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国地中心联合北理工发布“龙驭”小脑模型 实现零样本全身动态动作追踪
国地中心与北京理工大学联合发布人形机器人“龙驭”小脑模型，该模型能够实现零样本全身动态动作追踪，仅需少量数据训练即可泛化至实时动捕、视频衍生动作等场景，支持行走、奔跑、跳跃等高动态运动，并具备抗扰动和摔倒恢复能力，为远程操控、机器人数据集构建及自主行动奠定技术基础。
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智元机器人发布新专利 提升控制精度
智元机器人近日公布了一项新专利，涉及机器人控制方法及模型训练技术。该专利通过融合场景图像和机器人控制指令的特征向量，并进行查询处理和动作预测，旨在提升机器人控制的精度。这一创新技术有望在人工智能和机器人领域带来更高效、更精准的控制解决方案。
机器人上演浪漫求婚秀
清华大学等研究团队开发出HuMI系统，通过便携式穿戴设备和分层控制策略，实现了人形机器人高效学习全身协调操作。该系统让机器人能够完成单膝下跪求婚、拔剑等高难度动作，并在多种场景中展现出色的泛化能力，为人形机器人技能学习提供了创新解决方案。
众擎机器人发布人形机器人视觉起身控制专利
众擎机器人近日公布了一项人形机器人视觉起身控制专利，该技术通过感知周围环境信息，动态调整机器人的质心和末端执行器轨迹，显著提升了人形机器人在复杂真实场景下执行起身动作的稳定性和成功率。
Helix 02：移动与操作融合，实现人形机器人全身控制的VLA模型
本文介绍了Figure公司发布的Helix 02模型，该模型通过三层系统架构（System 0/1/2）实现了人形机器人移动与操作的无缝融合。文章详细阐述了其如何解决传统方案中动作僵化、切换迟缓的问题，通过统一的视觉语言模型（VLA）实现从场景理解到全身关节控制的实时、自主协同，提升了机器人在动态环境中的鲁棒性和自然运动能力。
世界模型走入物理世界，蚂蚁灵波开源LingBot-VA，让机器人“先思后行”
蚂蚁灵波科技开源具身世界模型LingBot-VA，首次提出自回归视频-动作世界建模框架，将大规模视频生成与机器人控制深度融合，使机器人能够“边推演、边行动”。该模型在真机评测中对复杂物理交互展现出强适应能力，仅需少量演示数据即可适配高难度任务，成功率平均提升20%；在仿真评测中刷新行业纪录，为具身智能发展开辟新路径。
PI VLA模型解读系列二：π0.5模型与实时分块算法RTC
本文深入解读PI VLA模型系列的第二部分，重点介绍了从π0.5模型到实时分块算法（RTC）的技术演进。文章详细阐述了π0.5模型如何通过多源异构数据协同训练提升泛化能力，以及知识绝缘VLA（π0.5-KI）新范式如何实现高效训练与精准控制。同时，解析了实时动作分块算法的原理及其对VLA模型的普适性价值。
春晚人形表演或将实现全自主控制
本文探讨2026年春晚人形机器人表演能否实现全自主，分析了当前技术进展与挑战。文章指出，虽然中国机器人公司在自主技术上取得突破，但受限于复杂环境稳定性、实时编排等因素，春晚表演更可能采用“预编程+遥控微调”的混合模式，而非完全自主。同时解释了遥控干预的必要性及其进化形式，展望了未来人形机器人的发展前景。
PI VLA模型解读系列：从π0模型到Hi Robot
本文系统解读了Physical Intelligence（PI）从2024年10月到2025年12月在具身智能VLA模型领域的发展历程。文章详细介绍了π0模型的混合专家架构、工作流程及其与PaliGemma的区别，并梳理了后续π0-FAST、Hi Robot系统、π0.5、π0.5-KI、π0.6等关键模型与技术的演进，如FAST分词器、知识绝缘范式、实时动作分块算法和RECAP方法，展现了PI在机器人视觉-语言-动作模型上的技术突破与创新路径。
中大团队研发PTSS-ZND模型，实现连续体机器人高精度控制
中山大学团队提出PTSS-ZND模型，结合神经常微分方程（NODE）的高效建模与预设时间同步稳定归零神经动力学（PTSS-ZND）的可靠控制，实现了连续体机器人的高精度预设时间控制。该方法仅需数十组数据即可训练模型，大幅提升数据效率，并确保所有运动维度在预设时间内同步收敛，具有严格的稳定性证明。研究成果发表于《IEEE Transactions on Robotics》，为医疗等高风险场景的机器人应用提供了新方案。
宇树科技新专利提升机器人控制精度与可靠性
宇树科技近日获得一项基于扩散策略的机器人交互控制专利授权。该专利通过构建场景理解、交互预测和扩散决策模型，能够预测机器人动作对场景的影响，直接生成控制指令，从而提升机器人控制的精准性、可靠性和响应速度，简化控制过程，使其适应多样化场景。
香港大学与智元联合团队发布人形机器人全身VLA框架
香港大学、智元AGIBOT等联合研究团队提出WholeBodyVLA框架，将视觉-语言-动作模型扩展至双足人形机器人全身控制，基于智元灵犀X2平台验证了其在全身移动操作任务中的可行性，推动人形机器人向真实世界应用迈进。
英伟达人形机器人仿真开门快于人类
英伟达联合多所顶尖高校研发的DoorMan系统，仅凭RGB视觉输入就让人形机器人成功掌握开门技能，无需真实数据或远程操控。该系统通过教师-学生蒸馏、分阶段重置探索和GRPO微调三大核心技术，攻克了视觉迁移和长时序训练等难题，在真实世界中开门速度比人类快23.1%-31.7%，标志着机器人自主能力的重大突破。
仅0.77B参数碾压3.5B大模型！上海交大Evo-1刷新VLA模型纪录，集成lerobot框架可用于SO100/SO101部署
上海交大Evo-1模型仅用0.77B参数在机器人VLA领域实现突破，无需机器人数据预训练即可超越3.5B大模型性能。该模型通过轻量化设计、16.4Hz高推理频率和创新训练范式，解决了参数臃肿、实时性不足、泛化能力弱和数据依赖四大核心问题，已集成lerobot框架支持SO100/SO101部署，为消费级GPU上的机器人智能操控提供高效解决方案。
总成本1250 美元！1分钟部署！TWIST2打造低成本人形机器人数据采集方案！
TWIST2是一套低成本、便携式的人形机器人遥操作与数据采集系统，总成本仅1250美元，1分钟即可完成部署。该系统通过可拆装颈部模块、便携VR动捕设备和优化的动作重定向算法，实现了无动捕设备的全身控制能力，支持机器人自主完成复杂任务。研究团队已开源相关成果，为规模化人形机器人开发提供了高效解决方案。
