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北大与BIGAI联合推出TacThru传感器 触觉视觉双感知提升操作精度
北京大学与北京通用人工智能研究院联合推出TacThru传感器，通过透明弹性体材质、关键线标记和高效追踪算法，实现了触觉与视觉的同步感知。结合TacThru-UMI模仿学习框架，该系统在拾取、分拣、插入等机器人操作任务中展现出85.5%的平均成功率，显著超越传统方案，为精细操作提供了突破性解决方案。
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机器人控制新突破：核心优势或与生成无关
卡内基梅隆大学等机构的最新研究颠覆了对机器人生成式控制（GCP）的传统认知。研究发现，GCP的核心优势并非源于其多模态分布学习能力，而是随机注入与监督式迭代计算的组合。基于此，团队提出了仅需两步迭代的轻量化策略MIP，其性能媲美复杂流模型，且计算效率大幅提升。
具身智能关节进入无线时代？看德氪微毫米波无线EtherCAT 模块如何破解关节互连难题
2026-02-06
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2026-02-06
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美股AI行业持续高烧竞争升级
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2026-02-06
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