编辑丨量子位 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 马斯克的脑机接口，今年就要开始量产了。 新年第一天，老马就在X上高调立下flag，宣布要 把Neu ralink从 实验室推向临床 ： Neuralink将于2026年开始大规模生产脑机接口设备，并转向一种精简、几乎完全自动化的手术流程。 消息才刚出来，网友们便已脑洞大开，畅想各种玩法： 能给我脑子里装个Grok 4吗？ 想象一下，直接通过脑机接口vibe coding…… 我需要一键入睡，还有永久愉悦模式。 谁能想到，仅仅经过十年的发展，Neuralink居然真的准备要从实验室走向临床。 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 脑机接口的重要转折点 老马不是第一次想要大规模生产Neuralink了。 早在2024年7月，马斯克便曾透露，预计到2026年，Neuralink有望服务超过1000人。 消息公布四个月后，Neuralink即开始扩充团队，集中招聘制造技术人员与微纳加工专家，为量产提 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 ★ 继续具身智能之心上次的圆桌，我们为大家整理了机器人全身运控的一些insigts。这次主要探索RL+VLA、realsim2real、3DGS和仿真的一些问题，近万字分 享。 刘斯坦： 我们想聊一聊关于RL的事情，现在很多VLA的训练已经有点类似于标准化了，先进行模仿学习训练基座。然后基于一些仿真环境进行一些强化学习，就是跑最后的 是一公里或者十公里，最后的10%好像已经有一些这种标准化的一种训练的方式。我们如果看 deepseek R1。还有比如说最近提出的那个超级人工智能的一些图景的 话，其实全部都是关于RL的训练范式有关的创新，就是RL它不是一个简单的就是一个强化学习上，然后仿真环境去用了就结束了。它可能是涉及到一个非常复杂 的流程等等，我们想在第二个大问题的第一个小问题的讨论是关于RL训练范式的创新和未来发展的情况。首先，我们想就是问问张 ...

>> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 各家今年的量产交付情况怎么样？ 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 整个机器人行业，正在褪去华丽的故事外衣，回归商业的本质：用切实的交付证据，代替悬浮的概念展示。 成立没多久，开始量产交付 今年12月，UniXAI宣布完成两轮合计3亿元融资，本次投资由由川商基金、吴中金控、益华资本、青域基金、太浩创投等机构，以及若干上市公司及产业方参与 投资，老股东赛纳资本追加投资。这家在今年世界人形机器人运动会上取得2枚金牌的公司，正在聚光灯下。"算法-硬件-场景"三位一体的发展路线，正在不断地 得到市场的肯定。 ★ 2025年，人形机器人行业正在经历一场从"概念追捧"到"交付验证"的深刻认知升级。回想之前，一场概念发布会、几段展台演示视频，就足以被冠以"量产落地"之 名。 丰瑜很务实，选的赛道也是正确的，00后已经真的后生可畏了，许多投资人这样评价。 这位从耶鲁回来的CEO，带着团队1年多的时间 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Simar Kareer等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 在机器人学与多模态智能领域，人类经验是赋予机器人物理智能的核心源泉，但如何让机器人直接从海量人类视频中学习技能，一直面临着模态差异、数据对齐等 关键挑战。 来自 Physical Intelligence 与佐治亚理工学院的联合团队 提出的 " +ego" 框架，以 "规模化预训练 + 跨模态协同微调" 为核心，首次揭示了视觉 - 语 言 - 动作（VLA）模型中 "人类 - 机器人技能迁移" 的涌现性规律，为通用机器人政策的规模化训练提供了全新思路。 ★ 论文题目：Emergence of Human to Robot Transfer in Vision-Language-Action Models 核心亮点：无显式对齐的跨模态迁移、多样化预训练驱动的涌现能力、仅需数十小时人类数据实现性能翻倍、覆盖场景 / ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Borong Zhang等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 一、 研究背景与动机 Vision-Language-Action模型（VLAs）正快速向通用机器人策略演进，已实现跨载体泛化、灵巧操作、指令跟随等多种能力。但当前对这类模型的能力边界、局 限及失效模式缺乏定量理解——现有基准存在三大核心缺陷： 为解决这些问题，VLA-Arena作为全面、可复现的基准框架被提出，核心目标是通过系统化设计，精准刻画VLA模型的能力前沿与失效机制。 二、 核心设计：结构化任务与基准框架 2.2 任务套件设计 基准包含170个任务，按核心挑战分为四个维度，每个维度下的任务均覆盖L0-L2难度： 三、 关键组件与技术细节 3.1 CBDDL语言扩展 基于BDDL（Behavior Domain Definition Language）扩展得到约束行为域定义语言（CBDDL），核心增强两点 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 "把 30 万的研究门槛打到 5888元——我们的目标是：让具身智能人人可上手。" 2025年末，特修斯意海融硅科技正式发布具身智能机械臂S1系列产品，这不仅是"理工男"写给全国具身智 能科研工作者的一封"情书"，也是意海融硅交给自己的一份作业。"S"代表的是Silicon，象征着让智能真正 落地于物理世界的那一层"硅基载体"。 从VLA到Aloha、从LeRobot到GR00T……这些项目正在定义具身智能的"现在"。但意海融硅所希望的是， 让更多人能够一起参与定义"未来"。 意海融硅曾注意到 LeRobot 这样的项目，它让更多人能通过3D打印+舵机的方式上手VLA算法。但舵机在 精度、扭矩和感知能力上的局限，也构成了它的天花板。 在复现斯坦福的mobile-aloha工作的过程中，意海融硅团队被各类机器人平台以及具身智能平台的价格所震 撼：动辄20万、30万甚至更贵的双足人形机器人、轮臂复合机器人等等，无疑拉高了具身智能的科研门 槛。 人形机器人的爆火，DeepSeek的出圈，让一个问题愈发清晰：当AI已经足够聪明，它还缺什么？ 答案是："缺一副身体。" ...

