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中科院自动化所与高德团队提出 DreamTrue，将机器人动作统一渲染为画面条件，实现高精度未来视频预测
DreamTrue 将机器人动作渲染为画面内的机器人作为训练条件，为世界模型补充示范数据中缺失的失败动作，并依托人工标注训练得到的奖励模型开展强化学习。当动作执行失败时，模型能够如实预测对应的结果，它在 AgiBot 平台上将交互缺陷率从 …
UCLA 的 Ankur Mehta 谈机器人、公众信任与资源约束
9月30日，国际智能机器人与系统（IROS）2026 大会现场，加州大学洛杉矶分校（UCLA）电子与计算机工程学副教授 Ankur Mehta 在主题演讲中以「机器人难以自解的问题」开场，向台下近半数由课题负责人与学生构成的听众，展示了一组…
对话 TacVLA 论文团队，触觉该在什么时候更巧妙地发挥作用？
「这种思路谁都有，但是怎么加入进来？」 在 IROS 2026 现场聊到给 VLA 增加触觉时，张恒反复关注的并不是「要不要 touch」，而是另一个更具体的问题：机器人到底应该在什么时候使用触觉？ 现在给机器人装上 tactile sen…
IROS 现场对话 ULTRA 团队，机器人的「运动自由」还差什么？
灵巧手、驱动电机、控制算法、大模型......这些组成具身智能的「躯体」部件，正在变得越发精密。 以搬箱子为例，机器人的灵巧手要找到接触的位置，双脚撑住身体，电机驱动身体蹲下的同时，躯干要随重心变化调整姿态，随后再带着箱子、协调重心、缓慢移…
触觉正在成为机器人训练的下一种数据丨IROS 2026 现场
9 月 27 日，2 026 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议 IROS 在美国匹兹堡开幕，42号电波来到了现场。 好几场分会场全程座无虚席，室内席位早早被占满，会场大门一直敞开，门外还围着不少站立旁听的人。IROS 覆盖的议题很…
上海交通大学与蓝箭航天团队联合发布 DynaForge，让失败的演示变成能用的训练数据
DynaForge 让动态操作的演示不必再靠人手一条条去采集。机器人可在仿真环境自主试跑，从失败回合中学习修正量，把原本失败的轨迹转化为可供策略训练的有效演示。 9 月 22 日，上海交通大学自动化与感知学院联合蓝箭航天空间科技股份有限公司…
对话日冕钟元鑫：工业场景更适合验证 Physical RSI
最近，RSI 正重新成为 AI 行业的高频词，而在具身智能领域，它已经开始被推向一个更具体的问题：机器能不能在真实世界里自我改进？ RSI，即 Recursive Self Improvement，指系统能够参与改进自身的代码、工具或训练流…
港大、港科广、北大等五校团队联合发布 AffordanceWAM，靠可供性激活真人训练视频
AffordanceWAM 的核心突破，是将「物体可交互位置与方式」的可供性，纳入世界动作模型的显式预测目标，彻底解决真人第一视角视频难以适配机器人训练的行业痛点，让原本容易造成负迁移的真人数据，转变为可规模化扩展的有效监督信号。 9 月 …
清华赵行团队与北大刘珂团队发布 SkelWAM，用骨架让策略零样本跨十种机械臂
SkelWAM 实现了在一台机器人上训练好的操作策略，可以直接部署到其他不同结构的机器人身上。研究团队设计了一套统一手臂骨架的公共几何表征。模型接收视觉画面，读取本体状态，预测后续动作，全部基于这套表征。策略只在 Franka 上训练，迁移…
对话清华大学教授曹婷，物理自进化的「因果」与突破
9 月 21 日， 「 ICCL 自进化 · 物理智能 Open Day」 在清华大学无锡研究院智能产业创新中心举行 。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤罕见亮相并致辞，首创「物理自进化（PSI, Physical …
理想汽车基座模型团队提出 ME-Dex 1.0，让触觉和画面一起预测未来
ME Dex 1.0 让机器人在输出动作前，预先计算下一步会产生的接触状态。理想汽车基座模型团队将视觉、触觉、动作三路专家模块整合进同一个去噪框架；触觉与图像一样，被视作需要预测的未来观测。团队还借助手部模板，把不同灵巧手、夹爪的触觉信息对…
一台 iPhone 的钱，启元想卖你一副 AI 的身体
一台 iPhone 18 Pro 顶配的钱，现在差不多可以买到一台人形机器人了。 9 月 20 日，上纬新材旗下启元机器人正式发售 Q1 和 T1。其中，Q1 售价 19,999 元，Q1 探索版 26,999 元；T1 同样 19,999…