机器人学习
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Jim Fan、韩松团队提出 Robota-Embed：机器人检索经验，动作比画面更关键
具身智能机器人想要复用过往操作经验，普遍会检索历史示范视频，模仿曾经成功的操作。 但传统检索大多只比对画面外观：只要桌子、物体看起来一致，就判定是匹配片段，忽略机械手当下的运动方向。同样的纸箱、同一段胶带，封箱和撕胶带两张画面几乎看不出差别…
机器人 VLA 的曙光，π*0.6 模型可能让咖啡店不需要店员了
机器人要像人类一样熟练完成复杂任务，光靠模仿学习远远不够。 今天，Physical Intelligence（以下简称 PI）发布了最新基础模型 π 0.6，通过创新的 Recap 训练方法，融合示范、指导与自主实践三大环节，让视觉 语言 …
获 9,000 万美元种子轮融资，Dream Labs 同步亮相了新模型
获 9,000 万美元种子轮融资，Dream Labs 同步亮相了新模型 10 月 19 日，机器人 AI 公司 Dream Labs 宣布完成 9,000 万美元种子轮融资，同步推出机器人基础模型 Dream 1 和公开 API。本轮融资…
机器人都能跑马拉松了，为什么走到前台还这么难？
机器人越来越会动了。四足机器人爬楼梯、翻越障碍早已不新鲜。今年北京亦庄的人形机器人半程马拉松上，甚至有近四成参赛队伍采用自主导航方式。 但如果终点不是赛道上的冲线，而是某栋写字楼的前台呢？ 在 Vbot（维他动力）展示的一段导航演示中，机器…
对话启元首席科学家董豪：机器人进家之前，先把「学费」打下来
今年 9 月，在智能机器人与系统国际会议（IROS 2026）期间，启元机器人与北京大学董豪团队举办了一场面向真实家庭场景的双臂操作挑战赛。参赛者利用示范数据训练模型，入围模型再部署到真实机器人上，执行开洗衣机门、装衣服、叠衣服等任务。最终…
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 TacVLA 论文团队，触觉该在什么时候更巧妙地发挥作用？
「这种思路谁都有，但是怎么加入进来？」 在 IROS 2026 现场聊到给 VLA 增加触觉时，张恒反复关注的并不是「要不要 touch」，而是另一个更具体的问题：机器人到底应该在什么时候使用触觉？ 现在给机器人装上 tactile sen…
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…
触觉正在成为机器人训练的下一种数据丨IROS 2026 现场
9 月 27 日，2 026 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议 IROS 在美国匹兹堡开幕，42号电波来到了现场。 好几场分会场全程座无虚席，室内席位早早被占满，会场大门一直敞开，门外还围着不少站立旁听的人。IROS 覆盖的议题很…
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 …