提出
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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 …
UCLA 的 Ankur Mehta 谈机器人、公众信任与资源约束
9月30日，国际智能机器人与系统（IROS）2026 大会现场，加州大学洛杉矶分校（UCLA）电子与计算机工程学副教授 Ankur Mehta 在主题演讲中以「机器人难以自解的问题」开场，向台下近半数由课题负责人与学生构成的听众，展示了一组…
对话 CONTACT 作者：从任务到表示，机器人需要什么样的触觉？
过去几年，机器人研究关注的问题正在发生变化。 随着 sensing、learning 和 foundation model 的结合不断深入，新的问题开始出现：机器人感知到的信息，究竟哪些真正能够帮助它完成动作？ 触觉正处在这个转折点。过去相…
对话 StageCraft 作者，聊一聊 VLA 从本体迁移到环境变化差在哪
今年 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS）于 9 月 27 日至 10 月 1 日期间在美国匹兹堡召开。 本届 IROS 收录的论文接近 1,900 篇，分设三百多个主题报告场次。 作为机器人领域与 ICRA 齐名的两大顶…
对话 Shallow-π 作者：压缩 Transformer 层级，具身模型竟做得更好？
一个圆柱、一块正在转动的孔板，足以让两种机器人模型拉开差距。 在 Shallow π 的真实机器人实验中，任务要求机械臂拿起圆柱，插入移动中的小孔。层数更多的大模型，可能在等待计算结果的过程中错过位置；一个层数更少、输出接近它的小模型，却能…
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…
上海交通大学与蓝箭航天团队联合发布 DynaForge，让失败的演示变成能用的训练数据
DynaForge 让动态操作的演示不必再靠人手一条条去采集。机器人可在仿真环境自主试跑，从失败回合中学习修正量，把原本失败的轨迹转化为可供策略训练的有效演示。 9 月 22 日，上海交通大学自动化与感知学院联合蓝箭航天空间科技股份有限公司…
对话 IROS 最佳论文奖入围团队，揭开机器人「晕玻璃」的秘密
9 月 27 日至 10 月 1 日，第 39 届 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS 2026）在美国宾夕法尼亚州匹兹堡 大卫·劳伦斯会议中心（ David L. Lawrence Convention Center）举…
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…
2026 云栖大会，千问的重点在落地
9 月 22 日开幕的云栖大会上，千问集中亮相几种用途不同的硬件产品：AI 眼镜 N1、N1 Pro，一款耳夹式耳机，以及千问办公推出的 QwenNote A2 和桌面设备 Eva。前面三款是日常穿戴设备，后面两款更多围绕工作展开。 单看某…
对话清华大学教授曹婷，物理自进化的「因果」与突破
9 月 21 日， 「 ICCL 自进化 · 物理智能 Open Day」 在清华大学无锡研究院智能产业创新中心举行 。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤罕见亮相并致辞，首创「物理自进化（PSI, Physical …
理想汽车基座模型团队提出 ME-Dex 1.0，让触觉和画面一起预测未来
ME Dex 1.0 让机器人在输出动作前，预先计算下一步会产生的接触状态。理想汽车基座模型团队将视觉、触觉、动作三路专家模块整合进同一个去噪框架；触觉与图像一样，被视作需要预测的未来观测。团队还借助手部模板，把不同灵巧手、夹爪的触觉信息对…