来源：量子位 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/dDwND7YxK6hzkALjamGf7g “包括Physical Intelligence在内，如今的北美头部具身智能公司离成熟都还有不短的距离。整个领域，也还没出现真正的奠基性工作。” “中国真正领先的，恰恰是机器人硬件。美国同样没有成熟答案，中国公司又何必急着把自己称为‘中国版XX’？” 这是...

来源：机器人解剖师 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/t\-27VnWDfrcyJ8gz72CmoQ RSS 2026近期在澳大利亚召开，会上颁布了最佳论文《FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control》，改...

来源：具身江河** 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/prlEip4pav6iyOtw95BIuw** 导语 传统具身强化学习受限于真实世界交互成本高、复位繁琐及安全隐患，难以高效提升VLA模型在复杂动态任务中的鲁棒性。RISE框架通过构建解耦的“组合式世界模型”，将动力学预测与价值评估分离，实现了完全在想象空间中的高效在线强化学习。该...

来源：RoboPaperHub 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/gEEALnYbNF5phOmDpvfF\_A 长时程操控里，单步动作预测易随时间漂移，动作条件视频模型又常因误差累积或推理过慢难以闭环。RSS 2026多篇工作把世界模型接到策略链路：用中间视觉状态稳住目标条件控制，或以可交互模拟器与想象推演支撑长视界训练与自改进。 长时程操控不仅...

来源：智驾机器人技术前线 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ud9BIsM145JUfLUZPcsdCQ 机器人已经越来越擅长“看见”物体，却仍然不太会“记住”一个持续变化的世界。桌边的椅子被挪走、垃圾桶消失、推车突然出现，甚至同一个人从机器人身旁反复经过，都可能让语义地图迅速过期。来自卡内基梅隆大学 Robotics Institute 的 Sup...

来源：CAAI认知系统与信息处理专委会 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/10k0XqB4CSXO41uSrK-raw 导语：当视觉和语言模型已经能让机器人“看见”并“理解”世界，我们距离真正的通用机器人还有多远？在2026年的RSS（Robotics: Science and Systems）大会上，一场关于“机器人基础模型中的触觉感知”的研讨会...

来源： 无问芯穹 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/YEUdWcZDIKU4as3Txs5Q6Q 近日，国际顶级学术会议 CVPR 2026 与 RSS 2026 先后公布录用结果。无问芯穹与清华大学等联合团队三项研究成果成功入选，其中一项获选为 CVPR 2026 Oral，两项被 RSS 2026 录用。此次“顶会三连中”充分展现了双方在强化学习算...

来源：机器之心 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/MFTQ\_ysx0d7jO3sOVCmG3g 赋予机器人物理理解和预测能力是通用操作的关键。蚂蚁灵波等机构提出的 LingBot-VA 试图将视频帧预测与动作推理统一起来，让机器人通过自回归扩散框架学会“一边思考一边行动”。 在通用机器人领域，机器人控制需要的不只是“看懂”当前画面 ，还需要预...

*来源：机器之心 * 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/4e6qXfhfbrNKuJOpRCQqtw 从第一视角观测中持续重构三维世界，并理解空间中的几何结构与开放语义信息，是机器人具身感知领域的核心问题。语义占据预测（Semantic Occupancy Prediction） 通过将空间划分为三维体素网格，并为每个体素估计 “空闲、占据、未知” 状...

来源：具身智能之心 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/NFsKJ0AvASSQsaN6KEmcDQ 01. 现有导航评测到底缺了什么？ 具身导航（Embodied Navigation）是具身智能的基石能力——让智能体在陌生环境中自主行动。从最初的视觉语言导航（VLN）和点目标导航（PointNav），到后来的物体目标导航（ObjectNav）、社...