具身界影响力最大的两位博士创业了！ 这两天刷到了sundayrobotics，following的2位大佬也都加入创业了（底部是抱抱脸co-founder的先忽略）。 其中Tony Z.Zhao担任CEO，Cheng Chi担任CTO。 这两位大佬的名字并不陌生，Tony还没完成斯坦福的phd（目前dropout），在校期间参与了ALOHA、 ALOHA2、Mobile ALOHA等一系列很有影响力的工作。Cheng Chi则是UMI和Diffuion Policy的作者。 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑 | 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 Tony Z. Zhao 个人主页：https://tonyzhaozh.github.io/ 斯坦福大学计算机科学专业的三年级博士生（dropout），提出ALOHA、ALOHA2、Mobile ALOHA等方 案。 Cheng Chi 个人主页：https://cheng-chi.github.io/ 哥伦比亚大学博士&Student of New Faculty (SNF) a ...

Core Insights - The article highlights the entrepreneurial ventures of two influential figures in the field of embodied intelligence, Tony Z. Zhao and Cheng Chi, who have recently co-founded a company named Sunday Robotics [2][4]. Group 1: Key Individuals - Tony Z. Zhao is a dropout PhD student from Stanford University, known for his contributions to ALOHA, ALOHA2, and Mobile ALOHA during his academic tenure [4][5]. - Cheng Chi, a PhD from Columbia University and a student of Shuran Song at Stanford, is recognized for his work on Universal Manipulation Interface (UMI) and Diffusion Policy, the latter being a finalist for Best Systems Paper at RSS 2024 [10]. Group 2: Company Overview - Sunday Robotics is the new venture launched by Tony Z. Zhao and Cheng Chi, indicating a significant step in the development of embodied intelligence technologies [2].

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 编辑丨量子位 >> 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。 手把手教机器人，直接就能让它学到真本事！ △ 星动纪元灵巧手星动XHAND 1 △ 星动纪元灵巧手星动XHAND 1 来自斯坦福大学、哥伦比亚大学、摩根大通AI研究院、卡耐基梅隆大学、英伟达提出了一种数据采集与策略学习框架 DexUMI —— 利用人手作为自然接口将灵巧操作技能迁移至多种灵巧手 。该框架通过硬件与软件的双重适配，最大限度缩小人手与各类灵巧手之间的具 身差异。 相信不少人看过去年他们发布的UMI，通过记录并学习人类操作，让夹爪类机器人学会洗碗，结果在行业引发不小的关注和轰动。 除了效果惊艳，更深层的原因在于他们让夹爪的操作数据采集迅速便利化，行业多家厂商迅速跟进，推出了工业化数采产品。 今年，他们将夹爪升级到更复杂更高自由度的灵巧手，让机器人学会更丰富更精细的操作任务，势必也将引发新一轮灵巧手数采革命。 不管是采茶沏茶做早餐，这些精细活儿都「手」到擒来。还是 灵巧手 的那种。 正 ...

CoRL 2025 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 手把手教机器人，直接就能让它学到真本事！ 不管是采茶沏茶做早餐，这些精细活儿都「手」到擒来。还是 灵巧手 的那种。 △ 星动纪元灵巧手星动XHAND 1 △ 星动纪元灵巧手星动XHAND 1 来自斯坦福大学、哥伦比亚大学、摩根大通AI研究院、卡耐基梅隆大学、英伟达提出了一种数据采集与策略学习框架 DexUMI —— 利用人手作为自然接口将灵巧操作技能迁移至多种灵巧手 。该框架通过硬件与软件的双重适配，最大限度缩小人手与各类灵巧手之间的具身 差异。 相信不少人看过去年他们发布的UMI，通过记录并学习人类操作，让夹爪类机器人学会洗碗，结果在行业引发不小的关注和轰动。 除了效果惊艳，更深层的原因在于他们让夹爪的操作数据采集迅速便利化，行业多家厂商迅速跟进，推出了工业化数采产品。 今年，他们将夹爪升级到更复杂更高自由度的灵巧手，让机器人学会更丰富更精细的操作任务，势必也将引发新一轮灵巧手数采革命。 正在首尔举办的CoRL 2025中，它被提名为最佳论文。 值得一提的是，其中全驱采用的灵巧手正是出自国产明星具身玩家 星动纪元 的星动XHAND 1。 手把手教机 ...