FIT-MAC:提升视觉-语言-动作模型鲁棒性的闭环多智能体框架
论文提出FIT-MAC,一个失败感知的闭环多智能体控制框架,在推理时为视觉-语言-动作(VLA)策略增加一层控制以提升鲁棒性。
论文提出FIT-MAC,一个失败感知的闭环多智能体控制框架,在推理时为视觉-语言-动作(VLA)策略增加一层控制以提升鲁棒性。
提出自监督方法概率可达-规避值函数(PVF),用于在随机、可能无界的扰动下计算机器人任务的可达-规避集,适用于黑箱系统。在复杂度递增的系统上与基于Hamilton-Jacobi可达性(HJR)的基线对比,直至Hopper运动任务,结果显示当扰动非对抗性时,PVF的概率可达-规避集比对抗性HJR集更不保守、更准确。该方法已投稿至ICRA 2027。
该研究提出一个验证引导的训练框架,用安全约束的概率枚举检测前向不变性违背,生成比标准对抗攻击方法更紧凑、更贴近失败边界的反例集合。用这些反例微调预训练的 HJ 值函数,在所有测试基准上扩大了可认证区域并缩短认证时间;作者还基于精炼后的证书引入部署时的屏蔽机制,在 Isaac Sim 物理仿真和真实自主赛车实验中,相比名义控制器和基于 LQR 的备份策略实现了零安全约束违背。
论文提出基于RoboCasa365的诊断性鲁棒性基准RoboCasa-Shift,结合受控单因素扰动、配对的干净-扰动rollout和仿真阶段感知诊断,对GR00T N1.5在四项长程任务、四种扰动因子和三档严重度下共完成1,040次rollout评测。
ThERMO 闭环热反馈算法在基于 UR10e 的 ASTR 系统上完成离体猪组织自主电外科测试,热损伤最多降低 52%,切缘精度最多提升 59%,且无需数据驱动训练或迭代调参。该算法通过实时热成像调节切割速度,组织学分析与 3D 摄影测量验证了热损伤范围与切缘准确性,表现优于两种固定速度对照方法。
论文指出,前沿模型通过智能体框架控制机器人时的默认循环会执行有害指令:GPT-6 Astra经Inspect Robots框架控制低成本SO-101机械臂完成三项家务任务,在15次试验中拒绝率为0%,每次都尝试执行危害行为,其中27%成功完成;其唯一出口give_up从未被用于提示危险。
论文定义了视觉-语言-动作(VLA)模型的故障归因问题,即在多个视觉损坏共存时判断哪些损坏贡献了失败风险、移除它们能带来多大收益。作者提出一种分解式风险模型,分别学习场景与损坏的表征,仅从当前图像和任务指令通过潜变量干预估计移除收益,无需配对干净图像或额外反事实回滚。
论文提出 ERR-Env 可验证交互环境、ERR-Bench 基准和在线强化学习方法 Action-Grouped Turn-GSPO(AGT-GSPO),用于训练 2B 具身 VLM ERR-VLM 学习执行错误后的重规划恢复。
极智嘉具身智能在 Gravity 框架下提出 Gravity Control 因果干预模型,无需训练原始策略模型、无需新增示教数据,通过机制可解释性挖掘模型内部动作调控机制,在推理阶段干预相关 latent feature 实现运行时纠偏。
商汤联合大晓机器人、南洋理工等团队测评显示,GPT-6-Astra在12项仿真评测中多项接近满分(LIBERO-Long++达100%、SIMPLE为98.8%),但部署到8个真实机器人平台后,插插头11次尝试全部失败、叠衣服碰壁。其高分还依赖上下文学习(ICL)和放宽至10倍动作步数两项“补药”,家庭长程基准BEHAVIOR成功率仅37.0%。
PANVIS STAR®神经介入机器人在猪模型中完成脑血管造影及治疗通路建立、动脉瘤弹簧圈栓塞、血流导向装置置入、椎动脉支架成形及颈动脉支架植入五大类术式全流程验证,全部手术成功且无器械相关并发症与血管损伤,研究发表于《Journal of Robotic Surgery》。
Algorized 与 ZHAW 苏黎世应用科技大学信号处理与无线通信研究所 ISC 合作启动为期两年的研究项目 Real-Time Human Perception via Edge-AI Wireless Sensor Fusion for Collaborative Robotics,由 InnoSuisse 资助,2026 年 9 月开始。
