点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 这几天刚和团队小伙伴沟通完后期工作建设，探讨究竟要做一个什么样的自动驾驶社区？其中一个答案比 较符合我们的思路，那就是一个能够凝聚行业人群、遇到问题能够快速响应、影响到整个行业的地方。 我们目标是未来3年内打造一个万人聚集的智能驾驶&具身智能社区，这里也非常欢迎优秀的同学加入我们 （目前已经有华为天才少年、自驾领域研究前沿的多为大佬加入）。我们和多家业内公司搭建了学术 + 产 品+ 招聘完整的桥梁和链路，同时内部在教研板块也基本形成了闭环（课程 + 硬件+问答）。社区里面既能 看到最新的行业技术动态、技术分享，也有非常多的技术讨论、入门问答，以及必不可少的行业动态及求 职分享。具身智能这么火，要不要考虑转行？自动驾驶技术的未来发展趋势如何？大模型如何预自动驾驶 &具身智能结合？这些都是我们持续关注的 星球核心目录如下： 自动驾驶视频课程及硬件、代码实战 链接：https://t.zsxq.com/9GkD5 0 内部会员独享福利视频教程（免费）：涵盖超千元的自动驾驶技术论文解读 1 自动驾驶之心原创直播课程： ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 只需要三条轨迹，就能取得 96.8% 的成功率？视觉干扰、任务组合等泛化场景都能轻松拿捏？或许， 3D VLA 操作新范式已经到来。 当前，接收 2D 图像进行 Next Action Token 预测的「2D VLA」模型已经展现出了实现通用机器人 操作的潜力；同时，接受 3D 信息作为输入，并以下一时刻的关键帧作为输出的「3D 操作策略」已被 证明拥有极高的数据效率（≈10 条操作轨迹）。 那么，直觉上来讲，一个好的「3D VLA」模型应该能够综合以上的优点，兼具 efficient 和 effective 的特点。然而，当前 3D VLA 的模型设计并未实现上述期待。 为了解决上述问题，中科院自动化所谭铁牛团队联合字节跳动 Seed 推出 BridgeVLA，展示了一种全 新的 3D VLA 范式，实现了 模 型 能 力 与 数 据 效 率 的 同 步 飞 跃 ， 并 斩 获 了 CVPR 2025 GRAIL workshop 的 COLOSSEUM Challenge 冠军。 目前代码与数据已经全面 ...

本文共同第一作者为新加坡国立大学博士生铁宸睿和多伦多大学研究助理/本科生孙圣翔。合作者为朱锦轩、刘益伟、郭京翔、胡越、陈浩楠、陈俊廷、吴 睿海。通讯作者为新加坡国立大学计算机学院助理教授邵林，研究方向为机器人和人工智能。 视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展，机器人仍难以胜任复杂的长时程任务（如家具装配），主要受限于人类演示数据和训练样本的稀缺性。 为解决这一问题，研究团队提出 Manual2Skill，一种基于 VLMs 的创新框架，使机器人能通过高级视觉说明书自主理解并执行家具装配任务，模仿人类学 习装配的过程。该方法弥合了抽象指令与物理执行之间的鸿沟，显著提升了机器人在真实操作场景中的实用性。 目前，该论文已被机器人领域顶级会议 Robotics: Science and Systems XXI（RSS 2025）接收。 论文标题：Manual2Skill: Learning to Read Manuals and Acquire Robotic Skills for Furnit ...