上海交通大学、波恩大学等院校的研究团队全面总结了当前机器人技术中常用的场景表示方法。这些方法包括传统的点云、体素栅格、符号距离函数以及场景图等传统几何表示方式，同时也涵盖了最新的神经网络表示技术，如神经辐射场、3D 高斯散布模型以及新兴的 3D 基础模型。
如何让机器人同时具备“本能反应”与复杂运动能力？
《晚点 Auto》独家获悉，激光雷达供应商禾赛科技联合创始人及 CTO 向少卿和 CEO 李一帆、首席科学家孙恺在 2024 年底创立了一家机器人公司 Sharpa，主要开发通用机器人及核心部件。
大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战，指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作，而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。
想象这样一个日常画面：你吩咐家用机器人「烧壶开水」，它却当场卡壳——水壶在哪？该接自来水还是过滤水？先插电还是先按开关？水开了又该如何判断？这些对人类而言像呼吸一样自然的家务，对过去的机器人却是大大的难题：要么忘了插电，要么找不到水壶，甚至会把柜门把手错当成开关一通乱按。
就在刚刚，人形机器人赛道投下了一颗“开源炸弹”。
全球第一个负载50公斤的、真实自主干活的具身智能机器人，已经进宁德时代工厂干活了！
近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！
2025年，风光无限的机器人们在Demo中大秀绝活，从叠衣服、工厂和物流站分拣包裹，到零售店卖货……它们忙碌的身影存在于各种各样的场景中。但回到现实世界，具身智能真正参与的生活和生产环节，却少之又少。
