会后复盘
具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-11
来源:公众号“INFINITY”
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/z637jkIgnTctdXUdjkiJZg
用 3D 点云提升机器人跨视角、跨物体泛化,80 条示范即可完成新任务微调。
机器人基础模型为什么泛化差?很多时候不是模型不够大,而是它看世界的方式不对。
现在主流机器人基础模型大多依赖 2D 图像。图像能提供外观,但它本质上是三维世界压...
会后复盘
具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-11
作者丨岑峰
2026年6月1日,机器人领域最重要的学术会议国际机器人与自动化会议(ICRA)在奥地利维也纳召开。
在首日举行的“Synthetic Data for Robot Learning” Workshop上,哥伦比亚大学助理教授李昀烛(Yunzhu Li)发表了题为“Structured World Models as Scalable Data Engines for ...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-05
2026年6月4日,在ICRA 2026大会的Keynote 3“Robot Perception and Spatial AI”环节中,MIT副教授Luca Carlone发表了题为“Maps, Memory, and Tasks — Toward Spatial Al for the Next Generation of Robots”的主旨演讲。他系统性地论证了一个核心观点:下一代机器...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-04
2026年6月3日,在ICRA 2026大会的主题演讲环节,德克萨斯大学奥斯汀分校副教授、NVIDIA GEAR团队负责人朱玉可(Yuke Zhu)发表了关于人形机器人基础模型的最新演讲。他在演讲中系统性地拆解了当前人形机器人面临的最大瓶颈——数据,并提出了以“数据金字塔”为框架、以“世界模型”为引擎的规模化路径。
朱玉可指出,人形机器人正在进入一个全新的加速阶段:硬件日益成熟,学习算...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-03
找到自己的位置,并理解周围环境,一直是机器人能够落地的先决条件。此前的导航系统大多建立在”环境静止、结构稳定”的假设之上,但随着具身智能从实验室走向真实场景,现实世界的动态变化让传统 SLAM(同步定位与建图)逐渐迫近天花板,无力应对自动驾驶中的车辆行人,或是手术机器人面前多变的人体组织。运动、遮挡甚至形变问题,是新一代 SLAM 需要解决的全新问题。
围绕这一挑战,王贺升教授系统介绍了从...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-01
原文作者:公众号“视觉语言导航”
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4dTxzJyX4bWfaNjziaQ3nQ
视觉导航是自主机器人、智能移动设备的核心能力,而环境表征方式直接决定导航精度、鲁棒性与落地门槛。当前主流视觉导航方案各有致命短板,始终难以兼顾精度、效率与通用性:
?经典全局度量3D地图: 依托占据栅格、SLAM重建全局一致几何地图,虽能实...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-01
原文作者:公众号“计算机顶会大全”
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/SbiHonAq0qYEP-sC-sB-bA
近期顶会工作来看,VLA正在进入新阶段:不只是能做任务,而是要能稳定、低成本、跨场景地落地到真实机器人系统中。
这类研究共同释放了一个信号:具身智能的竞争点正在从大模型能力展示转向实用化能力验证。一方面,研究开始关注多机器人本体、导航与操作统...