来源：酷哇科技 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mLe8FKnqBCKE8jdOUEwCLQ如何让机器人在城市、工厂与家庭等复杂场景中稳定作业，并持续创造生产力价值？ 除了具备认知世界的大脑，机器人必须能够在复杂的物理世界中稳定、高效的执行多样化移动操作（Loco-manipulation）任务 。 从精准抓取地面物体并完成投放，到负载重物在非结构化环境中通行...

来源：视觉语言导航 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5tL0YhzMFU93Tq-uxNk2ww ✨ 导读： 在动态环境中，无人机如何从「看见障碍」走向「预见碰撞」？华中科技大学团队被 IROS 2026 录用的工作 ARR-Fly（Anticipatory Risk-Guided Reinforcement Learning）给出了一条极具辨识度的路线——把...

来源：原力无限INFIFORCE 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-SarwRRxSJJXKJj1vByBpQ 近日，原力无限具身大脑AtomBrain相关论文《AtomVLA: Scalable Post-Training for Robotic Manipulation via Predictive Latent World Models》正式被IEEE/RS...

来源：北京中关村学院 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/W9oQ6Qhzyq_uzzHSAbMrSw 削苹果对人类而言是一个再普通不过的动作：一只手握住苹果并不断旋转，另一只手控制削皮器贴住表面，同时根据阻力调整切入深度。视觉负责判断苹果的位置和剩余果皮，手指触觉用于防止苹果滑落，手臂力觉则帮助控制削皮器与果皮之间的接触。 但对机器人来说，削苹果几乎集中了灵巧操作中...

来源： AIRS 具身智能中心官网 原文链接： https://airs.cuhk.edu.cn/article/1422 想象一下，你买了一台家庭服务机器人，但它每次离开客厅后，就会忘记沙发在哪里，只能重新满屋子乱找。缺乏持续利用历史经验的能力，是当前许多具身智能体面临的重要挑战。 近日，AIRS 具身智能中心关于 StateLinFormer 的论文被 IROS 2026 接收。研究团队...

作者 | 李云飞 编辑 | 陈大鑫 用积木拼搭各种建筑应该是很多小朋友童年的一大乐趣。现在，聪明的机器人也能自己玩积木了，而且不用人告诉它成品长什么样，机器人可以自己设计、建造一并完成。 AI 科技评论今天介绍一篇来自清华大学和字节跳动的研究者发表在 IROS 2021 的论文： “Learning to Design and Construct Bridge without Bluepri...

来源：机器之心 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NKcCIzxuY4-CDN7Jl1zRVQ 近日，由清华大学深圳国际研究生院智能机器人实验室刘厚德教授领衔、王立博博士后担任 AI 首席研究员的大模型团队，正式发布了 VeriLoop Coder-E1—— 一款基于 Qwen3.6-27B 构建、面向仓库级代码修复与智能体式软件工程任务的开源垂类代码模型。 该...

来源：慧视AI迹 原文链接：https://www.toutiao.com/article/7670733576400339456 这是「具身智能日报」的第一篇深度精读。我们只讲一篇论文，把它讲透：SUREFlow，一篇刚被 IROS 2026 接收、7 月 11 日才挂到 arXiv 上的轻量 VLA 工作。它最抓人的点在于：只有 179M 参数，在 LIBERO 上做到 92.5% 平均...

来源：智柴 原文链接：https://zhichai.net/topic/177618718 一个基于 DreamerV3 世界模型的在线持续强化学习框架，让机器人在硬件损坏或环境突变时无需人工干预，自动感知异常、切换学习模式、恢复稳定运动。 想象一下这个场景 一只机器狗正在工地上巡逻。突然，它的右后腿电机出了故障——输出功率只剩三分之一。换作传统机器人，它会立刻摔倒，然后等待维修人员赶来。...

来源：类人实验室 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ae710X63LHcajp00Oo1Nkw 让机器人抓鸡蛋、拿华夫饼而不捏碎，是VLA模型的噩梦。99%的研究者都在堆砌昂贵的触觉传感器，但一篇颠覆性论文说：触觉感知，可以离线学习，上线“盲操”！ 在深入技术细节之前，先来看一张趣味漫画，1分钟get论文核心！ 图1图：论文核心内容漫画解读一张漫画胜千言——快...