新约束实现离线到在线强化学习
在用先验数据运行强化学习时,行为约束对于权衡探索与保持接近数据中已知良好部分很重要。但这一约束的选择很微妙——我们既不想只是匹配所有先验数据,也不想偏离太远。在我们的新论文中,我们提出了一种新约束,将支持约束与连续惩罚相结合,以实现出色的离线到在线强化学习性能。
在用先验数据运行强化学习时,行为约束对于权衡探索与保持接近数据中已知良好部分很重要。但这一约束的选择很微妙——我们既不想只是匹配所有先验数据,也不想偏离太远。在我们的新论文中,我们提出了一种新约束,将支持约束与连续惩罚相结合,以实现出色的离线到在线强化学习性能。
OpenFleX 轮式人形机器人在 MuJoCo 中复现了全向底盘运动学、阻尼最小二乘逆运动学与全身冗余协调控制。单一末端运动可由底盘、升降与双臂多种自由度组合完成,实验对照伪逆与阻尼最小二乘在奇异位形附近的表现。
SkillMimic 用连乘式高斯核奖励把姿态、交互与接触变成乘性联合条件,从篮球示范中学得 19 类交互技能。其分层版本以离散技能选择驱动冻结的低层策略,并在新一代仿真平台复现四类任务。
PyRUA-DataFarm 提出让编码智能体在仿真中重建任务,由视频模型渲染成真实可用数据,替代遥操作采集机器人演示。在五个真实机器人任务上,仅用该数据训练的策略取得 93/100 次成功,遥操作数据训练的策略为 84/100;在未见过的桌布和彩色光照下,前者保持 87 次成功,后者降至 46 次。
推荐理由:论文给出用编码智能体替代遥操作采集演示的完整流程与成本对比,可据此评估数据采集路线的替代空间。
伟势(苏州)机器人科技有限公司完成数千万元人民币种子轮融资,由A股上市公司伟时电子独家投资,驭势资本担任独家财务顾问。资金将用于工业具身机器人V2的迭代与量产准备、具身大模型与数据体系研发及首批工业场景交付。V2瞄准轻载精密作业,重复定位精度±0.05毫米,操作良品率99%,首批订单优先落在伟时电子的背光模组产线。
小米机器人事业部总经理向迪昀在乌镇披露,人形机器人在小米汽车总装车间中控台侧盖板排序工站首次顶满8小时,满足全天生产;具身基座模型在小米青年公寓试运营,连续30分钟跨3个房间完成50多项任务。
北京人形机器人创新中心与晓悟智能在CeMAT ASIA 2026联合首秀全栈式工业具身智能平台,以“一脑统控、多机协同”打通仓储到产线的工业物流“最后一公里”。
LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0,在 GPT-6 提出的 60 个任务、600 次试验中零样本操作总体成功率为 36%,其中抓取放置 63.5%、其他操作任务 34.0%、多步任务 10.5%。
Sereact 与 Otto Group 宣布分两阶段在退货处理中部署 AI 控制的双臂机器人,首期 10 套系统落地 Otto Group 波兰物流中心,二期视结果再增 15 条机械臂,总计 25 条。
宇树科技创始人王兴兴在世界互联网大会乌镇峰会受访时表示,宇树未来将重点攻克机器人大脑技术,并在全球范围寻求合作,同时看好物理 AI 技术。今年 10 月,王兴兴已在 2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会上明确三大布局方向:提升机器人大规模量产能力以适配千万级乃至亿级市场需求,自研与合作并行推进适配自身硬件的物理 AI 小模型落地,以及布局超大规模算力集群。
小米在2026世界互联网大会期间披露机器人业务两项落地进展:人形机器人在中控台侧盖板排序工站首次挑战8小时作业,实现异常自主纠偏与产线系统级协同;基于Xiaomi-Robotics-1预训练模型搭建的Agent系统在小米青年公寓试运营,完成连续超30分钟、覆盖3个房间、50+任务的长程验证。
清华大学邓志东教授认为物理AI仍处早期探索阶段,尚未迎来自己的ChatGPT时刻,机器人会跑步跳舞不代表能进家庭照护老人。他指出突破关键在于世界模型——在执行动作前预演后果并理解任务与人的意图,评价标准应看通用性、任务成功率和泛化能力,而非生成的视频或一次演示。他还提出通过移动通信连接云边端、在边缘共享算力,以缓解端侧算力成本与功耗对规模化应用的制约。