编辑丨 机器之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区： 具身智能之心知识星球（戳我） ，这里包含所有你想要的! 2025 年已经走到了尾声。 关注 AI 圈的读者们都知道，今年是各路 AI 巨头神仙打架的一年，是人才大战架构重组极其频繁的一年，是大模型军备竞赛出奇白热化的一年，也是 AI 基础设施 建设如火如荼的一年…… 在这精彩绝伦的一年的结尾，我们的老朋友：斯坦福大学计算机科学客座教授，前百度 AI 负责人，前谷歌大脑负责人吴恩达老师，发表了今年的保留节目：一封 信，和一篇 2025 的人工智能领域年度总结。 年末寄语：三把金钥匙 元旦假期将至，学生们美妙的寒假以及春节假期也近在眼前。「永远不要停止学习」是假期前的老生常谈，尤其是希望在蓬勃进化的，高度竞争的人工智能领域 内谋求发展机会的人。应当做什么，怎么做，吴恩达在今年的信中给出了他的见地。 以下是公开信全文： 上下滑动，查看更多 亲爱的朋友们： 又一年，AI 以惊人的速度向前推进，为所有人 —— 包括刚进入这个领域的新手 —— 创造了前所未有的 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 机器人产业正站在一次关键拐点前。 在这样一个时间窗口里，顶级投行的判断，往往比热闹的发布更具参考意义。每一份重量级研究报告，其实 都在提前描绘未来几年产业格局的轮廓。 2025年，摩根士丹利（Morgan Stanley）在先后发布的两份机器人产业深度报告中，罕见地连续两次重点聚焦 同一家中国公司—— 智平方（AI² Robotics）。 一次，是将其列为定义行业底座的基础大模型代表； 另一次，则将其视为机器人商业化落地的标杆案例。 在大摩的研究体系中，这种"技术 + 落地"的双重定位并不常见。它所指向的，是一种在机器人行业里尤为稀 缺的能力：技术领先与商业验证同时成立的确定性。 模型站位：不是"跟随硅谷路线"，而是全球 VLA 路线的定义者之一 在 2025 年 12 月 5 日发布的最新报告《The Robot Almanac Vol.1: AI Gets Physical; Cambrian Explosion of Bots》 中，摩根士丹利对全球机器人产业格局给出了明确判断： 中国已经在机器人与具身智能领域建立起领先优势，并且这一优势仍在持续扩大。 ...

26年没几天了，盘了一下25年干的事情。今年扩充了很多B端合作伙伴，C端也慢慢从general的内容逐渐专业 化、精细化。 年初具身行业感觉还在初期阶段，企业端招募的大多还是没有具身经验或者刚毕业的候选人。而现在，越来越多 的人参与到这个行业，相关工作层出不穷。在和一家头部具身公司的招聘负责人聊天的时候，说到"开始能招募1 年左右从业经验的同学了"。 我们各类内容也为具身行业培养近千名从业和研究人员，每每想到这就感觉平台真的挺有价值。 "挺能整事儿你们"，很多朋友这样说～ 临近26，也感谢新老粉丝的支持，我们为大家推出了众多福利优惠。新的一年大家再接再厉。 ❝ ❝ 时间: 12.24号-1.5号 何要课程与社区 1.所有具身课程7.5折优惠 2.知识星球新人加入6折，老学员续费5折 3.高性价比的具身科研机械臂最高减1500 (今年首次) 自活动开始日起,具身课程消费满3000, 赠送具身高质量课程一门(课程联系小助理领取) 今年1整年，具身智能之心创办了近40个具身群，具身智能之心的付费社区也2000+成员了。如果想看技术路线 的发展、各类圆桌、研报、职位信息，可以多来逛逛。 除此之外，我们也为很多团队（创 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Junjun Hu等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 核心问题与研究动机 具身导航在开放动态环境中面临的关键瓶颈的是：现有方法多采用" 先想象未来视觉状态，再规划动作 "的松散耦合范式，导致物理一致性缺失、因果关系模糊，且 误差会随时间累积，最终破坏长视野规划的可靠性。 要实现稳健的真实世界导航，需要同时推进两大能力：一是"预见未来"——基于动作生成可信的未来视觉状态，体现对物理规律和因果关系的理解；二是"规划未 来"——生成任务导向的动作序列，约束视觉生成结果贴近可到达的真实世界。两者的割裂是现有方案性能受限的核心原因，因此需要一个统一框架实现双向约束与 协同优化。 核心贡献 方法架构详解 VLM中央规划器 $$40394\pm639367$$ 基于Wan-2.2-TI2V-5B扩散模型，针对导航场景做三大核心优化： 1. 条件编码替换 ：用VLM规划器替代传统文本编码 ...