具身智能迎来ImageNet时刻:RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
具身智能迎来ImageNet时刻:RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集近日,RoboChallenge 重磅推出!这是全球首个大规模、多任务的在真实物理环境中由真实机器人执行操作任务的基准测试。
近日,RoboChallenge 重磅推出!这是全球首个大规模、多任务的在真实物理环境中由真实机器人执行操作任务的基准测试。
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中,来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。
刚刚,加州大学洛杉矶分校(UCLA)副教授周博磊官宣加入机器人初创公司 Coco Robotics,专注于人行道自动驾驶这一难题!
练习时长一年半,宇树机器人又进化了。
灵巧手技能+1,能帮女友拧瓶盖了!
在具身智能领域,视觉 - 语言 - 动作(VLA)大模型正展现出巨大潜力,但仍面临一个关键挑战:当前主流的有监督微调(SFT)训练方式,往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错,难以真正做到类人般的泛化
李飞飞要用ImageNet的方式,推动具身智能了。就在最近,由李飞飞团队发起、英伟达赞助(其中之一)的首届BEHAVIOR家务挑战赛正式启动。这一次,他们下定决心凝聚学术界和产业界的力量,共同向机器人做家务这一高地发起冲击。
杭州六小龙之一的云深处,率先把人形机器人户外作业能力拉满了。杭州六小龙之一的云深处,率先把人形机器人户外作业能力拉满了。甚至直接大水漫灌也没再怕的。
为了打破这一僵局,来自佐治亚理工学院、明尼苏达大学和哈佛大学的研究团队将目光从单纯的「成功」转向了「成功且高效」。他们推出了名为 ReCA 的集成加速框架,针对多机协作具身系统,通过软硬件协同设计跨层次优化,旨在保证不影响任务成功率的前提下,提升实时性能和系统效率,为具身智能落地奠定基础。
近期,北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务,自动生成多样化的灵巧操作数据,旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight(入选率约 3.2%)