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“包括Physical Intelligence在内，如今的北美头部具身智能公司离成熟都还有不短的距离。整个领域，也还没出现真正的奠基性工作。”“中国真正领先的，恰恰是机器人硬件。美国同样没有成熟答案，中国公司又何必急着把自己称为‘中国版XX’？”
刚刚，机器人顶会RSS 2026论文奖项出炉！
赋予机器人物理理解和预测能力是通用操作的关键。蚂蚁灵波等机构提出的 LingBot-VA 试图将视频帧预测与动作推理统一起来，让机器人通过自回归扩散框架学会“一边思考一边行动”。
近日，千寻智能高阳团队的研究成果 《Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies》 被机器人顶会 RSS 2026 接收！这项工作从训练机制出发，让机器人动作天然具有连续性，实现了 "连音" 般的流畅执行，在五个真实世界操作任务上超越了现有方法，为具身智能领域的动作生成研究提供了新的思路。
机器人操作正在从结构化工业场景走向更开放的真实环境。相比完成单个预设动作，真实任务往往包含更长的执行链条、更复杂的物体交互，以及更多不可控的外部扰动。一次抓取没有完全夹稳、目标物体被轻微碰偏、双臂交接时姿态出现偏差，都可能让后续步骤偏离原本计划。
近日，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab 联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了新一代高通量视觉高保真仿真器 GS-Playground。该成果已被机器人领域国际顶级学术会议 RSS 2026（Robotics: Science and Systems）录用，标志着国内具身智能仿真基础设施在视觉保真度与训练吞吐量两个维度上同时取得了国际领先水平的突破。
Listen Labs 由两位哈佛校友 Florian Juengermann 与 Alfred Wahlforss 在 2024 年底联合创立，并在 2025 年 4 月连获 Sequoia 领投的种子轮与 A 轮合计 2700 万美元融资，目标是打造一套能自动招募受访者、主持上千场多语访谈、即时归档并复用洞察的“AI 用户研究员”体系。
近年来，基础模型在具身智能领域展现出惊人的能力。通过离线模仿学习，这些具身智能模型掌握了多样化、复杂的操作技巧，能够完成抓取、搬运、放置等多种任务。
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。
在机器人操作中，物体运动往往涉及摩擦、碰撞等复杂物理机制。准确的物理属性描述可以实现对物体运动结果更准确的预测，并提升机器人在操作技能学习中的表现。