来源：公众号seeed矽递科技 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/oatmuYsg5WVw_Ef3qX43Dw 机器人正在进入一个新的发展阶段。 随着大模型、视觉语言动作（Vision-Language-Action, VLA）、机器人学习（Robot Learning）以及边缘 AI 技术的快速发展，机器人正在从传统的自动化设备，逐渐转变为能够感知、学习...

来源：“具身智能之心”公众号 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/L3EOl1oSvUR7C6HMpg_4ig 长期以来，仿真平台被三大顽疾困住：高保真渲染与大规模并行训练不可兼得，场景资产全靠人工建模耗时数周，换一种机器人就得换一套仿真器。三道瓶颈，让“仿真里满分、真机上翻车”成为行业常态。 现在，这三道仿真的枷锁被一次性打开了。 论文：http://a...

来源：公众号“AI新现场” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Z5zve4Fv3yA4cwsv9eT3jQ 在RSS 2026获奖成果中，除了杰出论文奖和杰出学生论文奖外，还有一个专门表彰机器人系统创新的重要奖项，叫Seth Teller纪念杰出系统论文奖 (Outstanding Systems Paper in memory of Seth Teller...

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/M3gYuB1gB2c3XL1GMk-p-A 刚刚，机器人顶会RSS 2026论文奖项出炉！ 作为机器人领域公认最具学术影响力的国际会议之一，RSS（Robotics: Science and Systems）的获奖论文，一直被视为观察机器人研究风向的一扇窗口，代表了这个领域的最新阶段进展。 今年，RSS共收到708篇投稿...

当一个机器人或自动驾驶策略出错时，开发者往往很难精准定位原因。因为“预测未来”和“评估好坏”这两个功能在庞大的联合网络中被紧紧绑在一起。一旦出了事故，你根本分不清它到底是“想错了”（对物理世界的预测不对），还是“判错了”（对结果好坏的评估有误）。 这种“想”与“判”的缠绕，正成为阻碍具身策略走向更高安全级和可检查性的最大绊脚石。 这种探索期的迷茫与争论，在2026年7月17日 RSS 2...

来源：公众号“高擎动力” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mAAesvonbhKiAqt-8wToSA?scene=1&click_id=8 近日，高擎团队研究成果《Mini Pi Plus: A Compact Modular Humanoid Platform for Onboard Whole-Body Learning and Deploy...

来源：【Mbot具身智能实验室】 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GHRWr-XBL0nE7uQUnmsvlg?scene=1&click_id=4 RSS 2026 的 accepted papers 已经公布。从官方论文列表和 RSS 2026 Paper Explorer 的统计结果看，本届会议共收录 210 篇论文，覆盖 21 个 sess...

来源：公众号“AI光点” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/WYaG9RVRvpC2uVb0pyhsTg?scene=1&click_id=6 超市货架最里面立着一盒饼干。机械臂已经看见它，夹爪也张得开，可正面被其他商品挡住，侧面只剩一条窄缝。传统系统会继续找一条不碰任何东西的轨迹；实在找不到，就宣布这次抓取不可行。 人不会这么做。我们会先把纸盒拨...

来源：公众号“强化学习CASIA” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qo-2ViC3UV8GXYscXcpRwA?scene=1&click_id=7 中科院自动化所深度强化学习团队提出了一种新的面向具身基础模型长期持续学习的强化学习后训练方法——LifeLong-RFT。该方法针对现有视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Acti...

来源：公众号“机器之心” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Bb2A51JmiuyBX8ufeS08wg?scene=1&click_id=16 机器人操作正在从结构化工业场景走向更开放的真实环境。相比完成单个预设动作，真实任务往往包含更长的执行链条、更复杂的物体交互，以及更多不可控的外部扰动。一次抓取没有完全夹稳、目标物体被轻微碰偏、双臂交接时姿态...