Core Viewpoint - The article highlights the successful completion of several million yuan in angel round and angel+ round financing by the aerial robotics startup "Micro Differential Flying," aimed at advancing innovation in flight embodiment intelligence and building a professional talent team in the field of aerial robotics [1]. Company Overview - Micro Differential Flying (Hangzhou) Technology Co., Ltd. was established in July 2024, focusing on creating a leading global general aerial robot embodiment intelligence brain and its cluster system to promote intelligent upgrades in industrial, urban, and natural spaces [1]. Team Composition - The founder, Professor Gao Fei, is a well-known scholar in the robotics field with over 10 years of experience, having published more than 80 high-level academic papers and achieved several international pioneering results in trajectory planning and collaborative navigation [2]. - The general manager and R&D head, Wang Yingjian, is a PhD student from Zhejiang University, specializing in multi-robot positioning and exploration, with several publications in top international journals [4]. - Core team member Liu Zhiyang holds a PhD and focuses on hydrogen fuel cell system integration, with 16 published papers and over 20 authorized patents [6]. Product Development and Business Expansion - Micro Differential Flying aims to develop a general autonomous aerial robot platform, focusing on flight embodiment intelligence, multi-source data fusion, autonomous decision-making, and machine learning [8]. - The company launched its first autonomous decision-making flight platform, the P300, just three months after its establishment. This drone is designed for autonomous exploration and mapping in unknown environments, featuring waterproof and dustproof capabilities [8][11]. - The P300 has been widely recognized for its effectiveness in various applications, including mining, forestry, chemical, construction, urban management, and emergency safety, with extensive field use across multiple provinces [11].

他们提出了 "开放参数化手"(Open Parametric Hand, OPH)设计框架 ，通过 56个可调整参数，可以定 制从人手到各种灵长类动物手爪，甚至创造出自然界不存在的手型，如双拇指手！这一设计的巧妙之处在 于， 它既保持简单易造（单件 3D打印、低自由度控制），又能实现复杂的操作行为。 更厉害的是，这些不同形态的手掌各有所长： 标准人手能举起 8公斤重物还能写字，双拇指设计能实现多 点同时抓取，而细长的指猴手则能深入狭窄空间取物。这项研究表明，未来的机器手可能不必追求"像人 手"，而是 根据任务量身定制专属形态。 一只能媲美人手的机器手，是机器人研究领域长久以来追求的圣杯。但人手有 20多个自由度、复杂的肌腱 传动，加上精妙的触觉反馈，要完全复制其功能实在太难。 现在 ，来自 瑞士洛桑联邦理工学院 和 英国剑桥大学 的研究团队带来了令人眼前一亮的 新思路 ： 不必 完全复制人手，可以根据任务需求设计出更有针对性的手型！ 该成果登上了机器人领域顶刊 Science Robotics最新一期的封面 。 ▍ 一体成型 +简单控制：把复杂变简单 机器手研究面临一个两难困境：要么设计极其复杂昂贵（像 NA ...

Core Viewpoint - The article discusses the launch of the VPP (Video Prediction Policy) model, an open-source AIGC generative robot model developed by Tsinghua University's ISRLab and Xingdong Jiyuan, which is seen as a significant advancement in robotics, enabling the transition from the digital to the physical world [1][2]. Group 1: VPP Model and Its Capabilities - The VPP model is recognized for its core advantages, including video prediction strategies, high-frequency execution, cross-ontology learning, and reliability, which drive innovation in the robotics field [1]. - The model is designed to perform over 1,000 tasks, showcasing its versatility and potential for real-world applications [2]. Group 2: Xingdong XHAND1's Role - Xingdong XHAND1, a joint all-direct drive humanoid robotic hand platform, serves as the core hardware for testing and implementing the VPP model [2]. - The all-direct drive technology of Xingdong XHAND1 allows for higher flexibility, faster speeds, and greater strength, enabling it to execute commands from the VPP model with precision [4][5]. - The hand can achieve a maximum load of 25 kg and a grip strength of 80N, significantly surpassing similar devices, making it suitable for heavy-duty tasks [5]. Group 3: Key Features of Xingdong XHAND1 - The hand's "back-drivability" enhances the robustness of the VPP model by allowing it to adjust its posture in response to external forces, improving fault tolerance and adaptability in complex environments [7]. - High power density and durability are ensured through the use of advanced motors and integrated joint modules, providing reliable performance during prolonged operations [8]. - The hand supports full-chain remote operation with various devices, allowing for precise capture of human actions, which enriches the training data for the VPP model [11]. Group 4: Performance Validation - Xingdong XHAND1 achieved a 67% success rate in real-world dexterous hand tasks, validating its reliability and effectiveness in practical applications [26]. - Compared to similar dexterous hands, Xingdong XHAND1 stands out due to its direct drive design and robustness, making it a superior choice for training and validating the VPP model [29]. Group 5: Future Prospects - The integration of Xingdong XHAND1 with more robotic models will facilitate hardware-algorithm iterative upgrades, expanding application boundaries [29]. - The company aims to foster an open-source ecosystem to attract developers for building diverse application libraries, promoting rapid advancements in humanoid robotics [29].

