EgoExplorer：可穿戴系统捕捉人类活动数据用于机器人训练
上海人工智能实验室、浙江大学和上海交通大学研究人员开发了一种新型可穿戴系统，结合头戴式GoPro HERO13相机、五个VIVE Ultimate追踪器、传感器手套等设备，采集了100小时的人类活动数据，创建了名为EgoExplorer的数据集。
推荐理由：100小时多模态人机交互数据集为机器人训练提供新思路，但实物应用仍需验证。
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TechXplore · Robotics精选AI 评分7373
钛媒体精选AI 评分7878 宇树缩短具身AI时间表并推出全球竞赛
宇树创始人王兴兴在杭州世界物理AI大会上表示，具身AI已出现突破迹象，预计一至两年内可能实现关键进展。公司正在研发自进化V1.0大模型，并计划扩大产能和计算基础设施。同时，宇树宣布举办世界物理AI竞赛，设立八大赛道，奖金达数千万元人民币。
推荐理由：宇树创始人将具身AI突破预期从数年缩短至一两年，同时推出全球竞赛加速技术验证，商业落地路径正从幻想转向务实。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 HuMiT: 基于紧凑参考跟踪的低延迟全身人形机器人远程操作系统
研究人员提出HuMiT系统，仅需使用紧凑参考目标（包括根高度、根速度和四个稀疏关键点的SE(3)姿态）即可实现全身远程操作，达到约20毫秒的通信到推理延迟和65毫秒的光流延迟。该系统在Unitree G1人形机器人上验证，展示了接球和协调操作能力。
推荐理由：通过仅使用紧凑参考目标实现20毫秒低延迟，解决了人形机器人远程操作中的实时性挑战。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 DONIC: 基于人类演示的通用双灵巧手跟踪控制
研究人员提出DONIC，首个通用双灵巧手跟踪控制器，结合近端策略优化与行为克隆，在无需微调的情况下，对训练对象未见轨迹成功率达86.79%，超出最先进基线77.36个百分点。同时发布BiHOI数据集，包含1575个序列，覆盖229个物体，强调持续双手交互。
推荐理由：首个通用双灵巧手跟踪控制器通过人类演示训练，成功率达86.79%，解决了双手协调操作数据稀缺问题。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Microduck 与 Isaac Lab 3.0：从仿真训练到真实部署
Hugging Face 与 Pollen Robotics 合作发布了开源双足机器人 Microduck，开发者可使用 NVIDIA Isaac Lab 3.0 在仿真中训练行走策略，导出为 ONNX 格式后部署到真实机器人。
推荐理由：从仿真训练到真实部署的完整工作流开源，让更多开发者能低成本训练人形机器人行走策略。
雷锋网精选AI 评分8585 具身智能实景实训平台成为产业基础设施
中国信息通信研究院报告显示，训练通用具身模型需要千万小时级真实交互数据，而全球可用高质量真机具身语料仅在百万小时量级。2026年6月，工信部与国务院国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，推动产训一体模式。上海浦东已形成训练、生产、回流、培养的完整链条，包括智元数据采集工厂、上海电气中试服务平台等设施，并在汽车制造等领域实现机器人应用。
推荐理由：实景实训平台正成为具身智能产业的基础设施，解决了从训练到落地的关键数据鸿沟问题。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 EventSync: 面向历史依赖操作的事件驱动记忆更新
Jingjiao Zhao提出EventSync框架，通过事件驱动记忆更新协调任务推理和动作执行，在RoboMME基准上达到64.5%的整体成功率，比最佳基线高出20个百分点。该框架结合视觉语言模型生成子目标和视觉语言-动作模型执行，并通过轻量级事件监控器确定子目标完成状态。
推荐理由：事件驱动记忆更新解决了机器人操作中历史依赖任务的关键挑战，在RoboMME上实现64.5%成功率，领先基准20个百分点。
TechCrunch · AI精选AI 评分8585 Eka Robotics获1.45亿美元融资，物理AI模型展现超人类抓取能力
Eka Robotics完成1.5亿美元A轮融资，估值达14.5亿美元。该公司开发的物理AI模型结合力敏感夹爪和新深度学习模型，能在无需重新训练的情况下适应多种物体，抓取成功率超过95%，每小时可处理约1500件重达1公斤的物体，超过人类效率。该模型采用视觉-力-行动架构而非传统的视觉-语言-行动架构，通过物理模拟和强化学习实现。
推荐理由：1.45亿美元融资让Eka的物理AI模型引发专家惊叹，其基于力感知的抓取架构可能改变机器人操作领域。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7070 HandsOn: 一种可推广的灵巧操作大规模仿真基准
Tianwei Luo等人发布了HandsOn，一个跨形态灵巧操作的仿真平台和基准，支持五种机械臂、六种灵巧手和约200种刚体、关节和可变形物体。该基准包含18,000个人类演示和66个人类验证任务，分为Core-50和Transfer-16两部分。
推荐理由：首个覆盖五臂六手200物体的灵巧操作基准，暴露了当前AI在物理交互中的真实能力边界。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7575 ScaleNav: 可扩展的网络视频预训练用于语言条件下的局部导航
