点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 Task 1 Task 2 Task 3 Task 4 Task 5 Task 6 Task 7 Task 8 正是在这一技术困境下， RoboSeek 框架 的提出带来了突破性思路，其创新核心源于对 "具身认知理论" 的深度落地 —— 该理论颠覆了 "认知孤立于交互" 的传 统认知，强调智能体的认知能力源于与物体、环境的动态交互。基于这一理念，RoboSeek 构建了 "交互驱动感知与动作联合优化" 的全新架构：通过动态进化的 "注意力空间" 捕捉任务关键信息，用强化学习驱动的具身执行器实现精准动作控制，再借助交叉熵方法迭代优化关键目标，最后通过 "从现实到仿真再到现 实"（real2sim2real）的迁移流程，破解仿真与现实脱节的难题。 这一创新设计的价值不言而喻：在 8 项长时程任务、2 类不同机器人平台的测试中，RoboSeek 实现了 79% 的平均成功率，远超传统基线方法（成功率均低于 50%），不仅为长时程机器人操作提供了稳定可靠的解决方案，更填补了 "具身认知理论" 到 "机器人实际操作" 的落地空白，为通用机器人在真实环境中的应用 开辟了 ...