We saw a lot of advancements in humanoid robotics this past year, and companies are looking to push this technology even further in 2025. Here's some of the trends we'll be tracking in humanoid robotics over the next year. https://youtu.be/BZIKNUVHhko?si=5dKnb0iXdhCXZdPA

24年全球新发的AI领域4.1万篇论文中，引用量TOP10有三篇来自中国。其中DeepSeek排名第十、阿里第九。但由地平线和华中科技大学合作的论文Vision Mamba居然比DeepSeek还受欢迎。 https://youtu.be/ZtcMVH_pHAw

机器人技术已经从理论研究的深奥殿堂，走向了实践应用的广阔天地，它们正逐步成为我们生活中不可分割的一部分。圆桌聚焦于大模型时代下机器人技术的革新和实际应用场景的落地，探讨大模型在机器人研发中的角色，以及如何推动机器人技术的发展，使其更智能、高效，并更好地服务于人类社会。圆桌将深入探讨机器人领域的全球突破、从理论到实践的构建、大模型技术的利弊、技术与现实的挑战，以及对未来的畅想。 Robotics has moved from the esoteric halls of theoretical research to the vast world of practical applications, and they are gradually becoming an inseparable part of our lives. The roundtable focuses on the innovation of robotics technology and the implementation of practical application scenarios in the era of large models, and discusses the role of large models in robot research and development, as well as how to promote the development of robotics technology to make it smarter, more efficient, and better serve human society. The roundtable will explore in depth the global breakthroughs in the field of robotics, the construction from theory to practice, the pros and cons of large model technology, the challenges of technology and reality, and the vision of the future. https://youtu.be/Cj3AfIxvTpQ

RL+Control 如何将机器人可靠性逼进 99.9%？智元首席科学家罗剑岚谈：强化学习（RL）应与环境主动交互，在动态的过程中去实现可靠性。 https://youtube.com/shorts/4AIb1bMHAKY

2025年，全球具身智能产业规模突破百亿美元，以视觉-语言-动作（VLA）为核心的技术正加速渗透机器人、自动驾驶、工业自动化等领域。 海内外团队的 VLA 成果频频涌现，如Physical Intelligence 的 π0.5 模型、Figure发布的Helix与清华的 RDT 等等，VLA 技术正从实验室走向产业深水区。然而，技术收敛度、数据稀缺、算力瓶颈等挑战仍横亘在前。 5月8日14:00，AI 科技评论邀请了来自北京大学、清华大学的 5 位兼具学界前沿洞察与产业实战经验的青年科学家，围绕 VLA 技术的核心突破、场景落地与未来十年技术路径展开线上深度对话，为从业者提供从理论到实践的完整认知地图。 技术的突破从不源于闭门造车，而是开放碰撞的火花。 https://youtu.be/rHKVsM_3C5s

在人工智能的浪潮中，具身智能和机器人技术正以前所未有的速度发展。随着真机模仿学习成为当下的热点，我们面临着一个关键问题：如何将机器人的可靠性提升至99.9x%%，以满足日益增长的工业和商业需求？ 12 月 8 日（周日），雷峰网&AI 科技评论联合“石麻笔记”共同发起了主题为“RL+Control：将机器人可靠性逼进99.9x%”的线上圆桌直播。本次直播将邀请四位来自学术界、工业界的杰出嘉宾，他们将分享前沿的研究成果和实践经验，探讨如何通过强化学习（RL）和控制理论（Control）的结合，推动机器人技术的可靠性达到新高度。 #robot #rl #machine #machinelearning https://youtu.be/f1JxLioTL2I