具身智能

SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control“我们证明，扩大模型容量、数据和计算量可以产生一个通用的人形控制器，能够创建自然且强大的全身运动。具体来说，我们将运动跟踪视为人形控制的一项自然且可扩展的任务，利用来自不同运动捕捉数据的密集监督来获取人体运动先验，而无需手动奖励工程。”

The moon forgets

ABot-M0：基于动作流形学习的机器人操作VLA基础模型深度解析📄 arXiv: arXiv:2602.11236 | 🏷️ VLA模型 | ⭐ 评分: 8.7/10 🔑 论文笔记 VLA模型跨本体学习具身智能机器人操作 Flow-Matching DiT 动作流形学习 3D感知双臂操作 ABot-M0 UniACT-dataset Qwen3-VL VGGT pi0 pi0.5 OpenVLA-OFT GR00T-N1

无问芯穹按下具身智能的“ImageNet时刻”加速键，为李飞飞顶级基准 BEHAVIOR 带来 25 倍极致系统优化如果说大语言模型的爆发得益于互联网上海量的文本，那么具身智能（Embodied AI）要迎来自己的“ImageNet时刻”，核心瓶颈则在于智能体在物理仿真环境中的交互效率。

【论文解读】Dexora_ Open-source VLA for High-DoF Bimanual Dexterity论文链接：https://arxiv.org/pdf/2605.18722 项目链接：https://dexoravla.github.io/

想你依然心痛

机器人感知系统：视觉、触觉、力觉如何融合生活再平凡，也是独属于你的限量版。不要用“别人活出的精彩”来衡量自己的日常。一碗自己做的面、一个安静的午后、一次没有目的散步，这些看似普通的事，因为“你”是唯一的体验者，所以就是不可复制的。珍贵不在于惊艳，在于真实。

The moon forgets

DreamVLA：世界知识驱动的视觉-语言-动作新范式最近在视觉-语言-动作(VLA)模型方面的进展展示了将图像生成与动作预测相结合以提高机器人操作泛化能力和推理能力的潜力。然而，现有方法局限于具有挑战性的基于图像的预测，存在冗余信息且缺乏全面且关键的世界知识，包括动态、空间和语义信息。为了解决这些局限性，我们提出了DreamVLA，一个新颖的VLA框架，集成了综合世界知识预测以实现逆动力学建模，从而建立操作任务的感知-预测-行动循环。具体来说，DreamVLA引入了动态区域引导的世界知识预测，结合空间和语义线索，为动作规划提供了紧凑而全面的表示。这种设计符

想你依然心痛

具身智能全景图：从符号主义到世界模型不要担心未来，那是很久之后的事情。未来在想象中被放大成巨兽，但实际它是由无数个“当下”累积而成。担心会消耗今天的能量，却未必能解决明天的难题。把未来还给未来，先处理好眼前这一件小事，你会发现未来到来时，你早已有了应对的能力。

Agilex松灵机器人

什么是具身智能底盘？4 类主流 AI 机器人底盘选型｜VLA/ROS2 项目硬件指南在具身智能机器人开发中，AI 具身智能、VLA 大模型落地，机械臂、视觉算法往往会受到更多关注，但是适配具身交互的智能移动底盘，才是机器人 SLAM 导航、移动抓取的硬件基础，不少科研踩坑都是选错 ROS2 机器人底盘导致项目延期。

想你依然心痛

Diffusion Policy实战：让机械臂学会推方块——从论文复现到真机部署你相信什么就会遇见什么，你专注什么就会得到什么。信念决定注意力方向，注意力塑造现实。相信善意的人更容易发现善意；专注目标的人会不断收集相关资源。这不是玄学，而是心理机制——你为大脑设定了“搜寻模式”，世界便随之回应。

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如何破解机器人关节控制成本与布线困局？虹科PCAN芯片给出新解法随着人形机器人走向工程化量产，关节控制方案的选择正成为决定整机性能、成本与可靠性的关键一环。如何让关节“听话”的同时，不让通信成本吃掉利润，正成为产业链上下游共同面临一个的底层命题。

最终成果报告：导航模型与无人机导航方向导航模型与无人机导航方向具体聚焦：Habitat 仿真平台 + ETPNav 视觉语言导航模型（连续环境 VLN‑CE）

ETPNav 复现指南：从环境搭建到连续环境视觉语言导航全流程一篇面向研究者的完整踩坑笔记与操作教程ETPNav（Evolving Topological Planning）是连续环境视觉语言导航（VLN‑CE）领域一个强力的基线模型，由 Dong An 等人提出，论文已于 2024 年被顶级期刊 IEEE TPAMI 收录。官方开源仓库：MarSaKi/ETPNav

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【Robotics】半小时入门具身智能之Win11下IsaacSim环境搭建目录一.有关Robotics二.安装IsaacSim与IsaacLab安装IsaacSim准备python环境

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松灵技术生态|IsaacLab中实现松灵PIPER机械臂键盘遥操作与数据采集教程随着具身智能和模仿学习（Imitation Learning）的快速发展，越来越多开发者开始尝试在 IsaacLab 中完成机械臂遥操作与数据采集任务。但在实际部署过程中，松灵PiPER 等机械臂通常会面临：

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IsaacLab机械臂数据采集教程：实现松灵7轴机械臂键盘控制与遥操作！本教程基于 IsaacLab，从零实现了 7轴机械臂的遥操作与数据采集流程，在 IsaacLab 环境中实现了 PiPER、NERO 机械臂的方块堆叠任务，支持键盘控制完成任务、获取方块位置完成任务，可以通过遥操作进行人类演示数据的采集与回放。

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【Robotics】半小时入门具身智能之手动创建第一个项目目录零.前置说明一.基础知识基础扫盲领域术语二.项目创建与配置创建项目手动搭建官方示例与仓库IsaacLab官方示例

快讯｜地瓜机器人旭日S600 560TOPS算力平台适配自变量具身基础模型，蚂蚁灵波与简智联合研发专属数采设备，龙旗工厂智元机器人8小时作业成功率99.5%🐾 今天是2026年6月1日星期一，🎉祝大家节日快乐！本周具身智能行业迎来多重突破：OpenAI正式入局机器人赛道，宇树科技科创板IPO6月1日上会，多家企业加速技术落地与产业布局，灵心巧手陪千万青少年"童"步成长，具身智能正从概念验证迈向规模化价值创造。

Moravec‘s Paradox and the Robot Olympics莫拉维克悖论与机器人奥运介绍了pi他们对于莫拉维克悖论的观点以及他们在机器人奥运这个比赛任务设置下中达到的效果。

跨越天际：从智能汽车到 eVTOL 的适航与系统级开发10——DO-178C 的确定性在智能汽车行业，软件工程师的护城河通常是“算法的先进性”（如端到端大模型、复杂路径规划算法）。但在民用航空领域，软件工程师的尊严是由“确定性”构筑的。

ROS2+Gazebo+VLM服务：纯仿真环境下的具身智能闭环系统｜大脑-小脑分离控制上一篇创建环境和代码框架基础可以见《ROS2+Gazebo+VLA占位服务：纯仿真环境下的具身智能闭环实现》（https://blog.csdn.net/weixin_55221858/article/details/156659624），本次把占位服务替换为VLM服务，读者有能力的话也可以自己训练能直接输出动作的VLA模型，实现真正的VLA端到端服务。