具身智能

具身智能之心

ICLR 2026中稿工作VLASER: 究竟哪些多模态能力和数据对提升机器人的控制表现最关键？在具身智能（Embodied AI）的浪潮中，研究界致力于将强大的视觉-语言模型（VLM）转化为具备机器人操控能力的 Vision-Language-Action (VLA) 模型。然而，这一转化过程面临着一道巨大的“鸿沟”：上游 VLM 通常依托海量互联网数据预训练，拥有卓越的通用推理能力；而下游 VLA 却需要在具体的物理环境中实现精准的动作控制。

具身智能-机械臂项目实战写作目标：生物的进化：与外界交互的循环传统大模型与具身智能区别：是否有与外界的交互特点：具身智能不是一种简单的机器人+AI，它是一种全新的模式。它让物理的实体智能体能够在物理世界与环境进行实时的闭环交互，通过不断的试错来理解世界，最终完成复杂的任务。

模型开源的核心目的与潜在隐患（附 AI 领域 / 具身智能专属视角）模型开源是 AI 产业技术扩散与生态构建的核心方式，其目的围绕技术迭代、产业落地、生态卡位展开，而隐患则集中在安全风险、商业利益、技术滥用等维度，结合具身智能这类融合物理交互的特殊模型，还会衍生出物理安全、硬件适配等专属问题。以下从通用核心目的、细分领域延伸价值、全行业共性隐患、具身智能专属风险四个维度系统梳理，兼顾通用性与针对性。

【论文自动阅读】RoboBrain：从抽象到具体的机器人操作统一大脑模型1.题目: RoboBrain: A Unified Brain Model for Robotic Manipulation from Abstract to Concrete 2.时间: 2025.xx (CVPR 2025) 3.机构: Peking University, Beijing Academy of Artificial Intelligence, Chinese Academy of Sciences, etc. 4.3个英文关键词: Multimodal Large Language

【论文自动阅读】ActiveVLA: 将主动感知注入VLA模型以实现精准三维机器人操控本文提出了一种名为 ActiveVLA 的新框架，让机器人不再被动地“看”世界，而是能像人一样主动调整视角和焦距，从而在杂乱或有遮挡的环境中精准完成复杂的操作任务。

Deepoc具身模型：驱动清洁机器人迈向“场景智能”新纪元传统清洁机器人正面临智能化瓶颈：只能执行预设指令，无法理解“打扫一下孩子弄脏的客厅”这类需求；遇到复杂场景易卡死，需人工救援；升级成本高，旧设备智能化改造困难。Deepoc具身模型开发板直面这些痛点，以其三大核心能力——精准的交互理解、深度的场景认知、灵活的控制适配，为清洁机器人装上“智慧大脑”，推动其从自动化工具向真正的“家庭环境智能管家”演进。

Deepoc具身模型开发板：智能采摘机器人的技术突破与产业实践在智慧农业快速发展的背景下，传统农业采摘环节面临劳动力短缺、作业效率低、采摘质量不稳定等现实挑战。Deepoc具身模型开发板通过创新的技术架构和产业化路径，为智能采摘机器人提供了核心驱动力，实现了从传统人工采摘向智能化精准作业的重要转变。

Isaac Sim入门——基础用法该软件目前暂无中文版，英语能力尚可可参考操作教程：https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/introduction/quickstart_isaacsim.html

快讯｜星海图、众擎机器人、魔法原子释放IPO信号，2026年或成上市大年🐾 过去的24个小时，具身智能 / AI 赛道热闹非凡，既有实验室里的范式突破，也有资本市场对商业化前景的集体投票。AI猫站长为你梳理了这桌“硬菜”，咱们边吃边聊。

Isaac Sim安装官方教程：https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/install_workstation.html

C++：STL（容器deque）接序章容器部分：https://blog.csdn.net/weixin_45728280/article/details/156484639?spm=1011.2415.3001.5331