近日，具身智能机器人公司魔法原子宣布完成数亿元新一轮战略融资。 本轮投资方包括战略产业资本禾创 致远、芯联资本，财务投资人华映资本、晓池资本、元禾厚望，老股东追创创投和翼朴基金持续追加投 资， 新资金将用于具身智能核心技术迭代研发， VLA 模型搭建，加速推动机器人在工业、商业场景落 地。 短短半年内，魔法原子 连续完成了两轮超亿元级融资，成为这条火热科技赛道最 " 吸金 " 的黑马之一， 也是最受产业方青睐的人形机器人公司， 发展势头十分迅猛。在此期间，魔法原子已逐步完成 " 全栈自研 技术 + 全链路布局 + 场景化应用 " 闭环生态的搭建，为商业化进程提供根本保障。 01 、全栈自研技术 + 全链路布局，体系化优势护航商业进程 魔法原子成立于 2024 年 1 月，专注于通用机器人和具身智能技术研发与落地应用，产品涵盖通用人形机 器人与四足机器人，覆盖工业、商业及家庭等多元场景。团队超过 80% 为研发人员，长期深耕机器人本 体、人工智能算法等核心技术，同时具备丰富的工程化与量产经验。 作为全球少数具备通用机器人全栈自研能力的团队，魔法原子硬件自研率高达 90% ， 全面覆盖关节模 组、灵巧手、减速器、 ...

在汽车制造领域，冲压工艺是车身覆盖件（如车门、侧围、引擎盖等）生产的核心环节。传统冲压产线依 赖人工上下料，面临效率低、工作环境恶劣（噪声、高温、粉尘）及安全隐患等问题，同时劳动力成本上 升与青年从业者流失加剧了行业自动化转型的迫切性。根据市场研究，工业机器人在冲压环节的渗透率逐 年提升，尤其在新能源汽车快速发展的背景下， 大负载、高精度、高稳定性 的冲压自动化解决方案成为车 企降本增效的关键需求。 针对行业痛点，埃斯顿成功交付 国内首条全国产大负载机器人汽车覆盖件冲压线 ，标志着国产冲压自动化 技术的重大突破。该方案实现了全线集成控制，覆盖从 拆垛、清洗、冲压到搬运 的全工艺流程。在新能源 汽车车身制造中，该方案通过高精度定位与多机器人协同，解决了传统工艺中因设备响应延迟、工序衔接 效率低导致的节拍不稳定、材料损耗高等难题，助力车企实现轻量化与降碳目标。 大负载冲压线整线解决方案 埃斯顿自成立以来深耕冲压自动化领域，依托30年的技术沉淀，构建了从核心零部件到整线集成的全产业 链能力。其自主研发的 ER150-3200-PR大负载冲压专用机器人 ，专为汽车车身覆盖件冲压等大负载冲 压场景设计。 1、超大负载与 ...

1、 瑞士洛桑联邦理工学院开发可食用机器人 近日，瑞士洛桑联邦理工学院科研团队在可食用机器人领域取得显著进展。该团队以鱼饲料为原料打造水 上机器人，完成使命后能自然降解为鱼群食物；还与意大利科学家合作推出可食用机器人婚礼蛋糕RoboC ake。可食用机器人优势明显，既能化解传统电子设备污染难题，又有望在医疗保健、环境管理等多领域 大显身手，如实现精确药物输送、紧急营养补给等。 2、 津产首款人形机器人"天兵一号"亮相 武清区举行的第二届京津冀智能制造装备协同发展大会上，辰星（天津）自动化设备有限公司推出津产首 款人形机器人"天兵一号"。该机器人定位工业用途，腰部承载200公斤，手臂承载5公斤，引入并联机构， 旋转更自由。企业正训练其智能决策能力，预计7月应用于多行业。 3、 智能机器人"上岗"乍嘉苏改扩建项目工地试验室 ----------------END------------------- 浙江嘉兴市秀洲区乍嘉苏改扩建SG01标段工地试验室通过验收并投入使用。该试验室占地1600多平方 米，布局规范，功能分区标准化。在力学室内，智能机器人"小白"可精准抓取混凝土试块，完成扫码、数 据上传及抗压检测，效率 ...

《2025人形机器人与具身智能产业报告》预测， 2030年全球具身智能市场规模将达到2326.3亿元，复合 年增长率达64.18%， 应用场景有望快速从实验室延展到工业制造、医疗护理、家庭服务、养老陪伴等领 域。 虽然市场前景广阔，但目前传统具身智能解决方案大规模普及仍普遍存在三大"拦路虎"。 一是部署周期长。 开发者需要自己采购移动底盘、相机、机械臂等部件"攒机"，但因为采购量不大，很难 满足定制需求，交付周期和软硬件搭建周期相对较长。 二是价格高 。 具身智能开发者 需要独立采购大量部件 ， 单套投入 动辄十多万元 ， 叠加 市面上 完善 的 整机产品 相对 稀缺 ， 样机申请困难、产品到货周期长 ， 使得具身智能开发者 无法 开展 批量化 、 大规模研究 训练 。 三是市场上缺乏 软硬一体 的具身智能体 ， 开发者购买 各类功能 硬件后，如果希望实现数据采集、大模 型训练部署等能力，大多仍需要自主调用接口，开发相对应软件和算法，适配和集成难度高，开发耗时耗 力。 以服务场景的具身智能为例，一套具备基础导航与抓取能力的具身智能系统售价 动辄 20 多万元，且需额 外投入大量资源进行二次开发 。 此外，不同 ...

