具身智能

具身智能机器人常因长程任务中的突发干扰而导致抓取或协作失败，传统的事后重规划延迟过高。港中文（深圳）等团队推出AgentChord系统，在动手前将失败恢复方案植入任务图。大量实测表明，该系统能显著降低...

具身智能机器人面临高本的数据采集和场景落地瓶颈。中科第五纪依靠独特的超少样本FAM大模型打通工业全链路，成功在欧洲老牌工业巨头现场完成真机部署并拿下数亿海外订单。公司一年半内斩获7轮融资，率先跑通了全...

关节物体位姿估计在具身智能交互中常因遮挡或累积误差导致姿态漂移。CAPER++框架引入关节中心层次化建模与SE(3)流形切空间几何优化，将长时序追踪分解为局部增量学习，实现了兼顾高鲁棒性与50 FPS...

认知世界模型公司具脑磐石近期完成新一轮亿元级融资。创办人朱森华曾任华为具身大脑一号位，团队融合AI与脑科学。本文梳理具身智能2.0时代的世界模型自下而上五层地图，并详解其低数据、高泛化的商用落地闭环路...

智源大会聚焦AI难以突破数字世界痛点，搭建了探讨世界模型与具身智能落地的技术桥梁。通过引入学术泰斗与产业中坚的思辨，大会明确指出智能体与物理仿真的深度结合已成定局，为AI原生时代指明了真实部署与Tok...

【具身智能路线】蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军深度拆解具身智能落地实操指南。内容聚焦物理数据空白破局痛点，手把手教你如何通过空间感知能力、通用大脑系统解耦、VLA与世界模型融合等核心步骤，抢占2028机...

具身智能VLA模型因缺乏空间感知导致精细操作易翻车。上海交大MINT团队推出Evo-Depth框架，以0.9B体量隐式编码三维深度。真机测试表明其成功率高达90%，且仅需3.2GB显存、12.3Hz低...

具身智能VLA模型在动作控制与物理规律理解上长期存在痛点。港大小鹏提出DIAL框架，首创在原生ViT特征空间进行隐式世界建模。实验证实该方案仅需10%数据即可在RoboCasa基准超越传统SOTA，开...

3D场景编辑面临多视角不一致与速度慢的痛点。北京大学等多家机构打造原生的3D编辑算法VGGT-Edit，摒弃2D转换直接剪辑3D空间，利用残差场预测使单次修改仅用时5秒，渲染提速120倍且无穿帮，促进...

世界模型安全部署在真实物理世界中频发环境幻觉与长程失效。针对这一具身智能痛点，帝国理工、斯坦福等机构在ECCV 2026联合发起可信研讨会与挑战赛，聚焦安全预测与极端场景合成，加速弥合学术界与工业界落...