Deepoc具身模型：农业除草机器人的智能核心在精准农业和智慧农业加速发展的时代，传统人工除草和化学除草方式正面临效率低、成本高、环境污染等挑战。Deepoc具身模型开发板的出现，为农业除草领域带来了从"人工识别"向"AI识别"、从"粗放作业"向"精准作业"的技术变革，让除草机器人从"执行工具"升级为"田间决策专家"。

Deepoc具身大模型机械狗：重新定义四足机器人智能交互新范式引言：从执行指令到理解意图的跨越在机器人技术快速发展的浪潮中，四足机器人作为最具潜力的移动平台之一，正从实验室走向实际应用。然而，传统机械狗大多停留在"遥控操作"或"预设动作"阶段，缺乏真正的环境理解和智能决策能力。Deepoc具身大模型（VLA）外拓开发板的问世，为机械狗带来了革命性的智能升级，实现了从"机械执行"到"智能交互"的质变。

游戏化机器人数据采集：以Franka Research 3为核心的RoboCade创新实践在当今的机器人研究领域，通过人类演示进行模仿学习（Imitation Learning）已成为训练自主机器人策略的主流方法。然而，构建高质量的演示数据集面临着巨大的成本挑战：它不仅需要昂贵的硬件设备，还需要操作员进行长时间、枯燥的重复劳动，这极大地限制了训练数据的规模。

工业AMR场景融合设计原理10——一致性与事实裁决论工业AMR场景融合中一致性与事实裁决的重要性在工业AMR（自动移动机器人）系统的运行现场，最棘手的往往不是设备故障，而是“真相”的冲突。调度系统日志显示任务“已完成”，但仓库管理系统（WMS）界面仍为“执行中”；车辆传感器确认已“到位”，但上位机却未收到“交接完成”信号；现场工程师解除了急停，但中央系统仍记录为“安全锁定”。这些日常争议，若依赖人工协调和口头解释，将极大拖累效率、模糊责任，并最终动摇客户对系统可靠性的信任。因此，在工业AMR的场景融合设计中，预先构建一套强大的 “一致性与事实裁决”工程机

才思喷涌的小书虫

打破 3D 感知瓶颈：OVSeg3R 如何推动开集 3D 实例分割应用落地IDEA 计算机视觉与机器人研究中心 (CVR, Computer Vision and Robotics) 的张磊团队提出了一种名为 OVSeg3R 的开集 3D 实例分割学习范式。该范式基于团队此前发布的最强闭集 3D 实例分割模型 SegDINO3D 拓展至开放词表，大幅缩小了长尾类与头部类的性能差距（差距从 11.3 mAP 降至 1.9 mAP），实现了开集 3D 实例分割的性能飞跃。

机器觉醒时代

PI VLA模型解读系列（二）：从π0.5模型到实时分块算法（RTC）上一篇文章：PI VLA模型解读系列（一）：从π0模型到Hi Robot 主要围绕π0模型、FAST动作分词器以及分层交互机器人系统Hi Robot展开介绍。本文将衔接上一篇内容，继续介绍Physical Intelligence（以下简称“PI”）在具身智能VLA模型方面的发展情况：

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VR每日热点简报2026.1.211. Meta裁撤千名VR员工，加速向人工智能与可穿戴设备转型Meta宣布对其Reality Labs部门进行重大战略调整，裁减约10%的虚拟现实相关员工，涉及超过1000个岗位。此举标志着公司自2021年高征进军'元宇宙'以来首次大规模收缩VR业务，资源重心全面转向AI与智能可穿戴设备领域。

【论文自动阅读】SiLRI：Real-world Reinforcement Learning from Suboptimal Interventions本文提出了一种名为SiLRI的算法，旨在让机器人在现实世界中通过学习人类不完美的干预操作来加速学习，同时利用强化学习超越人类的操作水平。

【论文自动阅读】1.题目: A Vision-Language-Action-Critic Model for Robotic Real-World Reinforcement Learning 2.时间: 2025.09 3.机构: Shanghai AI Lab 4.3个英文关键词: Vision-Language-Action (VLA), Real-World Reinforcement Learning (RL), Dense Reward