- 🚨 突发：宇树 G1 机器人产量最高达 2 万台！宇树 G1 人形机器人产量最高达 2 万台，该机型于 2024 年推出。宇树 CEO 王兴兴预计机器人智能将迎来重大突破。
- TRACE：面向人形机器人运动扩散的类型化参考感知对话编辑研究团队提出 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。
- ReactiveBFM：面向通用人形全身控制的反应式闭环运动规划研究提出 ReactiveBFM 实时闭环规划-控制框架，通过按计划进行的前缀采样课程，让生成式规划器从并不完美的物理状态中学习误差恢复行为，以缓解级联方案中的累积暴露偏差；并引入异步重规划机制与轨迹分块，协调自回归规划与高频跟踪之间的延迟失配。该框架部署于宇树 G1 人形机器人，实现零样本移动目标到达；在严重扰动下的 sim-to-sim 基准测试中成功率达 93.1%，比级联开环基线高 28.6%。
- 记忆先于目标：前史记忆在人形机器人移动操作中的作用论文提出 WholeBodyMem，一种面向人形机器人全身 VLA 策略的物体引导感知记忆模块，用于保留机器人执行目标动作前观察到的物体事件前史。方法用 SAM3 跟踪任务物体，按事件因果地在自适应预算内选取关键帧，动作专家通过交叉注意力结合编码外观、几何与时间的物体 token 读取。作者同时发布 HuMeGo 基准，含 6 个仿真任务与 6 个真实 Unitree G1 任务。结果显示基础策略成功率在仿真中从 29.1% 升至 72.6%，真机从 36.7% 升至 88.3%，标准 SIMPLE 任务从 70.2% 升至 86.9%。
- 基于人类运动先验的机器人运动过渡论文提出 STAMP 框架，通过“机器人—人类—机器人”流程连接独立获取的人形机器人运动：先将两段运动重定向到人类骨架，由学习到的对齐模型对候选位置、朝向和过渡时长排序，再由人类运动先验在选定对齐下生成过渡，最后重定向回机器人并作为参考训练运动跟踪策略。作者在 Unitree G1 与 ROBOTIS K1 上评估生成过渡的跟踪成功率，并用实体机器人演示将独立运动连接成长时程序列。
- 面向人形机器人移动操作的时空偏好运动重定向论文提出时空重定向（STR）方法，利用视觉语言模型选择相关运动信号与身体部位，并据此识别关键帧，为关键帧分配更多求解器迭代、为选定部位赋予更高交互权重，以替代统一的逐帧迭代预算。同时引入力学感知接触锚定（MCA），用近似物体力旋量模型细化物体表面接触位置。在此基础上开发时空强化学习（STRL），结合自适应关键阶段采样与基于目标接近度和接触力的奖励。在Unitree G1仿真和Unitree R1真机实验中，STR以更低计算成本提升了几何接触覆盖率与连续性，并改善了下游物体交互任务的完成度。
- λ₀：面向人形机器人全身移动操作的开源世界第一人称人类数据规模化研究团队发布 HumanVerse 数据集，包含 500 小时开源世界人类移动操作数据，将第一人称视频与同步的身体和手部运动配对。其人类到人形机器人流程对齐相机视角与手臂外观，并离线优化运动参考和控制器输入以降低末端执行器误差。该流程在宇树 G1 上完成零样本迁移验证，无需目标任务的机器人演示。基于此训练的全身移动操作基础模型 λ₀ 在 SIMPLE 上成功率达 90.0%，真实世界移动操作任务平均成功率 62.5%。
- 在地球训练的人形机器人控制器能在月球上行走吗？重力、地形与土壤迁移研究在仿真宇树 G1 上以同一训练方案训练 12 个策略，改变重力、地形几何与地面接触模型（刚性或 3D RFT），并加入地球到月球微调与重力随机化。结果显示重力迁移不对称：地球训练策略在月球平坦刚性地面存活率 0.64–0.75，月球训练及微调策略无法在地球站立，已发布的通用控制器 SONIC 在月球存活率最高 0.10。崎岖地形训练把组合瓦片存活率从地球 0.53 提升到 0.98、月球 0.80 提升到 0.99；在更硬的月球土壤上土壤训练收益有限。作者称月球结果为依赖接触模型与土壤刚度的仿真预测。
- 面向感知型人形机器人跌倒恢复的测试时运动引导研究团队提出 RISE 方法，让人形机器人在推理阶段按任务目标引导跌倒后的起身方式，而非仅追求可靠站起。该方法学习一个由感官反馈连接意图运动与电机动作的恢复词汇表，并用视觉扩散规划器从词汇表执行数据中预测未来身体状态作为运动意图，再由任务代价将预测导向期望朝向、起身速度或路径，生成条件化运动潜变量。仿真实验显示多样化恢复、地形适应与无需重训练的测试时引导，并在宇树 G1 上完成真实世界演示。
- HuMiT：通过紧凑参考跟踪实现低延迟全身人形机器人遥操作HuMiT 全身遥操作策略仅以根高度、根速度及当前帧四个稀疏关键点的 SE(3) 位姿作为参考目标，在跟踪保真度上与使用完整关节位置、稠密身体部位变换及未来帧的方法相当。系统从头显串流到策略输出的通信到推理延迟约 20 ms，基于视频的光流延迟中位数为 65 ms。作者在 Unitree G1 人形机器人上验证了接住抛来球体等亚秒级反应及协调移动-操作能力。