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——能够“生成”成功的结...

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、设备损耗与安...

来源：公众号“PnP机器人” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yUEFm-F6hDdale84n6SqGg 机器人科学和系统顶会 RSS2026 于 7.13-7.17 在悉尼举办，采用单轨报告制，审稿严苛、录用率不足 30%，是机器人系统领域含金量最高学术会议。RSS2026大会聚焦具身大模型、触觉灵巧操作、人形控制、多智能体安全规划等前沿，设置四类核心奖项...

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://arxiv...

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，最终...

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 202...

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 sessio...

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。我们会先把纸盒拨转一点...

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-Action...

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、双臂交接时姿态出现...