这套方案彻底打破了传统技术的壁垒,让手-物交互研究的门槛大幅降低。
来自纽约大学和Meta的研究团队提出的AINA框架,让机器人学习技能的方式发生了根本性转变。
团队在论文中表示,未来将进一步探索功能泛化能力,希望实现“举一反三”的效果。
这条相对小众的 “差异化路线” 虽面临多重工程挑战,但随着两家公司在技术研发与场景落地层面的探索突破,其实用价值正逐步显现。
具身智能模型的每一个突破都让它们离落地更近一步。
“数据+训练+适配”的组合拳,把人类数据的价值榨到了极致。
本文将基于一个从L0到L5的六级分类框架,详细阐述每一等级的技术特征、实现方式及其背后的演进逻辑。
依托自建模,机器人可以像人类一样,通过视觉学习自身结构与外观,实现自我认知。