研究人员提出ScaleNav框架，通过三阶段训练方法利用网络第一人称视频学习目标导向的视觉动态，支持机器人动作生成。该框架在Short-Horizon OVON单视图适应基准上达到86.5%成功率，在HabitatGS-LN基准上达到94.9%成功率，优于评估的基线模型，并在真实四足机器人上部署验证了泛化能力。
推荐理由：利用网络第一人称视频训练机器人导航，解决了真实数据收集成本高和模拟到现实差距大的问题。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7575 HyperDrone: 百万帧/秒的仿真到现实迁移
研究人员提出 HyperDrone，一种比现有最先进批处理四旋翼仿真器快 20 倍的高性能仿真器。它结合了高度优化的多旋翼动力学与新的光线追踪引擎 HyperLux，可在消费级 GPU 上实现每秒数百万帧的渲染速度，并支持 RGB、深度、语义分割等多种观察模式。研究团队通过在仿真中训练基于视觉的偏航控制策略，并将其成功转移到真实的 Crazyflie 四旋翼机器人上进行了验证。
推荐理由：HyperDrone 以百万帧/秒的速度实现仿真到现实的快速迁移，为机器人训练提供了新可能。
TechCrunch · Robotics精选AI 评分7575 Laplace Intelligence推出机器人与自动驾驶汽车自动化红队测试平台
Laplace Intelligence基于Nvidia Cosmos平台构建高保真模拟环境，开发AI智能体自动设计边缘案例，用于测试机器人和自动驾驶汽车在部署前的安全性。公司已与自动驾驶卡车公司Bot Auto和日本汽车制造商等客户合作，并正在与Nvidia和T-Mobile合作开展圣何塞智能城市试点项目。
推荐理由：用AI测试AI的自动化红队技术为物理世界AI安全提供了新范式，但与已获15亿美元估值的Applied Intuition竞争将是关键挑战。
IT之家精选AI 评分7373 HUMXN 推出免费居家服务采集数据训练AI机器人
AI公司HUMXN推出免费居家维修服务，通过付费获取居民同意，在住宅内录制技术工人作业过程，用于训练AI机器人。该项目首批在明尼阿波利斯、芝加哥和迈阿密三座城市落地，旨在采集不同环境下的真实场景数据。
推荐理由：付费采集真实世界数据训练AI机器人，开创了数据获取新模式，但隐私与伦理边界将成为行业焦点。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 BiDex-100: 双灵巧手操作综合基准
研究人员发布BiDex-100基准，包含106项双灵巧手操作任务，覆盖泛化、指令跟随、有限演示、长时程和记忆五个能力维度。该基准支持两种 embodiment，提供8,080个成功验证的远程操作演示，总计625万帧。研究团队评估了七种最新的视觉-语言-动作模型，建立了针对特定能力、鲁棒性和数据效率的基线。
推荐理由：覆盖106项任务的双灵巧手基准填补了行业空白，接下来看各家模型在长时程记忆和泛化能力上的真实表现。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 LIBERO-Dynamic: 动态环境中的机器人操作基准测试
Shaojie Ren 等人提出 LIBERO-Dynamic，这是对 40 个 LIBERO 任务的动态扩展，通过接触摩擦驱动物体运动，并考虑模型特定的推理延迟。研究评估了六种预训练策略在 1,800 种动态条件下的表现，比较了执行策略和动作范围，并使用动态和混合数据对三种架构进行了微调。物理实验显示任务相关的执行策略差异与模拟结果一致。
推荐理由：LIBERO-Dynamic 基准首次将物体运动、推理延迟和动作执行纳入机器人操作评估，揭示了动态环境对策略性能的非均匀影响。
Google新闻·Humanoid+Embodied(英)精选AI 评分8585 Faraday Future和FFR联合发布FF Nova人形机器人
Faraday Future和FFR联合推出FF Nova人形机器人，在美国售价低于2500美元，同时发布了FF Nova Mini、Physical AI Spark课程和强化学习开发者计划。
推荐理由：低于2500美元的人形机器人首次亮相，价格门槛大幅降低，接下来看开发者生态能否跟上。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6565 Mem4Act: 学习用于长期机器人操作的有效潜在记忆
Mem4Act框架引入了一种固定大小的潜在记忆表示，通过多粒度时间聚合、互补语义和感知信息保留以及记忆优先的两阶段训练，解决了长期机器人操作中的记忆挑战。在RoboMME、RMBench和四个真实世界操作任务中，分别取得了49.88%、61.0%和81.5%的成功率，达到了最先进的性能。
推荐理由：Mem4Act框架解决了机器人长期操作中的记忆挑战，通过多粒度时间聚合和互补记忆监督实现了SOTA性能。
Latent Space精选AI 评分8585 Dyna Robotics发布Dyna-2物理智能体机器人
Dyna Robotics发布了Dyna-2物理智能体机器人，该机器人基于预训练超过一百万小时人类视频的世界行动模型，已在酒店和餐厅实现实际部署，能够执行长达一小时的自主工作流程，如折叠餐巾和切菜。机器人采用半人形设计，结合轮式底盘与类人上身，通过扩散变压器架构实现连续动作预测，并能通过少量演示数据快速适应新任务。
推荐理由：从百万小时人类视频预训练到酒店餐厅实际部署，Dyna Robotics展示了物理智能体从实验室到生产环境的跨越。
已经到底了