 28.3% 提升到验证集筛选代码的 64.2%,并在 Unitree G1 实机上验证了该学习方式。
论文发布一套开源 ROS 2 软件栈,恢复 Franka Emika Panda 的 ROS 2 支持并解决其外部位置控制接口长期不可靠的问题。作者分析认为,振动和保护性停机源于外部控制环时序与采样抖动,而非机器人本体限制,据此提出将实时通信与 ROS 2 控制环解耦的异步硬件接口、面向较慢指令源的速率匹配机制,以及位置域参考生成策略。
UniCross 提出统一框架,将抓取、移动、手内旋转和手内平移四种灵巧操作技能建模为同一关系目标形式,并蒸馏出不依赖技能标识的单一策略。该策略在各单项技能上表现良好,可泛化到未见物体,并支持长程技能串联和执行训练中未出现的关系目标,框架也适用于不同手部形态。
作者提出 DR-LfD 框架,将视觉运动策略接入 TAMP 门控决策系统,按接触关系把人类示教拆成原子技能,再以视觉运动策略或物体中心基元复现并重组。该方法把示教数据需求从随技能序列指数增长转为随技能种类数增长,在 DexMimicGen 两个任务上以 100 条示教超过使用 1000 条示教的扩散模仿策略。论文已被 T-RO 接收。
该研究把机械臂运动用于自由漂浮航天器的无推进剂姿态控制,将其建模为带关节与避碰约束的轨迹优化问题,并用内点法求解。在一系列航天器-机械臂系统上,该方法算出了最大 90° 的静止到静止转向轨迹,以及角速度降低 40% 的消旋轨迹。作者还通过动量与力矩包络,把机械臂的控制能力与反作用轮阵列直接对比,指出机械臂可作冗余乃至主姿态控制系统,在抓取高相对质量载荷的空间装配与制造中尤其有前景。
作者提出 SPARK(Sequential Planning via Anchored Robotic Keypoints),把任务描述为符号化行为树,仅在每个动作被调用时锚定到当前 3D 观测,运行时验证计划并在局部失败时重新锚定物体,只有这一步失败才请求新计划。
VEGA 提出从无标注第一视角导航视频训练导航视觉-语言-动作(VLA)模型的方法,通过单目视频重建局部场景几何、采样文本/图像/空间路点目标并生成避障轨迹,再用这些轨迹训练流匹配 VLA 导航策略,几何仅在训练阶段使用。
研究提出基于强化学习的协同设计框架高斯进化专家策略(GES),通过维护一组专家策略并让各自的设计空间领地随控制表现演化,缓解单一共享策略在不同形态下收敛到同一控制策略的行为多样性坍缩问题。
NDPP-Grasp 提出把物理合理性约束直接注入任务对齐抓取扩散模型的去噪过程,即使约束不可微也能在生成全程施加引导。现有扩散方法先训练抓取扩散模型对齐任务,再在生成后做物理合理性修正,生成轨迹本身不受物理约束引导。该工作被 NeurIPS 2026 接收。
作者提出 TacO 框架,按操作策略表现系统评测触觉传感器,覆盖视觉、声学、磁性和电阻四种模态。研究在未知质量抓取放置、物体重定向和插孔三类任务上分别训练策略,分析空间分辨率、剪切感知、触觉表征和材料摩擦等传感器特性对任务表现的影响。结果显示触觉信息的价值取决于传感器模态、材料属性和具体操作任务,并非普遍有益;传感器、代码、数据与硬件方案将在项目网站公开。
作者提出 AlphaAdj,一个视觉到控制的导航框架,用第一视角 RGB 观测和视觉语言模型(VLM)按视觉语义上下文调节控制障碍函数(CBF)的保守程度。VLM 输出标量上下文谨慎信号来动态调节 CBF 参数 alpha,并由几何与速度相关的上限约束激进程度;为应对 VLM 延迟,推理与控制回路异步运行,语义信号直接取自 token 级输出概率而非完整自回归文本生成。
