具身智能

BFT白芙堂21 小时前
人工智能·学习·机器学习·机器人·具身智能·franka·robotiq
Franka & DROID :面向真实场景的机器人操作数据集在机器人学习领域,高质量、多样化的真实环境数据集,是训练泛化能力良好的操作策略的重要基础。DROID(分布式机器人交互数据集)项目,正是面向这一需求搭建的大规模野外机器人操作数据集,为通用机器人策略研究提供了重要的数据支撑。
猫先生Mr.Mao2 天前
机器人·论文解读·具身智能·droid·机器人数据集
具身智能真实数据之DROID详解:真实世界数据如何把机器人策略从实验室推向日常场景【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能(AGI)的发展路径,从最基础的概念起,逐步构建完整的知识体系。 项目地址🔗:https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git
audyxiao0014 天前
人工智能·机器人·具身智能·世界机器人大会·wrc2026
热点快讯│2026年世界机器人大会精彩看点8月19日至23日,2026世界机器人大会(World Robot Conference,WRC 2026)在北京经济技术开发区举行。本届大会以“人机共生,产需共融”为主题,同期举办世界机器人博览会和世界机器人大赛。按照大会官方公布的数据,博览会共有300余家企业参展,较上一届增长36%;展品超过2000件,首发新品150余件,同期活动达到60余场。大会还首次设置发布日、采购日、开发者日和公众开放日等不同主题日,使新品展示、供需对接、开发者交流和公众体验形成更明确的分工。
猫先生Mr.Mao4 天前
论文解读·rt-x·具身智能·vla·机器人学习
具身智能跨本体学习之Open X-Embodiment详解:让22种机器人共享同一套操作经验【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能(AGI)的发展路径,从最基础的概念起,逐步构建完整的知识体系。 项目地址🔗:https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git
熬夜磕代码丶4 天前
机器人·具身智能·亮数据·网络数据
2026 VLA训练数据指南:如何用 Web Scraping 和 Bright Data 扩大机器人训练数据工厂里的机械臂早已大规模落地,今天的具身智能为什么仍被数据卡住?关键在于两类机器人解决的问题不同:传统工业机器人主要依靠示教点位、PLC、固定轨迹和规则化视觉,在结构化工位重复执行;具身智能机器人则要理解开放语言、陌生物体和变化环境,并自主生成动作。后者依赖的是能够支撑泛化学习的大规模训练数据。
chen_zn954 天前
人工智能·具身智能·vla
《VLA 系列》MemoryVLA++ | 感知-认知记忆 | 潜空间未来想象 | 论文与源码边界解析单帧 VLA 容易遇到两类时间问题:它既不知道当前画面之前发生了什么,也无法判断正在运动的场景接下来会怎样变化。按钮按下前后几乎一样,需要过去记忆;传送带上的物体仍在移动,需要对未来位置做预判。MemoryVLA++ 的核心思路是把时间建模拆成过去、现在、未来三部分:当前观测形成工作记忆,感知-认知记忆库保存并检索历史,视频世界模型在潜空间提取未来动态,最后由扩散动作专家统一生成连续动作。
皮卡丘不断更5 天前
机器人·强化学习·数字孪生·具身智能·机器人仿真
从一段 RGB 视频到机器人开门:读懂 Video2DoorTraversal 的仿真闭环8 月 20 日公开的 Video2DoorTraversal 把一个很具体的问题拆成了可检查的链路:拍一段目标门的 RGB 视频,重建带关节的门体数字孪生,在仿真中生成可执行轨迹,再训练轮足机器人完成接近、开门和穿越。它适合关注具身智能、机器人仿真和开发工具的读者参考方法,而不是把一篇预印本当作已经可直接复用的生产方案。本文只解读作者公开的论文和项目页,不宣称本地复现。
找方案6 天前
机器人·具身智能·人形机器人·机器人运动会·vla大模型·冰丝带
2056台机器人北京集结,世界人形机器人运动会开赛2026年8月的北京,国家速滑馆冰丝带迎来了一批特殊的运动员。它们没有国籍,但代表16个国家出征。它们不会紧张,但每一台都在赛前完成了无数次校准。它们不穿运动服,但浑身上下都是传感器和关节电机。2056台人形机器人,666支参赛队伍,在8月22日正式拉开第二届世界人形机器人运动会的序幕。如果你站在看台上往下望,会看到一排排金属身躯站在跑道上,做着热身动作,扭腰、屈膝、摆臂。场面既壮观又带着几分科幻感。这不再是一次实验室里的技术展示,而是一场真正的竞技盛会。
_张一凡7 天前
具身智能
【论文解读】一篇读懂具身智能的闭环自进化:冻结 π0.5 与 GR00T,用动作频率级运行时 Critic 把成功率推向基座能力上限写在前面: 社区共建项目:AIGC算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享,Interview-for-Algorithm-Engineer,欢迎大家Star⭐收藏~ AIGC时代的 《三年面试五年模拟》AI算法工程师求职面试秘籍独家资源: 【三年面试五年模拟】AI算法工程师面试秘籍,欢迎 Star⭐收藏~,诚邀大家参与项目共建,聚力赋能 AIGC 行业生态建设! AIGC算法岗/开发岗面试面经交流社群(涵盖AI Agent、AIGC图像创作、AI视频、LLM大模型、AI多模态、数字人、传统深度学习、具身智
_张一凡7 天前
具身智能
