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从学习人类到学习机器人同伴，清华大学联合无问芯穹、智元提出具身智能规模化落地新路径

机器人行业资料图资料图 · Wikimedia Commons
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单张消费级 GPU 上 7 分钟从零训练出的人形机器人拳击策略——代码与论文

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机器人永不下班：智元 G2 的 24 小时便利店挑战

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硬件领域迎来新突破！

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行业消息

  4. Einsia AI 的 Navers Lab 发布 EmbodiedEvo（ArXiv 2610.18867），让编码智能体在每任务专属的 Playground 场景中自由探索，把验证有效的操作封装为带检查条件的参数化函数，并积累文本经验供后续任务复用；reset() 仅在 Playground 可用。在 RoboDojo 基准上取得 45.08 平均分、38.95% 成功率，超过所有 VLA/WAM、独立 Agent 及 Agent+VLA 方法。轨迹分析显示 Astra 等基线智能体知道抓取目标但抓取不可靠，自进化技能弥补了该差距。论文、代码与项目主页已开放。

    机器之心 JIQIZHIXIN观点具身智能大模型智能体

  5. 研究团队提出 TRACE，一个面向 Unitree G1 人形机器人的语言条件运动生成与编辑框架，将生成条件锚定在成对训练动作、编辑目标锚定在当前动作上。语言模型从运动数据中学习预测支撑、根节点与手部事件，其时间对齐编码与原始文本共同输入扩散生成器；重力参考状态与轨迹—接触目标用于提升运动学一致性。编辑阶段由类型化请求定义身体—时间范围与相对源目标，参考条件扩散编辑器结合修订事件完成修改，采样时投影保留受保护状态坐标。定量与人工评估显示语义对齐和运动质量优于对比方法，多轮编辑在共享保留约束下执行更可靠，代码已开源。

    arXiv cs.RO研究人形机器人运动控制大模型

  6. arXiv 发布 FluxVLA Engine（编号 2609.17210v2，替换版），定位为开放、配置驱动的 VLA 工程平台，不提出新的策略模型，而是统一数据集、视觉-语言与世界模型、动作头、奖励/优势加权学习、分布式训练、仿真评测、优化推理和机器人操作端的接口。平台集成可组合双臂仿真、自动数据生成，以及模型解耦的人在环 rollout、接管、纠错采集与奖励标注，并用实时分块（RTC）、加速推理后端、远程 GPU 服务和轨迹后处理支持真机执行。代码已在 GitHub 开源。

    arXiv cs.RO研究具身智能强化学习仿真与数字孪生

  7. 研究团队提出 OpenTac 触觉皮肤及配套全栈生态，核心是带结构化可变形覆盖层的电阻式触觉皮肤：相邻触觉单元差分响应解码局部剪切向量，共模响应编码法向力。配套 CAD 工具可从二维轮廓、可展开三维曲面乃至文本描述（如“为9码鞋垫设计传感器”）自动生成制造文件，并提供传感器仿真器、跨传感器迁移与自适应采集。团队在多种机器人形态上设计制造了30余个传感器，用商用高精度力/力矩传感器表征三维触觉场，并在四种真实机器人上验证接触密集型反馈控制与操作策略学习；1024触觉单元皮肤每次更新采样16个单元时，自适应采集读出速度比全阵列光栅扫描快19.2倍。

    arXiv cs.RO研究灵巧手传感器仿真与数字孪生

  8. 至知创新研究院（IQuest Research）公开IQuest-Q1完整技术报告《IQuest-Q1: Advancing Foundation Capabilities for Agentic CLI Systems》。该模型为320B总参数、15B激活参数的开源模型，面向代码开发、命令行交互与复杂Agent任务。报告给出30项Benchmark成绩，对照模型包括Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol，并披露训练细节，包括100万道实战题与防AI作弊机制。此前实测场景包括6个路口早高峰调度、双11仓库8台搬运机器人调度、24层写字楼电梯调度。