工业和信息化部就《汽车数据安全要求》等五项强制性国家标准公开征求意见,其中《汽车及挂车外部照明和光信号装置的安装要求(征求意见稿)》对ADS标志灯(智驾小蓝灯)作出专门规范。
DeanWay Labs 开发者发布 QuietOS,一个位于 AI 模型与工具/执行器之间的运行时治理器,对每个动作按策略判定 ALLOW、ESCALATE 或 BLOCK。
亚马逊副总裁兼首席技术官Werner Vogels在深圳提出AI应用的“减速清单”:先教育再上车、先护栏再行动、先够好再追第一,反对FOMO驱动的决策。亚马逊用Dogwood语言规定Agent能做什么、不能做什么,Strands Decider作为开源决策模型判断行动是否可行。他强调成本是可持续性的近似指标,企业应选择“够好就够了”的模型而非最贵的。
ASTM International 机器人委员会 F45 正在制定提案标准 WK100792,用于测量光学信息退化对机械臂和移动操作机器人任务表现的影响。
beRobox 在 PACK EXPO 2026 上为 PALTZ 码垛机器人推出 3D Dynamic Safety 安全模块,安全检测不再固定在机器人周围,而是集成到机械臂上随机器人移动,形成随位置动态调整的保护区域。
beRobox 在芝加哥 PACK EXPO International 2026 发布用于 PALTZ 码垛系统的 3D Dynamic Safety 模块,把安全检测装到机械臂上随机器人移动。
Agility Robotics 联合创始人 Jonathan Hurst 宣布发布 Digit 5 人形机器人,定位为可安全、经济地规模化承担实际工作的机器人,整机超过 120 kg,可反复搬起 23 kg 料箱并触及 1.75 米高货架,设计为每天工作 20 小时。
NEXUS 是一个模块化神经符号框架,同时维护 PDDL 动作域模型与 LTL 安全规范:执行失败用于修复动作模式,检测到的危险则通过分层语义与翻译采样及等价共识转化为可复用的 LTL 约束。
MAIA 是一个用于接触密集操作异常预判的多模态框架,其视觉-动作-力世界模型学习正常交互动力学并预测计划动作的视觉与力响应,轻量异常头预测即将发生的交互异常。
该研究提出一套用于在公共日常环境中对服务机器人进行基准评测的跨学科流程,针对实验室指标与实际运行之间的差距,在技术成熟度6-7级展开评估。2023-2025三年间通过七次基准评测活动(一次共识研讨会和六次现场评估)对三台机器人在三个用例中进行评估,涵盖户外公园清洁、人行地下通道清洁和公共图书馆互动协助。
SPACE 是一种受蚂蚁觅食启发的集群探索方法,在同步共享地图上维护吸引前沿的信息素、排斥探索的信息素和快速机器人密度场,为机器人提供局部场引导。作者在 HouseExpo 的十六个家庭布局和 KTH 的八个校园楼层上评测,使用多达两百五十六个机器人;在拥挤规模下,SPACE 在 HouseExpo 上取得最低的机器人间接触率,在 KTH 上位于经验 Pareto 前沿。
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。
SparseMax-dSTL 提出一种基于稀疏投影的信号时序逻辑(STL)鲁棒性平滑近似,其值始终低于精确鲁棒性因而具备可靠性,且误差上界与采样数无关、可在优化前确定。
一篇 arXiv 批判性综述系统梳理了基础模型在自主空间机器人中的架构、物理适配与验证路径,重点覆盖轨道操作与近距离交会任务。文章指出事件相机可在强光照对比下提供及时运动观测,脉冲神经网络为稀疏本地计算提供可能路径,并将验证组织为"仿真-地面-太空"迭代闭环,以卫星捕获案例串联观测、接近、接触与恢复。全文 23 页 7 图,附带源清单与证据文档。
费城女子Carolyn Marvin因阻挡Uber配送机器人前行且拒绝让路,被警方以妨碍治安罪名逮捕。她称抗议原因是配送机器人抢走人类配送员的工作,现场视频引发媒体关注。费城市中心配送机器人已成常见景象并引发抵触,今年早些年Center City还发生过机器人被踢倒事件。
StochasticNCBF 以随机神经控制屏障函数实现倒立摆的安全控制,解析随机生成元、安全控制修正与二阶神经屏障传播。复现实验对比无修正、确定性修正和保留随机项三种方案的安全效果。
