4月25日，英特尔在美国硅谷的一家研究实验室解雇了数十名从事自动驾驶研发的员工。 裁员的动作并不意味着英特尔对自动驾驶事业投入的减少。相反，这是英特尔对自动驾驶研发的一次重组，也是英特尔消除过去重叠的研发业务之一。事实上，在英特尔的支持下，Mobileye正在积极地进行规模的扩张，2018年年底，Mobileye收购了初创公司Eonite Perception，Eonite Percepti...

雷锋网新智驾按：本文是英特尔中国研究院针对 Mobileye 所开发的一个名为 RSS（Responsibility Sensitive Safety）的责任敏感安全模型的技术解读，里面涉及到自动驾驶汽车的安全性问题以及自动驾驶事故的责任判定问题。该模型对于相关从业者来说有一定借鉴意义，雷锋网新智驾在此分享给各位。 另外，5 月 30 日，也就是明天，英特尔将携手国内大学、学术研究合作伙伴，...

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’？” 这是量子位来到悉尼...

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》，改文章提出高效强...

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。该方法避免了高昂的物理试错，在传送带...

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。长时程操控不仅依赖部署阶段的想象...

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 SuperMap，试...

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”的研讨会给出了一个令人...

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法及系统、具...

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 ，还需要预测未来。如果一个模型...