来源：机器之心 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/\_\-VhhyJWiMOR8zR48Mc7tQ 在近日的具身智能顶会 RSS（Robotics: Science and Systems）2026 上，最高奖项 Outstanding Paper Award 提名名单里，出现了一个不太 “机器人” 的名字 —— 影眸科技，一家头部 3D 生成大模型公...

来源：原文链接： https://mp\.weixin\.qq\.com/s/tFfBQaXAMH4HM9obaSqjYg 让机器人在真机上靠自己越练越好，是这两年具身圈最主流的一条路，做法是让策略先从离线示范里学个底子，再靠一个奖励信号在真机上反复迭代。整条链路的成败几乎都取决于这个奖励信号，可它偏偏是最难拿的一环。 难处在于，一件长活儿的“好”从来不止一个维度。让一台 Fran...

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：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：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： 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：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...

作者丨张   璐 编辑丨齐铖湧 当前的具身智能与世界模型领域，正面临着一个尴尬的现状。 随着以 Sora 为代表的高保真视频生成技术走向成熟，模型已经能够为机器人构建出极其逼真的未来画面，让人感觉AGI似乎触手可及。 但回到真实的物理世界，令人困惑的现象出现了：即便模型能够预测出完美的未来画面，机械臂在实际落地执行时依然频频失效。 这暴露出了行业内长期被忽视的一个核心矛盾——能...

作者丨张   璐 编辑丨齐铖湧 在机器人技术狂飙突进的今天，具身智能领域正面临着一个行业性的核心困境：我们已经拥有了高容量的深度神经网络，但现实世界中高昂的交互与试错成本，成为了阻碍机器人通往AGI的最大瓶颈。 在虚拟世界里，游戏和代码的执行成本几乎为零，因此我们见证了 AlphaGo 的奇迹和大语言模型在编程大赛中夺冠。但在物理世界中，机器人每一次真机试错，都伴随着昂贵的时间成本...