    新智元媒体大模型智能体开源

  10. 论文发现VLA动作生成与图像/视频生成差异显著：仅将训练时间步分布偏向噪声端点，即可在LIBERO、LIBERO-Plus、LIBERO-Pro及真实机器人任务上获得强单步策略；对多种架构的开源VLA模型，用单次前向替代迭代解码，在LIBERO、CALVIN、SimplerEnv等基准上常与原多步解码相当。作者用标准Flow Matching的不可约速度损失R_v(t,c)解释：VLA在噪声端点处该损失更小，而图像生成模型多呈U形；学习到的生成映射对初始噪声的雅可比最大奇异值在动作生成中明显更小。作者认为VLA的条件-目标结构更接近图像到文本，使单步生成更易实现，代码与训练配置已开源。

    arXiv cs.RO研究具身智能大模型多模态

  11. AOV-GS是一个主动3D高斯建图系统，用冻结的SAM和CLIP基础模型引导探索：粗探索阶段按SAM实例分割算出的CLIP掩码嵌入新颖度对候选视角重排序，使探索偏向语义信息丰富区域；场景特定语言场离线直接拟合采集到的CLIP嵌入而非人工标注掩码，支持新视角开放词汇文本查询分割。在相同SAM-CLIP感知栈下，语言场平均mIoU在Replica八个场景达34.6%，比仅几何主动规划高1.3个百分点；Matterport3D五个场景达23.1%，高1.8个百分点；配合CorrCLIP在Replica达35.6%，高2.0个百分点。新视角PSNR与基线相当，Replica深度L1改善。代码已开源。

    arXiv cs.RO研究具身智能仿真与数字孪生多模态

  12. 研究团队构建了面向农业机器人的视觉-语言导航基准 A2A，包含 6 类农业场景、1,560 个回合，指令为逐步格式、动作为连续环境。在 A2A 上评估现有 VLN 方法发现，这些方法在短指令上表现良好、长指令上表现较差。为此作者设计 STL 模块，将复杂指令分解为简单子任务，并集成到 NavGPT 主干形成 AgriVLN，使成功率从 0.33 提升至 0.47，导航误差从 2.76 米小幅增至 2.91 米。代码已开源于 GitHub。

    arXiv cs.RO研究具身智能开源数据集

  13. 智元机器人发布 AgiBot World 平台，覆盖 5 个部署场景、217 项任务、超 100 万条轨迹，数据规模较现有数据集提升一个数量级；采集流程标准化并引入人工在环验证，可从夹爪扩展至灵巧手与视触觉传感器。基于该数据训练的通用策略 GO-1 采用潜在动作表示，在域内与分布外场景平均性能较 Open X-Embodiment 预训练策略提升 30%，复杂真实任务成功率超 60%，较 RDT 方法高 32%。数据集、工具与模型均已开源。

    arXiv cs.RO研究具身智能灵巧手开源

  14. 研究提出专家引导强化学习（EGRL）训练策略：将强化学习仅作为优化工具，用基于专家日志数据的轨迹距离奖励引导闭环模仿学习。受控实验显示，性能提升的很大一部分来自训练过程而非模型规模与复杂度。据此构建的轻量级 MLP 策略 DriveMLP 在 nuPlan Val14 Reactive 基准上得分 86.51，较此前最佳模仿学习规划器 Flow Planner 提升 3.2 分，推理速度提升超过 15 倍，代码已在 GitHub 开源。

    arXiv cs.RO研究运动控制强化学习自动驾驶

  15. 论文提出开源 GPU 加速图库 GGraph，同时面向真实机器人部署与大规模强化学习训练。GGraph 通过 ROS 2 接口支持真实机器人，并支持 GPU 向量化策略训练，内置三维导航、探索和回环闭合集成等任务。单机器人运行时图更新为毫秒级；大规模场景下可支持数百个并行机器人训练基于图的探索策略，实际训练时间缩短一个数量级。

    arXiv cs.RO研究运动控制强化学习仿真与数字孪生

  18. Holocron Engine v2 支持以文本描述为输入，输出机器人的真实执行器选型、布线方案、2D 布局、3D 结构与固件。演示案例为一台搭载 6 自由度机械臂的漫游车，覆盖从设计到成品的完整流程。

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