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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…
触觉，开始争夺传感器之外的生意
在美国匹兹堡举行的 IROS 2026 上，Sharpa 一口气发布了三款产品：一体式触觉感知灵巧操作机器人 D01、全手触觉灵巧手 W02，以及支持触觉反馈的外骨骼数据手套 AE01。 Sharpa 联合创始人李一帆此前在接受采访时曾表示…
杨立昆 JEPA 最新论文，端到端规划的下一程在哪？
有关具身智能，JEPA 是世界模型内一个无法回避且值得反复讨论的技术路线。它拥有很多颇具希望的特质：更好的抗干扰能力、更高效的计算与训练效率、极低的数据标注依赖......更重要的是，JEPA 基于表征学习来捕捉物理世界的规律，从而进行实 …
智在无界卢宗青团队提出 Being-M0.7，依托人类视频动作先验，训练人形机器人全身移动操作
Being M0.7 依托一万余小时人类第一视角视频与人体动作数据，学习画面与全身动作的联合先验，再通过机器人轨迹完成中训与动作后训练，输出人形机器人全身移动 + 操作的控制指令。模型在 SIMPLE 仿真基准中综合成功率 71.1%，位列…
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…
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…
想造 GPT 通才的年轻人，和相信专才的老将｜IROS 2026 现场
9 月 27 日到 10 月 1 日，第 39 届 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS 2026）在大卫·劳伦斯会展中心举办。 上一次匹兹堡举办 IROS 还是在 31 年前的 1995 年，31 年里，CMU 在这里把机…
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…
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…