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10月21日周三
  1. 财联社 · 电报44

    德企TÜV SÜD联合埃森哲与英伟达推进物理AI安全认证 生产设施投产有望提前最多30%

    德国检测认证机构TÜV SÜD与埃森哲宣布借助英伟达技术加快工业自动化的独立认证流程,并展示“Physical AI Safety Suite”概念方案。该方案利用数字孪生、AI智能体和仿真技术,对工厂及仓库布局、机器人集群运行和单台机器人作业安全进行分层评估。TÜV SÜD预计数字化流程有望使生产设施提前最多30%投产,其自身仍负责独立评估与认证。

  2. 36氪 · AI66

    Optimus量产前夕,雷科技分析特斯拉尚未跨过机器人三道坎

    特斯拉提交年度股东会材料,首次书面确认第三代Optimus已为大规模量产做好准备,但未公布具体时间。文章指出灵巧手成本与耐用性、供应链(中国厂商三花智控、拓普集团、均胜电子已获零部件订单,但关税与稀土限制影响进度)、具身大脑软件能力三道难关特斯拉均未完全攻克,原定2026年生产5万-10万台的目标基本不可能实现。

  3. arXiv cs.AI54

    TAPDreamer:针对世界动作模型的可迁移对抗贴片攻击

    论文提出 TAPDreamer,一种仅用公开编码器构造固定局部扰动、无需目标策略查询的攻击方法,可跨任务与动作架构迁移。仅覆盖约 6.5% 输入的冻结贴片使 FastWAM 在 40 个 LIBERO 任务上的成功率从 97.7% 降至 0.0%,在 50 个 RoboTwin 任务上从 90.86% 降至 0.0%,对 DreamWAM 和 Motus 也大幅降低成功率。

  4. arXiv cs.AI49

    Flow Control:用键盘等简单实时输入引导 VLA 模型动作

    一篇入选 CoRL 2026 的论文提出 flow control 方法,通过键盘等通用输入实时引导视觉-语言-动作(VLA)模型,无需重训练或微调。方法将用户输入写入 VLA 的 flow matching 动作专家的初始条件,兼顾高保真与高一致性,可开箱即用。实验显示该方法能提升任务成功率并加快完成速度,且在 flow control 轨迹上微调还可改进自主策略。

  5. arXiv cs.AI31

    DEFLECT 提出时序反事实偏好学习,提升异步 VLA 策略的抗延迟鲁棒性

    DEFLECT 是一个离线后训练框架,利用训练数据中的执行时刻观测构建时序反事实对比,对基于陈旧输入动作的策略进行偏好监督,解决异步推理中预测时刻与执行时刻状态错位问题。在 Kinetix、LIBERO 和三个真实机器人任务上,最长支持延迟下相比 VLASH 在 Kinetix 提升 4.2 个百分点成功率,相比朴素异步执行的 GR00T N1.7 在 LIBERO 提升 22.7 个百分点。

  6. arXiv cs.AI30

    Gibson Env:面向具身智能体的真实世界感知环境

    斯坦福团队在 CVPR 2018(spotlight)发表论文,提出 Gibson 虚拟环境,用于训练主动智能体的真实世界感知。Gibson 基于真实空间虚拟化构建,包含来自 572 栋完整建筑的 1400 多个楼层空间,并通过"Goggles"内部合成机制使训练模型无需域适应即可部署到真实世界,同时让智能体受物理与空间约束。代码、数据集与项目网站已公开。

  7. arXiv cs.AI41

    CovNav:基于 Conformal Prediction 的自适应推理目标导航框架

    CovNav 是一个免训练框架,用 Conformal Prediction(CP)将混合推理 LLM 的快慢双模式转化为不确定性感知的决策,仅在模糊查询时升级到慢速思维链推理。在 Gibson 和 HM3D 上,成功率比最强零样本基线分别高出 0.8 和 1.7 个百分点,且只对 12.4% 的查询调用慢推理。TurtleBot 4 真机实验进一步验证了该方法。

