泛化能力
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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「…
禾赛发布 AI 相机 Kosmo，要把真实世界变成一门数据生意
「禾赛的空间智能产品，最终会是一个比激光雷达更大的事。」10 月 14 日，禾赛联合创始人兼 CEO 李一帆给出了这样一个判断。 当天，禾赛科技发布三维世界数据引擎 Kosmo，包括 AI 空间相机 Kosmo One 和云平台 Kosmo…
王晓刚、李鸿升团队新作：260 万个场景训练灵巧手
OmniDex 借助可复用种子抓取库搭配碰撞筛选，将杂乱场景下的灵巧手抓取数据集规模从数千个扩充至 260 万个场景、约 4 亿条抓取标注；配套采用软胜者全取学习与物理约束的生成模型，省去推理阶段反复优化抓取位姿的步骤。 10 月 8 日，…
贾奎团队新作：让世界动作模型真正理解三维空间
UNITAS 将观测、动作与场景变化统一至同一个米制三维坐标系：以点轨迹表征人手与夹爪的运动，用场景流描述场景点的位移，让世界动作模型不再单纯依靠图像推测环境演化。模型参数量仅 1.7 B，在 LIBERO 基准测试上取得 99.8 % 任…
传 DeepSeek 将投入具身智能赛道，中美基础大模型公司齐现重大信号
10 月 12 日夜，有消息传出 DeepSeek 创始人梁文锋近期密切关注具身智能领域，DeepSeek 正在评估是否进入具身智能赛道，方案可能包括亲自组建团队下场研发，或通过投资相关企业切入。另据彭博社报道，DeepSeek 计划领投腾…
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 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…
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…
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 …
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 …