数据规模跨过百万小时之后，具身智能开始真正考验 AI Infra
作者：杨正 出品：具身元点从确定这一轮用哪些数据，到第一个训练批次真正开始，DynaRobotics原先需要约48小时；改造之...
One Model，Any Body！OM‑1让机器人不再“各练各的”
许多机器人训练流程，仍然围绕具体本体采集示范数据。机械臂、灵巧手或控制方式发生变化，数据采集和模型适配也要随之调整。RewardAI换了一个起点：先记录人类如何...
什么是机器人"电子皮肤",有几种技术路径，谁更适合产业化发展？
出品：人形机器人联盟为什么需要“电子皮肤”？随着人形机器人行业的发展，他们的产品不断向工业制造、医疗康复和服务交互等场景拓展，机器人对环境信息的获取方式正由单一...
你对机器人灵巧手的了解有多少？
出品：人形机器人联盟众所周知，机器人灵巧手的驱动方式是决定其操作灵活性、精度和使用寿命的核心要素，目前主流可分为四大类，各有明确的技术特点与适用场景：一、电机驱...
机器人数据不是一个池子：示范、失败和接管分别教会模型什么
作者：毛不毛 出品：具身智能前沿导读机器人采到的遥操轨迹、自主执行记录、人工接管和第一视角视频，常被一起叫作“具身数据”。但它...
Science子刊 | 像肌肉一样调节刚度：让拮抗软体机器人更稳、更准地完成任务
出品：机器人大讲堂软体机器人柔软的结构让机器人能够安全地接触物体、适应复杂环境，但也容易带来承载能力不足、运动精度有限和抗扰能力弱等问题。生物肌肉提供了一种直接...
CCV 2026 | AgentVLN：让机器人导航进入Agent时代
出品：机器之心近年来，视觉语言模型（Vision-LanguageModel,VLM）在图像理解、语义推理等任务中展现出了强大的能力。然而，当这些模型真正进入物...
EMNLP 2026 Main｜预测越像真实环境，Agent反而做得更差？我们把世界模型的训练目标从"状态一致"换成了"行为一致"
预测偏差不可避免时，什么才是 "关键”幻觉?
无需梯度更新也能自我进化！清华AIR提出Zeva，具身智能迎来上下文因果学习新范式
作者：Lingshu 出品：具身智能观察室一、研究现状与动机当前具身基础模型主要沿两条技术路线演进：一是以OpenVLA、系列...
让人形机器人荡单杠，比让它跑步难多了...但是ETH做到了！
作者：Yuanxq 出品：具身智能研究室项目链接：https://nemantor.github.io/sparse-3d-t...
让小脑替大脑把关：当世界模型进入 whole-body control
作者：JaneZhang 出品：具身纪元SONIC之后，人形机器人的“底层大脑”还需要解决什么？上次和鹏翔交流时，我们特别聊到了这个问题对...
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