Group 1 - Tesla CEO Elon Musk stated that humanoid robots could eventually number in the hundreds of billions, fundamentally transforming the global economy, with large-scale automation leading to a surge in productivity and "universal high income" [1] - Tesla aims to produce 1 million units of its humanoid robot, Optimus, but faces technological and geopolitical challenges [1] Group 2 - Qingdao is advancing embodied intelligent robots with a 10 billion yuan fund, eight major scenarios, and training facilities to create an optimal industrial ecosystem [4] - The city has identified eight super scenarios, including civil affairs and smart homes, to provide commercialization opportunities [4] - Qingdao is establishing a strategic advisory committee and an industrial development alliance to empower industry growth and attract quality enterprises [4] Group 3 - A team from China University of Geosciences (Wuhan) has achieved breakthroughs in cross-domain technology, successfully developing a music robot and a live-line working robot [6] - The music robot, "Sea Lily," integrates motion capture and AI algorithms for intelligent performance and composition, gaining attention at the 2021 Consumer Expo [6] - The live-line working robot overcomes high-voltage environment challenges and is already in use for complex tasks in power maintenance [6] Group 4 - The 12th China International Police Equipment Expo opened in Beijing, covering an area of 64,000 square meters and attracting 835 exhibitors [9] - The expo highlighted smart unmanned equipment, showcasing underwater rescue robots and amphibious intelligent robots [9] - New products like the "Niu Niu" AI traffic police and "Jing Xiao Ai" community digital police were introduced to enhance public service [9] Group 5 - Chengdu-based Bourns Medical Robotics is accelerating its global expansion, forming strategic partnerships with Japan Medical University and Belgium's ORSI Academy [10] - The company has completed the world's first AI+robot remote head and neck surgery, filling a gap in the industry [10] - Collaborations will focus on remote surgery and AI surgical models, as well as establishing a global medical robot training center [10]

轮腿式星球车 ， 具有多构型运动能力，有效继承了传统星球车轮式构型的移动速度、能量消耗、负载能力 优势 ， 同时具备 腿式构型 的 地形适应性和 运动 灵活性 。 也因此， 多自由度轮腿混合式主动悬架星球 探 测车 近年来 逐渐成为各个国家和实验室的研究焦点。 然而，轮腿式星球车的高机动性在带来优势的同时，也带来了新的问题。它使得规划算法的复杂程度大幅 增加，特别是在密集障碍环境中，规划算法需要综合考虑机器人的几何特征、运动能力以及与环境交互的 特征。这对传统的路径规划方法而言，无疑是一项严峻的挑战。 ▍ 提出新思路，融合马尔可夫决策模型与 GF 集理论 针对上述难题，上海交通大学 何俊教授 研究团队 进行了深入研究，并 提出了 基于 扩展马尔可夫决策过 程的路径规划方法。 该研究创新性地融合了 GF 集理论与 构态 拓扑理论， 通过 构建离线运动规划库以 量化 不同动作特征的 能量消耗与 风险 ；引入 " 足端运动相关节点 " 描述 机器人与环境的交互关系；同 时 扩展传统 马尔可夫 模型至二阶性质， 以 解决路径转向时的碰撞 问题 。 此外， 研究 团队 还 提出信 息引导 的 值迭代算法，结合四叉树地图 ...

在智能机器人领域，室外工作场景对视觉算法与能力处理提出了诸多挑战。长期以来，如何在复杂多变的 室外环境中实现机器人精准定位与自主导航，一直是行业亟待攻克的技术难题。 近日 ，全球领先的 AI解决方案提供商广和通和具身智能行业应用与技术创新引领者 云深处科技 达成 合作 。此次合作中， 广和通利用自研双目视觉模块 RV-BOT为云深处科技 四足机器人 打通室外工作链路。 通过深度融合广和通自主研发的双目视觉算法， RV-BOT将 显著提升了室外场景中的定位精度，为国产足 式机器人的自主导航与智能化应用开辟了新路径。 四足机器人在 侦查巡检、抢险救灾 等复杂室外环境中，常因依赖单一传感器而出现定位偏差或数据缺失 ，定位稳定性不足 。广和通的双目视觉算法通过以下创新设计攻克了技术难点： 多模态数据融合 算法结合双目摄像头，实现视觉特征点匹配与卫星定位数据的实时校准。即使在卫星信号受限区域， 仍可通 过实时补偿确保厘米级连续定位。 动态环境自适应 采用深度学习优化的立体匹配模型， 可以识别典型多径干扰模式，结合视觉语义信息和运动学解 算，动态修正 RTK定位偏差， 增强复杂场景下的定位鲁棒性。 边缘计算优化 依托广和 ...