搜索
RoboScience机器科学发布云端具身智能体Visics-Agent，支持语音理解、技能教学与经验积累，可通过腾讯云API适配不同末端执行器，计划于2026年12月上线。
现有的具身智能体大多存在一个结构性缺陷：它们是“任务驱动”的。接到指令，启动推理与工具调用；任务结束，系统归于沉寂。这种离散的交互模式，导致智能体缺乏对环境的持续感知，也没有跨时段的长程记忆。
机器人动手前，能不能先看一看不同选择会带来什么后果？ParallelWorld 将多步预演引入具身智能体的高层规划，将任务成功率从 56% 提升至 83%。
设想一个日常场景： 家庭机器人刚刚在茶几上看见一本书，去厨房完成几项任务后，接到取书的指令，却又开始挨个房间搜索。它已经试过一个打不开的抽屉，过了一会儿，还是回到同一个抽屉前反复尝试。
9 月 16 日，在谷歌 DeepMind 深度参与了 Gemini 2.5/3、世界模型 Genie 2/3 以及具身智能体 Sima 2 研发的核心研究员 Bonnie Li 宣布离职，转会 OpenAI。
真实家庭任务往往从「不完整的信息」开始：机器人不知道目标在哪里，用户也未必能一次说清自己想要什么。面对「帮我从餐桌上拿点零食」这样的模糊指令，机器人不仅要主动寻找候选物体，还要在发现面包和多个甜甜圈后进一步询问用户，确认究竟该拿哪一个。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈，它面对的问题早已不只是提升圈速。
当大模型开始控制机械臂、家用机器人时，“安全”这件事也变得不一样了。
黄仁勋曾经说过，AI 时代 token 就是货币，那么谁会是 token 最大的消费者？
智源研究院（BAAI）、Spin Matrix、乐聚机器人与新加坡南洋理工大学等联合提出了一个全新的终身记忆系统——RoboBrain-Memory。RoboBrain-Memory是全球范围内首个专为全双工、全模态模型设计的终身记忆系统，旨在解决具身智能体在真实世界的复杂交互问题，不仅支持实时音视频中多用户身份识别与关系理解，还能动态维护个体档案与社会关系图谱，从而实现类人的长期个性化交互。