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中科院自动化所与高德团队提出 DreamTrue，将机器人动作统一渲染为画面条件，实现高精度未来视频预测
DreamTrue 将机器人动作渲染为画面内的机器人作为训练条件，为世界模型补充示范数据中缺失的失败动作，并依托人工标注训练得到的奖励模型开展强化学习。当动作执行失败时，模型能够如实预测对应的结果，它在 AgiBot 平台上将交互缺陷率从 …
对话 IROS 最佳论文奖入围团队：灵巧手的「反内卷」，先让手掌动起来
一只机器人手要拧开防儿童瓶盖，最直接的思路，是让它越来越像人手 。 更多手指、更多关节、更多自由度，再训练一套足够复杂的控制策略。 普渡大学的 周于皓 和合作者却给出了另一个答案： 先别急着继续加手指，让手掌也动起来。 在 IROS 202…
IROS 现场对话 ULTRA 团队，机器人的「运动自由」还差什么？
灵巧手、驱动电机、控制算法、大模型......这些组成具身智能的「躯体」部件，正在变得越发精密。 以搬箱子为例，机器人的灵巧手要找到接触的位置，双脚撑住身体，电机驱动身体蹲下的同时，躯干要随重心变化调整姿态，随后再带着箱子、协调重心、缓慢移…
对话日冕钟元鑫：工业场景更适合验证 Physical RSI
最近，RSI 正重新成为 AI 行业的高频词，而在具身智能领域，它已经开始被推向一个更具体的问题：机器能不能在真实世界里自我改进？ RSI，即 Recursive Self Improvement，指系统能够参与改进自身的代码、工具或训练流…
港大、港科广、北大等五校团队联合发布 AffordanceWAM，靠可供性激活真人训练视频
AffordanceWAM 的核心突破，是将「物体可交互位置与方式」的可供性，纳入世界动作模型的显式预测目标，彻底解决真人第一视角视频难以适配机器人训练的行业痛点，让原本容易造成负迁移的真人数据，转变为可规模化扩展的有效监督信号。 9 月 …
清华赵行团队与北大刘珂团队发布 SkelWAM，用骨架让策略零样本跨十种机械臂
SkelWAM 实现了在一台机器人上训练好的操作策略，可以直接部署到其他不同结构的机器人身上。研究团队设计了一套统一手臂骨架的公共几何表征。模型接收视觉画面，读取本体状态，预测后续动作，全部基于这套表征。策略只在 Franka 上训练，迁移…
一台 iPhone 的钱，启元想卖你一副 AI 的身体
一台 iPhone 18 Pro 顶配的钱，现在差不多可以买到一台人形机器人了。 9 月 20 日，上纬新材旗下启元机器人正式发售 Q1 和 T1。其中，Q1 售价 19,999 元，Q1 探索版 26,999 元；T1 同样 19,999…
清华大学弋力团队发布 PASSAGE，让人形机器人自己挑动作穿过杂物间
PASSAGE 研究将场景对齐的人体动作数据积累至100小时量级，通过流匹配规划器搭配感知增强的全身追踪器架构，让人形机器人能够在杂乱受限环境中自主选择并组合跨越下穿侧身避让等多元运动动作。仿真测试结果可以直观证明，机器人无接触通行的成功率…
对话上海交大杨理欣：为什么机器人需要一条「三维时间轴」
机器人会倒水，却可能在放下瓶子后忘了刚才倒过哪一瓶。会执行动作，不等于知道任务该如何推进；机器人还需要把任务意图、行动历史与世界变化连成一条三维时间线。 这类失败不完全是抓取精度问题。今天的视觉—语言—动作模型（Vision Languag…
399 美元买一只会摔跤的鸭子，Hugging Face 赌的是机器人的「刷机时代」
399 美元，买不到一台替你叠衣服、收拾房间的人形机器人。 但可以买到一只鸭子。 它只有 25 厘米高，走起路来摇摇摆摆；脑袋和身体一共装了 15 个电机，嘴巴可以张开，把地上的小东西铲起来。它会坐下、站起、踢球、滑旱冰，也可以从多种常见摔…
ACE-Data-0 开源背后：我们和大晓机器人聊了聊具身数据的下一步
机器人看视频就能学会一切？那你就太高估它了。 比如生活中最简单的场景，从桌面拿起水杯。这件事人类几乎不需要思考；对机器人而言，却是一条由感知、移动、抓握、接触、物体状态变化和任务记忆共同组成的长链条。 视频可以告诉模型「拿起水杯」，但手指在…
模型之外，Ego2Robot 让数据处理管线当回主角
一台机器人在固定桌面上完成任务，和换了桌布、改了光照、挪了相机位置之后仍然做对，是两种完全不同的能力。前者说明策略已经收敛，后者才决定它能不能走出实验室。 众所周知，机器人遥操作天然比人类中心视频慢、贵。而此前工作仅在小规模单任务上验证过「…