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45 亿融资、一只手和一家冰淇淋店

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上海吴江路的一家 DQ 门店里,站着一个白色的机器人,它很高,身体覆盖着大面积白色外壳,两条很长的机械臂垂在身体两侧,末端是一双几乎和人手一样大小的五指灵巧手,为了做冰淇淋,两只手外面还套了一层透明的食品级手套。 它的面前还是 DQ 店员原…

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…

星海图赵行:机器人的下一次 Scaling,不只发生在预训练

星海图赵行:机器人的下一次 Scaling,不只发生在预训练

机器人抓起一个商品,只能说明它会做一个动作。展台上的机器人完成一次抓取,与它进入前置仓持续接单、拣选和打包,是两种不同的考验。 前者可以被压缩成一条成功轨迹,后者却要求机器人理解订单、定位货架、自主导航、处理随机摆放的商品,还要在多机协同时…

智元为什么突然成了机器人运动会的「奖牌收割机」?

智元为什么突然成了机器人运动会的「奖牌收割机」?

8 月 26 日晚间,为期五天的第二届世界人形机器人运动会在北京闭幕,来自 16 个国家的 666 支队伍、2,056 台机器人参加了本届运动会。 究竟哪一支队伍更强?奖牌榜说了算。本届人形机器人运动会上,共诞生了 50 枚金牌、49 枚银…

AI 眼镜上的第一个杀手级应用,可能在今天诞生了

AI 眼镜上的第一个杀手级应用,可能在今天诞生了

雷鸟 iO 正式发布上市,平光镜版售价 2,499 元,首发国补后到手价 1,996 元起。 从图片上看,雷鸟 iO 长得平平无奇,甚至让人想问一句它能做什么。但就是这么一个不起眼的产品,可能第一次打破了行业内一直以来的困境:AI 眼镜这个…

对话眺月科技王方正:造一台既会跳、也会飞的机器人

对话眺月科技王方正:造一台既会跳、也会飞的机器人

还没来得及正式打招呼,眺月科技 CEO 王方正已经准备开始演示产品。 「我们先来看看这个产品吧,让它跳起来给大家演示一下。」 那是上海创新创意设计研究院的一间大会议室。长桌上摆着电脑和咖啡杯,并不是专门为机器人清理出来的测试场地。王方正把机…

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

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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…

独家对话周顺波:就算没有 AGI,也能做一台大家喜欢的机器人

独家对话周顺波:就算没有 AGI,也能做一台大家喜欢的机器人

在创立欧拉万象以前,周顺波已经做了近 12 年机器人。 2015 年,他进入香港中文大学徐扬生院士的实验室,才真正开始做机器人。他参与研发过一只熊猫形态的疗愈机器人,后来被送进香港沙田医院,陪伴自闭症儿童和阿尔茨海默病老人。那时,这类机器人…

模型之外,Ego2Robot 让数据处理管线当回主角

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「…

上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action:把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA

上交卢策吾、浙大等团队提出 Track4Action:把「动作后的 3D 世界」蒸馏进 VLA

VLA 模型可以把图像和语言指令转换成机器人动作,训练的过程中,研究人员通常只评价机器人的动作像不像专家。至于机器人的动作会怎样改变物体、空间关系和任务状态,通常没有被明确交给模型学习。短任务可能掩盖这个缺口;一旦任务变长,或者视角、背景和…

中美韩三篇具身智能体力作,串起机器人 Agent 的现在与未来

中美韩三篇具身智能体力作,串起机器人 Agent 的现在与未来

近期,随着 Anthropic 发布报告,具身智能的牌桌上坐满了所有能叫出名字的大语言模型巨头。 Anthropic 在 2026 年 7 月发布了一份独特的实验报告《Claude plays robotics》。他们直接把 Claude …

机器人学新忘旧?港大、原力无限等团队用真机给 VLA 做了一场压力测试

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机器人的神经网络中,有个由来已久的问题:灾难性遗忘。 今天机器人学会了整理餐具,明天又学会了叠毛巾,后天学会了打包纸箱。等多个任务都学完之后,再回到第一个任务,它可能就退化到像没学过一样,不知道如何处理。对于家庭、工厂这些场景而言,学新忘旧…