【论文解读】一篇读懂 GigaBrain-0.7:把理解、预测、动作拆成三系统,37K 小时异构数据如何撑出具身涌现能力写在前面: 社区共建项目:AIGC算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享,Interview-for-Algorithm-Engineer,欢迎大家Star⭐收藏~ AIGC时代的 《三年面试五年模拟》AI算法工程师求职面试秘籍独家资源: 【三年面试五年模拟】AI算法工程师面试秘籍,欢迎 Star⭐收藏~,诚邀大家参与项目共建,聚力赋能 AIGC 行业生态建设! AIGC算法岗/开发岗面试面经交流社群(涵盖AI Agent、AIGC图像创作、AI视频、LLM大模型、AI多模态、数字人、传统深度学习、具身智
宏集科技工业物联网7 天前
经验分享·机器人·具身智能·人形机器人·线性伺服执行器
微型线性伺服执行器如何驱动人形机器人关节?从驱动原理到实际选型人形机器人要实现类似人的抓取、操作和交互能力,关节除了需要动起来外,还需要在有限空间内完成位置、速度以及一定程度上的输出控制。
thesky1234568 天前
机器人·导航·操作·具身智能·智能体·vla·视觉语言动作
智能体面试准备(四十三):具身智能体与机器人实操——从 VLA 到 Sim2RealB24 讲智能体怎么操控图形界面(Computer Use),B40 讲自主智能体前沿里点到过具身与世界模型。本篇站到机器人视角,把那套"感知—决策—执行"落进真实物理世界:一个具身智能体(Embodied Agent)要能看、能想、能动手,在三维空间里抓取、移动、导航。这是大模型从"屏幕里的文字世界"走向"真实物理世界"的关键一跃,也是华为这类做多模态 + 机器人/终端岗位最看重的硬方向。本篇讲清具身智能的栈、VLA 模型、操作与导航、Sim2Real,以及它和普通 LLM Agent 的根本不同。
猫先生Mr.Mao8 天前
机器人·大语言模型·论文解读·具身智能·saycan
具身智能语言规划之SayCan详解:让大模型“会说”,也让机器人“能做”【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能(AGI)的发展路径,从最基础的概念起,逐步构建完整的知识体系。 项目地址🔗:https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git
国产化创客8 天前
人工智能·嵌入式硬件·物联网·嵌入式·学习路线·知识体系·具身智能
AI时代全栈嵌入式开发学习路线以零基础启蒙模块为入口,以独立积木式模块为载体,适配工科在校生、非工科转行、创客自学三类人群,用AI 内嵌每一个模块替代重复编码,先快速搭建T 型横向全栈广度,再自选垂直专精深度,最终低成本、短周期培养出AI 时代全栈嵌入式开发 T 型人才。
咕泡科技8 天前
机器人·具身智能·世界机器人大会·wrc2026·ai人才培养
世界机器人大会WRC2026观察:机器人告别表演时代,具身智能工程人才缺口显现8月19日,2026 世界机器人大会(WRC)在北京正式开幕。本届大会规模再创历年新高,300 余家企业参展、2000 余件展品集中亮相、150 余款新品全球首发,近 200 家具身智能相关企业同台展示,超过 300 台人形、四足、协作机器人真机全程动态运行。
dorky-org8 天前
python·具身智能
03-Python基础变量的作用定义变量认识数据类型变量名自定义,要满足标识符命名规则三目运算符也叫三元运算符或三元表达式循环也可以和 else 配合使用,else 下方缩进的代码指的是**当循环正常结束之后要执行的代码**。
赋创小助手8 天前
服务器·人工智能·机器人·具身智能·gpu计算
机器人研发负载拆解:数据、仿真、训练与推理分别需要哪些计算资源?机器人研发通常同时运行数据处理、物理仿真、模型训练和推理验证。四类负载对硬件的依赖不同,单独提高GPU规格,只能解决其中一部分问题。
猫先生Mr.Mao9 天前
论文解读·具身智能·vla·机器人学习·世界模型
具身智能之UniJEPA详解:让机器人同时“听懂、预见、动起来”的统一表征学习【从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能(AGI)的发展路径,从最基础的概念起,逐步构建完整的知识体系。 项目地址🔗:https://github.com/AI-mzq/From-Zero-to-AGI.git
chen_zn9512 天前
具身智能·vla·世界模型·记忆机制·子任务
《VLA 系列》π0.7 | 多模态提示可控机器人基座模型 | 组合泛化与跨本体迁移 | 论文与复现思路π0.7 想解决的不是再做一个更大的 VLA,而是一个更棘手的数据问题:机器人数据一旦扩展到不同机器人、不同操作者、自动执行轨迹甚至失败样本,同一个任务会同时出现快慢不同、质量不同、策略不同的多种行为。若只给模型一句任务指令,模型很容易把这些模式平均在一起,学到一个哪种都不像的折中策略。
_张一凡12 天前
具身智能·vla
【论文解读】视觉语言导航 VLN:用 Matterport3D 真实全景和 R2R 众包指令,把“听懂人话再走路“做成首个可打分的具身基准论文:Vision-and-Language Navigation: Interpreting visually-grounded navigation instructions in real environments(Australian National University / University of Adelaide / Queensland University of Technology / Macquarie University,CVPR 2018 Spotlight) 发布时间:2