  8. arXiv cs.AI27

    面向自闭症谱系障碍教育的视觉任务建模与人形机器人自动规划

    研究者提出一种让摄像头机器人半自主完成 Shoebox Tasks 的方法:用视觉大语言模型将任务照片转换为 PDDL 表示并生成动作规划。系统在 Nao 机器人上实现了自主执行、提示下一步或以动作演示、语音和手势指出失败,无需教师编程,仅以拍摄的图像为输入,求解器可集成到多种教育机器人中。

  9. arXiv cs.AI33

    G-JEPA:在潜在世界模型中探索时序上下文感知的物理落地

    arXiv 论文提出 G-JEPA,通过共享因果时序模块在物理状态监督下聚合观测与预测序列的时序上下文,改进 JEPA 世界模型的物理落地。规划阶段引入以当前和目标潜在表示及其演化差异为条件的动作推断,生成锚定提议引导在线优化。实验显示操作任务的规划性能提升,代码已开源。

  10. arXiv cs.AI29

    基于大语言模型与强化学习的自主建造与施工进度更新方法

    一项研究提出结合大语言模型与强化学习的自主建造方法:采用增强型 soft actor-critic 强化学习算法为移动起重机规划施工动作,并借助机器人运动学与控制算法保证动作可执行。系统还定制了嵌入模型按用户兴趣提取施工环境信息,并调用 ChatGPT 5 更新施工进度、向控制系统提供安全信息、生成进度报告。该方法通过多个全尺寸挡土墙建造实验验证了可行性。

  11. 财联社 · 电报43

    中国电信人工智能研究院在上海孵化具身智能公司伽马智能

    中国电信人工智能研究院(TeleAI)孵化的具身智能公司伽马智能(Gamma Robtics)在上海市徐汇区注册成立,入驻模速空间。该公司由中国电信集团投资、TeleAI 孵化,将与 TeleAI 共建人形机器人实验室。TeleAI 院长李学龙出任科学顾问,白辰甲任创始人及首席执行官。

  12. 投中网42

    紫创智械获数千万元天使+轮融资,西部资本领投

    工程机械具身智能公司紫创智械完成数千万元天使+轮融资,由西部资本领投,这是该公司今年第二次融资。资金将用于核心模型迭代、行业专属数据集扩充及智能装载机等产品商业化。公司成立于2025年,专注线控装载机/挖掘机、自主移动机器人等装备,正推动港口、搅拌站等场景的规模化复制。

  13. 36氪 · AI59

    空间智能Infra公司乙太科技完成超亿元种子轮及天使轮融资,华为哈勃、高瓴等参投

    空间智能Infra公司乙太科技连续完成种子轮及天使轮融资,累计规模超亿元,产业方包括华为哈勃、嘉立创、智元等,财务方包括高瓴、深高新投等。公司成立于2025年12月,以物理空间引擎为核心,将现实空间编译为可计算、可运行的空间资产,已在机器人和世界模型领域开展应用;创始人杨叶青称其数据采集精度可达亚毫米级,定位为世界模型底层基础设施。

  14. a16z (@a16z)33

    a16z:AI 要成为超越人类的硬件工程师,为何难以从物理世界学习

    a16z 的 Christian Keil 分析 AI 成为超级硬件工程师的核心瓶颈:现实世界数据难以获取,其特点包括非均匀且持续变化、稀疏、采集成本高、物理过程无法无限加速,以及部分结果难以量化。文章指出,测试结果越可量化、越可被机器读取,模型的能力提升就越快。

  15. Sequoia Capital (@sequoia)31

    红杉访谈 Mecka:用人类第一视角数据为机器人智能冷启动

    红杉资本 Sonya Huang 对谈 Mecka 联合创始人兼 CEO Josh,主题是如何通过给人类装备传感器来采集训练数据,解决机器人领域的数据飞轮冷启动难题。Mecka 押注第一视角数据:两年前最大的此类数据集 Ego4D 仅 4,000 小时,如今该领域已达数百万小时。Josh 设想未来机器人数量将比人类多一个数量级,形态与用途多样化。