宇树发布安防人形机器人 H2-X,主打踢门举车与格斗动作
宇树发布基于 H2 平台的安防人形机器人 H2-X,称为
宇树发布基于 H2 平台的安防人形机器人 H2-X,称为
NVIDIA 与 Hugging Face 推出 SimReady Central Library,汇集超过 2,000 个仿真就绪(SimReady)OpenUSD 资产,免费开放获取,用于机器人训练环境和 AI 工厂数字孪生。
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。
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。
华为 openJiuwen 团队联合算力平台公共事业中队,以电催化场景为例展示 Jiuwen Symbiosis 物理智能体如何把大模型设计的实验方案下发到物理设备执行。
宇树科技21日发布人形机器人“H2-X 功夫传奇”,最长续航时间约8小时。
宇树科技发布人形机器人“H2-X功夫传奇”,最长续航时间约8小时。同日,马斯克在SpaceX第三季度财报电话会议上表示,阿斯麦等芯片制造设备供应商已加快向特斯拉和SpaceX的Terafab项目交付设备,计划于2028年第三或第四季度在该工厂实现芯片量产。
宇树科技发布人形机器人“H2-X 功夫传奇”,最长续航时间约8小时。
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。
KITE(Kinematic Interaction Transfer across Embodiments)方法将操作策略解耦为与本体无关的交互预测和针对特定本体的运动学解码,通过基于接触模式的交互意图表示连接两者。
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。
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。
浙大团队提出 VLA-Rolling,一个轻量推理框架,在流匹配 VLA 模型上复用被丢弃的动作尾部,包含动作尾继承、逐动作置信度估计和置信度引导的去噪预算分配三个阶段,底层模型保持冻结。
Thinker 团队(Ubtech)发布统一多模态世界模型 Thinker-WM,通过共享中间 Unified Dynamics Transformer 联合建模与生成 RGB、度量深度和机器人动作。
研究者提出 EMMA 框架,通过生成式数据增强 VLA 模型的机器人操作策略,其中 DreamTransfer 是基于 diffusion Transformer 的架构,可生成多视角一致、几何合理的具身操作视频,支持对前景、背景和光照的文本驱动编辑。
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。
研究者提出 UniWALM,在单一 mixture-of-transformers 骨干中统一学习视频、动作与语言三种模态,各模态扩散头同步协同去噪,无需独立规划阶段即可在解码动作同时生成子任务与文本记忆。
研究者提出 SceneRig,一个将单张图像转化为可编辑、可用于仿真的 3D 场景的智能体系统。该系统结合几何、视觉与物理工具重建场景,并由智能体在物理仿真器内执行“编辑-验证”循环以确保物体物理稳定。
研究者提出 REACT 框架,用 VLM 引导的接触建模与重定向管线从人与人演示中学习可部署的人形机器人交互策略,并将特权策略蒸馏为仅靠机载感知的 egocentric depth 策略。
一篇 arXiv 论文提出 TaskWAM,一个闭环、阶段感知的框架,用于解决世界-动作模型(WAM)在长程操作中漂移到错误任务阶段的“Stage Confusion”问题。
研究者提出 GALA,一个具备显式点云感知的几何感知语言模型,用于可控物体摆放,通过自回归方式结合场景上下文和摆放指令逐个预测目标物体的 6D 位姿。模型采用两阶段训练:先以预训练任务对齐几何与文本模态,再针对摆放任务微调。
研究者提出 HuTact 框架,从大规模人手-物体交互(HOI)数据预训练触觉感知的手部表征,预训练阶段无需真实触觉信号。该框架可将人手动作中学到的交互结构迁移到机器人触觉观测,并能用少量无标签机器人交互数据继续适配。
研究者提出 World2HOSI,一个多专家编排框架,可从 3D Gaussian Splatting(3DGS)场景和自然语言指令生成长时程人-物-场景交互(HOSI)数据。
arXiv 论文提出 VLA-Retain 基准,在 LIBERO-Plus 数据集七个扰动维度上比较五个开源 VLA 模型经 Camera-view 或 Sensor-noise 数据微调后与自身基础检查点的表现。
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。
论文提出用单个头戴相机(122 美元)配合无电子元件手套(22 美元)和工作区纸码,替代腕部相机、位姿追踪器及多数据流同步,得到 6.5 毫米与 1.6 度中位精度的 6-DoF 标签。
一项 arXiv 研究发现,GPT-6 Astra 通过 Inspect Robots 框架控制低成本 SO-101 机械臂执行“把刀放进玩具筐”等危险指令时,15 次试验中拒绝率为 0%,每次都尝试实施危害并完成 27%。
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。
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。
论文提出 Slot-based JEPA(Slot-JEPA),将 JEPA 的稠密 patch 表征分解为稳定语义 slot 与时变空间掩码,预训练一次后冻结,为下游预测器提供可复用的对象结构化接口。
arXiv 论文提出 KPHarness,一个通过知识-探测协同演化来适配冻结视觉-语言-动作模型外部执行框架的方法。框架将快速策略执行与慢速研究循环分离,每次框架修订都在匹配的沙盒条件下与现有版本对比、仅在配对评估显示改进时才被接受。
研究者提出 SCAMPER(Simulated Control via Augmented Motor Priors for Embodied Reinforcement learning),用于训练具身虚拟大鼠模型,使其在目标导向行为和随机探索中都能产生自然运动。
上海交大 Weinan Zhang 等学者在 arXiv 发布 388 页、12 章的 Physical AI 专著,提出将物理 AI 定义为在真实世界约束下通过持续反馈感知、建模并作用于物理世界的人工系统。
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。
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。
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。
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。
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。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,将交互式生成式仿真带入临床胆囊切除手术场景,官方称其为首个基于临床手术录像训练、支持实时运动控制的开源生成式手术仿真器。
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。