机器人生动、形象的工作原理解析
作者：吴运熙 出品：机器人产业应用9月17日，Figure发布通用控制模型Helix2.5。这不是一次常规的版本迭代，而是人形...
人形机器人的重定向卷了两年，现在是不是该收敛了？伯克利把接触位置和动作节奏一起管了
作者：Yuanxq 出品：具身智能研究室人从桌上拿东西，换成身材更矮的G1，手该怎么伸？桌子原本只到人的腰部，却接近机器人的胸...
知道物体在哪里，机械臂就能抓了吗？
作者：毛不毛 出品：具身智能前沿导读相机找到物体之后，机器人还要选择抓法、检查可达性与碰撞，再控制机械臂接近、夹住并搬走物体。...
具身智能开始卷系统了：RoboFoundry让机器人自主进化
出品：机器之心同一个GPT-5.5，放进不同的系统里，做具身任务的表现可以相差悬殊。在EmbodiedBench上，直接使用GPT-5.5的平均成功率是56.9...
具身智能自我进化新范式：人大&清华RoboHarn-Evo，双层循环驱动分层物理知识，让机器人不调参也能持续变强
作者：Lingshu 出品：具身智能观察室引言视觉-语言模型（VLM）虽已展现出长程机器人操作任务的协调规划能力，但其任务推理...
具身模型与数据的双螺旋：变中思变
作者：GGII 出品：高工人形机器人具身大模型追求对新任务、操作环境及物体的零样本（zero-shot）或少样本（few-sh...
机器人大小脑与 System 0、1、2：怎样区分？
作者：毛不毛 出品：具身智能前沿导读机器人“大小脑”与System0、1、2都在描述从理解任务到执行动作的分工，但它们没有固定...
从选动作到真机抓杯：Jev 的机械臂应用走到了哪一步
导读Jev已被用于机械臂的技能选择、位移决策和抓取状态判断。本文结合五个公开项目，解释它如何与候选生成、坐标计算和底层控制配合，再看实际效果：限定任务已能运行，...
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