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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-05
作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 2026 年 6 月 4 日,在 ICRA 2026 “Robot perception and spatial AI” Keynote Session 上,波恩大学教授 Maren Bennewitz 发表了关于主动感知机器人的演讲,直指真实机器人部署中的一个基本困境:机器人面对的世界往往是杂乱、持续变化且只能部分观测的,仅靠被动观察无法完成可靠理解。 Benn...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 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、导航与操作统一、仿...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-02
原文作者:公众号“深圳市大数据研究院” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/j3Ph76mVsyunjALjcCp0Sg 编者按: 随着大语言模型与视觉语言模型逐步展现出强大的理解、推理与任务规划能力,如何在保证实时性、可验证性与工程可部署性的前提下,将高层语义决策稳定地传递到规划与控制层,成为具身智能系统迈向真实落地的一项关键挑战。 针对这一问题,深圳市大数据研...
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多模态
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-27
来源:labren 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/VrNm2pwk9-dBltTqcASSVQ?scene=1&click_id=117 香港中文大学任洪亮教授团队论文(SurgVidLM:在机器人辅助手术中利用大语言模型实现多粒度视频理解)被机器人领域顶会 IEEE International Conference on Robotics and ...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-26
热门议题一:V2V 协同自动驾驶Salim Azak 单日发布 9 篇 ICRA 2026 论文,V2V 自动驾驶通信方向最为集中,图推理与大模型两条路径同组并行推进。1. V2V-GoT: Vehicle-to-Vehicle Cooperative Autonomous Driving摘要: "V2V-GoT"解决了车车协同自动驾驶中通信效率低下的问题,利用图推理(Graph of Th...
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大语言模型
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-25
来源:公众号“机器之心” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/k-C_8ZHWktTRGa3kaq0Lcw 大语言模型驱动的代码生成技术,正在深刻重塑机器人控制软件的开发范式。曾经高度依赖人工的繁琐编程,如今只需简单的自然语言指令即可完成,开发效率实现了巨大的跃升。 然而,当我们将这项技术推向真实工业生产线时,一个关键问题凸显出来:面对工业场景对程序错误零容忍的严...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-04-27
一、背景 视觉-语言-动作(VLA)模型正成为机器人智能化的核心架构,但现有主流方法(如OpenVLA、π0、CogACT)存在一个根本性缺陷:用同一个动作模型统一处理所有类型的动作。这种「一刀切」的设计在面对机器人操控任务时暴露出两大内在矛盾。从任务特性来看,机器人操控存在两种本质不同的动作类型:手臂大幅度运动(粗动作)需要全局场景理解、路径约束宽松;夹爪精细操作(精细动作)需要局部精细聚...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-04-24
一、研究背景 视觉-语言-动作(VLA)模型是具身智能的核心架构,旨在让机器人通过视觉感知和语言理解直接输出动作指令。然而,当前主流VLA模型(如RT-2、OpenVLA)通常架构复杂、训练流程冗长,缺乏一个设计简洁、易于理解和复现的基准模型,阻碍了社区对VLA核心设计决策的系统性研究。此外,现有VLA模型在训练效率上存在显著差异——有些需要大规模预训练数据,有些依赖复杂的跨模态对齐策略,使...