该论文提出一种规范感知的动作分布优化框架,可在不修改预训练机器人基础模型参数的情况下,于执行时强制满足一类信号时序逻辑(STL)约束。方法在每个决策步通过前向动力学推演剩余时域,计算满足硬 STL 可行性约束的最小修改动作分布,并在仿真中用当前先进机器人基础模型跨多环境与复杂规范进行验证。
FlowTouch 是一个视角无关的视觉-触觉预测模型,用物体局部三维网格编码信息来预测触觉图案,从而在未接触物体时也能获得触觉反馈。该方法结合场景重建与基于 Flow Matching 的图像生成模型,结果显示它能缩小仿真到现实的差距并泛化到新的传感器实例,生成的触觉图像还可用于下游抓取稳定性预测。代码、数据集和视频已公开。
作者提出 π-StepNFT,一种面向流式 VLA 的在线强化学习框架,把 SDE 采样中的转移作为监督单元,用方差归一化的转移误差区分正负速度分支,无需计算最终动作似然。
作者提出 CHOP,用反事实人类偏好标签微调视觉运动导航策略,使其对齐人类对安全与避障的直觉。在 SCAND 数据集上,多个先进模型经 CHOP 微调后近碰撞事件平均减少 49.7%,偏离人类偏好轨迹减少 45.0%,平均障碍物间距增加 19.8%。
WildOS 是一个面向长距离、开放词汇目标搜索的统一系统,将安全几何探索与语义视觉推理结合,用于无先验地图、深度感知受限的复杂户外环境。系统构建稀疏导航图维护空间记忆,并用基于基础模型的视觉模块 ExploRFM 对图的前沿节点打分,同时预测可通行性、视觉前沿和物体相似度,实现实时机载语义导航。
EquiContact 提出一种分层框架,由高层视觉规划器 Diff-EDF 和低层柔顺视觉运动策略 G-CompACT 组成,用于学习可跨任务构型空间泛化的接触丰富操作策略。
作者提出 CWAM(Causal WAM),通过在世界动作模型的动作头上增加稀疏路由路径,把真正驱动动作的隐变量与场景预测所依赖的干扰变量分离,世界建模目标保持不变。论文证明在稀疏约束下,用于生成动作的隐变量是动作相关隐变量的可逆函数,真实结构可在隐变量置换意义下被识别,且不要求充分的时间依赖或对未观测状态演化作假设。合成数据与真实机器人实验验证了该理论,并显示闭环成功率效率提升。
作者发布开源 Python 库 Sensorium,基于 ROS 和 ROS2 中间件,从可配置的机器人与传感器数据流中录制、处理、标注并整理多模态手术数据,覆盖操作端采集、可配置处理、语义标注和按片段生成数据集。该库在 1516 次体模、离体和活体猪实验录制上完成评估,涉及多种手术任务与传感配置,并给出初步可用性反馈。
作者提出PGGT(Primitive-Grounded Geometry Transformer)网络,输入单张查询图像和一组平面地图图元,直接预测6自由度相机位姿,实现前馈式相机定位。该方法在稠密表面地图和极简布局模型上均刷新了定位性能,代码与模型已公开,论文被NeurIPS 2026接收。
DrawSplat 提出一种 Atlanta World 引导的隐式高斯 SLAM 框架,用于室内重建。该方法先通过点线联合跟踪估计相机位姿、稀疏几何与重力方向,再借助 Atlanta World 先验的共享重力分量从跟踪线推断结构平面,并将其转为对高斯中心与法向的可微正则项。框架还结合基于锚点的隐式神经高斯表示与自适应结构采样,在多个数据集上实现稳健跟踪、高保真渲染与几何一致重建。
FOCUS 提出将局部最优传输对齐与短时域可微 actor-critic 学习结合,用于仅观测模仿学习,无需时间对齐的专家轨迹或专家对齐初始化。该方法用软 best-of-K 目标把智能体 rollout 窗口匹配到多个采样的专家片段,由传输代价给出可微模仿奖励,并用学习到的 critic 在 rollout 时域之外自举价值。
SACQ 是一种面向视觉-语言-动作(VLA)模型的超低比特权重量化框架,结合结构感知码本拟合、动作感知混合比特分配和两阶段量化后精修。