朱松纯在2026年世界人工智能大会上反思大模型路线,主张以BIGAI的CUV认知架构替代纯数据拟合,推动“为机器立心”。其团队已发布通用智能人“通通”3.0,升级空间、认知与社交智能,并在自研通智测试GSA的八类测试中总排名第一。该路线仍面临评测独立性、仿真到现实迁移及商业化闭环三重追问。
Google与Mercor发布Physical-Engineering's Last Exam(PLE)基准,用85项机械、电气、土木与结构工程任务评测工程Agent。
戴盟公开TacClaw-Infinity触觉UMI夹爪数据集的研究成果,该数据集取自Daimon-Infinity,包含超1万小时数据、100万条操作轨迹和10亿帧数据,覆盖1000多种任务类型。
物理世界模型创企LiberAI发布世界动作模型Liber-0,基于超220万小时人类经验数据预训练,将人类操作经验转化为机器人操作能力。在GPT-6随机生成的60项任务、600次真机测试中,Liber-0零样本总体成功率为36.0%,抓取放置任务达63.5%;作为对照的GPT-6 Astra整体成功率仅5%。
地瓜机器人联合东京大学等机构发布 RawVLA 技术方案,在 VLA 策略前加入可学习的神经 ISP 模块,VLA 模型保持冻结,用动作误差反向训练成像前端。真机用 π0.5 测试四项双臂任务,暗光平均成功率从默认 ISP 的 0% 提升至 66.5%,正常光下为 75.0%,默认 ISP 为 76.5%。
推荐理由:方案把成像前端纳入可学习环节,并给出暗光与正常光下的对照数据,可供视觉链路设计参考。
小米在2026世界互联网大会乌镇峰会披露人形机器人产业化进展:进驻小米汽车总装车间中控台侧盖板排序工站,完成首次8小时不间断整班作业,可独立完成柔性工件抓取、姿态调整与规整摆放并具备异常自主纠偏能力。
宇树科技创始人王兴兴在 2026 世界互联网大会乌镇峰会判断,明年大概率是机器人行业或机器人模型的临界点,依据是 GPT-6 等基础大模型能力快速跃升。他称当前最大卡点是精密装配、柔性操作中"最后几个毫米"的模型与真机对齐问题,宇树正推进物理 AI 机器人自进化体系:AI 智能体自主检索论文与开源方案生成控制代码,经仿真验证后部署实机测试,再结合自动评价与人工打分闭环迭代。
蚂蚁灵波开源的具身大脑全栈2.0在2026年世界互联网大会乌镇峰会展出,机器人在80厘米宽的药房通道内完成接单、识别药品与分拣交付,同方案已在上海国大药房多家门店常态化运转。
推荐理由:文章梳理了灵波具身全栈2.0被李飞飞团队、KAIST和LeRobot复用的具体方式,可观察开源具身底座如何进入他人研发管线。
极智嘉在 11 月 3 日开幕的 CeMAT ASIA 展出通用人形机器人 Gino 1、Gravity 具身模型、无人拣选工作站 RAPS 及 RoboShuttle Hyper、SkyCube、RoboPallet 等全品类机器人,为其近日发布的 24/7 自主智能仓计划提供现场实证。
LiberAI 发布世界动作模型 Liber-0,基于超过 220 万小时人类经验预训练,在 GPT-6 提出的 60 项任务、600 次试验中零样本整体成功率为 36.0%。
PAL Robotics 公布由欧盟 EIC 资助的 ARAL 项目,基于双足人形研究平台 KANGAROO 开发可在现有仓库中作业的人形机器人,首阶段目标从 TRL 4 推进到 TRL 5。
极智嘉在CeMAT ASIA 2026展出通用人形机器人Gino 1、Gravity具身模型及RoboShuttle Hyper等全品类机器人,为其近日发布的24/7自主智能仓计划提供现场实证。
天数智芯在媒体开放日发布端侧算力终端彤央 TY1200,稠密算力标称 300 TOPS,现场独立完成机器鸭从环境构建、策略训练到实时仿真的全流程。文章称其运行 Qwen3.8-27B-AWQ 的生成吞吐为英伟达 Thor T5000 对照方案的 1.38 倍,实机首 Token 延迟 0.223 秒对 0.411 秒。