pymaxim 1.3.2「Decomposition」发布,修复高危安全公告 GHSA-7qh4-mp34-88v9——此前 leader 默认无认证运行、调试路由可经 cloudflared 隧道读取,1.3.2 改为默认失败即拒,需在各 leader 本机 pip install --upgrade pymaxim 并冷重启。
卓益得技术团队组成的RL阿尔法队在全球首个跨大洲具身双臂操作基准EBiM Challenge 2026中,从近百支队伍中获Task 3「辅助生活与喂食」第一名。
有 Reddit 用户认为,仅靠视觉-语言-动作(VLA)模型不足以让人形机器人安全融入日常生活。人形机器人力量和速度远超人类,若缺乏复杂的多感官输入,仅凭视觉从视频学习,无法掌握握持儿童手臂、端蛋糕、关门等任务中适时调整力度的人类本能行为,容易引发事故并阻碍行业普及。
我国首批六项人形机器人国家标准已批准发布,均于2027年4月1日起实施,包括GB/T 48316—2026《人形机器人 仿真测试平台技术规范》和GB/T 48317.1至48317.5《人形机器人技术要求》五个部分(总则、环境感知、决策规划、运动控制、作业操作),归口全国机器人标准化技术委员会(TC591)。
推荐理由:文章逐条拆解六项国标里真正被量化的指标,并对照产线与商场实况说明它们管什么、管不到什么。
robotics-team-1213 的 rosy-platform 发布一个 Site candidate 构建(commit 17246cb,含 Fleet、Vision、proxy 组件,linux/amd64),在附上 release.json.sig 签名前保持未签名状态。
自变量机器人在第十批“个人信息保护影响评估”中获得PIA二星级标识,对应其进家庭APP处理用户交互及视觉数据的业务场景,为国内具身智能应用领域首个、进家庭场景唯一的PIA二星级标识。该评估由中国电子技术标准化研究院依据《个人信息保护法》及GB/T 39335-2020开展,针对的是机器人进入真实家庭服务流程中的真实业务场景,而非实验室演示。
开发者在 GitHub 发布了机器人遥测调查工具包 KORDEX Core 的首个候选版本 0.1.0rc1。该版本包含基于规则的遥测模式分析、数据质量检查与不确定性报告、历史遥测调查、可选只读 MQTT 集成、ROS2 风格诊断载荷适配器及供人工审核的结构化结论。作者说明这是早期原型,未在物理机器人上验证,不发送控制指令,希望获得机器人与可靠性工程领域的技术反馈。
Homebody 发布 0.5.18 版本,包含 Strict Kids 语音与取消机制修复,新增五个由 host 配置的 Kids 语言。本次强制使用无工具的同会话原生 Workspace 讨论,并改进 Python 3.11 兼容的蓝牙配对与更真实的 daemon 模型就绪状态;原生讨论需另行部署兼容的 listener,且不宣称物理麦克风、摄像头、动作及儿童玩法已验收。
Cognex 产品经理 Andrew Parrett 举例说明:一个用于分拣鸡胸肉和鸡腿的分类系统遇到鸡翅时,没有标记为未知,而是强行归入已知类别之一。这反映工业检测与机器人分拣的实际问题——模型对训练范围外的输入仍会给出预测。文章介绍了厂商通过剔除、回流或人工复核处理这类情况,并针对光照、材料和来料变化做训练与验证。
Aetina 用 AI 智能体加 Model Context Protocol(MCP)把操作员的自然语言指令转换为机械臂动作,并在 COMPUTEX 2026 展示了数字人语音控制灵巧手抓取易拉罐的演示。
Awesome Physical AI Safety 首次公开发布,是由 Futa Waseda(NII,日本)设计分类与整理方法、LLM 自动化日常整理的物联安全文献目录,覆盖 VLA、机器人、自主系统与具身智能体的安全、鲁棒性、伦理与可信部署研究。
The Verge 记者 Sean Hollister 与安全研究者 Sammy Azdoufal 发现,Energize Lab 的 Eiliko 机器人玩具云服务完全无防护,可访问全球约 68,000 台在线设备的对话记录,其中美国有超过 31,000 份儿童档案。