OmAI联汇计划11月发布面向物理世界的端侧多模态决策模型,在其VLX矩阵基础上强化环境理解、任务判断与决策输出。其VLX-Seek 0.6B端侧版本已用于OttoPlex御行智飞低空巡检平台,云深处、宇树等具身企业设备已部署,安防侧完成百万级摄像头商业化服务接入。公司测算端侧可达0.1秒级响应,云端往往需5秒以上。
极智嘉将在 2026 CeMAT 展出全品类机器人矩阵,RoboShuttle Hyper 货箱到人攀爬机器人全球首秀,无人拣选工作站 RAPS 现场实景演示。
凯乐士科技在CeMAT ASIA 2026展出全栈式智能场内物流机器人矩阵,并正式将GALAXIS具身智能机器人板块纳入体系,重点补齐仓储“拣选”环节。料箱方案由飞箱SCR、FM搬运机器人与具身智能拣选工作站组成,工作站双臂重复定位精度±0.1毫米,与RoboScience机器科学联合开发。
瞬恒智能10月30日宣布自研双臂轮式人形机器人SynDexy C1完成首次小批量交付,客户为消费电子与电子元器件领域,用于产线精密装配工序。该机器人全身22个自由度,运动控制延迟降至1毫秒级,搭载自研视触觉传感器与视触力三态融合操作模型SynDexy M1,公司披露关键任务成功率超过98%。项目今年4月立项、7月完成初代样机、10月交付,公司2025年6月注册,首席科学家为北京邮电大学方斌。
AIhub coffee corner 圆桌讨论人形机器人是否代表具身智能的未来,与会者指出近年硬件、算法与训练方式进步推动能力跃升,现代人形机器人多改用学习型控制器并通过仿真到现实迁移完成行走。
Neura Robotics 发布感知导向基础模型 neuron ai,据称除视频与仿真数据外还纳入更多感官输入。发帖者认为为机器人采集足够新数据以实现多任务真正自主仍需很长时间,但这一方向值得关注。
TypeSafeAI发布决策模型Jev,只输出是/否、选项编号或概率分数,上线数周用户破百万,财富500强约三分之一企业开始使用,24天内估值从约2亿美元升至75亿美元。
针对 hdf5 示教数据训练不出策略的问题,文章梳理了 8 个致命细节。内容聚焦示教数据本身的质量与格式问题,说明这些细节如何影响策略训练效果。
文章解读 TACDYN-WAM 方法,关注机器人如何预测接触变化并据此生成动作,面向插接、旋等接触操作任务。原文仅提供摘要,未给出完整方法与实验细节。
Flex-π 面向双臂机器人操作,用同一个约 60 亿参数模型同时学习动作、未来外观、三维几何和物体语义,部署时再选择需要生成哪些内容。它针对的是预测未来能提供更多信息、但并非所有任务都需要全部预测内容的矛盾。
BSC-Nav 是一篇 arXiv 论文(2610.02784),面向室内物体导航、长指令跟随、主动具身问答和移动操作,针对多模态大模型能看懂当前画面却难以支撑空间认知的问题。Guyuehome 的这篇解析文章称其让具身智能从看一眼就反应走向可检索的空间认知,但当前仅提供摘要,方法细节与实验结果未展开。
文章综述了将物理先验嵌入机器人学习的三条路径,分别是数据与表示、模型架构和训练损失,并强调先验所处位置决定其约束效力。文中以夹取软物体为例,说明运动学、动力学、接触与材料特性在任务中的分层作用,同时指出物理先验并非万能,需要与任务匹配。
SSTG-Nav 提出一种面向长期驻留场景的可复用物体导航框架,重点解决观测位姿与停靠位姿错位的问题。该框架通过一次与任务无关的 RGB-D 测绘,利用视觉语言模型(VLM)检测并深度反投影生成可到达的目标。材料仅提供摘要,未给出完整实验与结果。
SimpleMemVLA 是一篇面向长时程机器人操作的论文(arXiv:2609.05533),处理的是决定下一步动作所需证据的部分可观测问题。该解读围绕把原生视频上下文变成机器人记忆这一思路展开。
文章以四足仿真体为对象,推导 CPG 相位振荡器的耦合收敛与足端轨迹生成,并解析官方预训练残差 PPO 策略在三策略对照、50 N 推力存活与残差幅值分析中的表现。摘要给出的结果是速度提升 74%、能耗降低 28%,存活阈值部分未完整给出。