跳到正文
切换到脑机前沿 ↗

NEWS

资讯

IN FOCUS

重点报道

近期值得关注

哥大李昀烛团队在 IROS 2026 介绍 FlexiTac 触觉传感器开源进展

哥伦比亚大学李昀烛团队在 IROS 2026 触觉专题研讨会上介绍了开源压阻式柔性触觉传感器平台 FlexiTac 开源一年半后的进展与生态。该传感器采用 FPC 与力敏薄膜层叠结构,组装约需 3 分钟,可弯曲裁剪并适配手套、指尖或机器人皮肤,团队开源了完整 BOM、组装说明和读取数据的软件,并集成进 LeRobot 与 SO-100 机械臂工作流。

雷峰网 · 机器人精选报道

热点榜 ↗

10.19 — 10.25

  1. 01
  2. 02
  3. 03
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09
  10. 10
查看完整榜单 ↗

LATEST

最新资讯

按时间更新
  1. 智元机器人72
    智元机器人的报道配图

    智元机器人发布 Genie Studio 2.0,打通模型开发、任务编排与车队运营

    智元机器人发布 Genie Studio 2.0,这是一个用于开发、部署和运营具身智能应用的一体化平台,由 Flywheel、Agent、Monitor 三个模块组成,覆盖数据采集、模型训练、评估、推理、任务编排与车队管理。

    推荐理由:官方披露平台三个模块与常州、PIA、龙旗、广州地铁等落地项目,可了解具身应用从数据到车队运营的工程链路。

  1. 北京通用人工智能研究院63

    北京通用人工智能研究院提出TacEP触觉引导定位框架,用于高精度机器人轴孔装配

    北京通用人工智能研究院团队提出触觉引导探索与定位框架TacEP,将单目视觉估计与基于视觉触觉传感器的高分辨率实时探索结合,用于机器人轴孔装配中的目标孔位精确定位。

    推荐理由:论文给出视觉与触觉融合的孔位定位框架,并在实机上用五类连接件测试,可作为高精度装配的对照参考。

  2. 智元机器人71
    智元机器人的报道配图

    智元开源 AGIBOT WORLD 2026 第四版“Physical Reasoning”数据集

    智元开源 AGIBOT WORLD 2026 的第四版“Physical Reasoning”数据集,任务设计重点从操作难度转向决策复杂度。该数据集覆盖 10 类以上逻辑推理场景,按 Easy、Medium、Hard 三级组织,并提供高层问答与低层动作轨迹,用于高层决策模型与低层动作策略的协同训练。

    推荐理由:智元开源 AGIBOT WORLD 2026 第四版数据集,任务设计从操作难度转向决策复杂度,可用于比较具身决策与动作联合训练的数据组织方式。

  1. Physical Intelligence Blog72

    Physical Intelligence 推出 Pi API 测试版,开放 π 系列模型微调与托管推理

    Physical Intelligence 发布 Pi API 测试版,开发者可上传数据、在 Pi 管理的算力和基础设施上微调 π 模型,并通过托管网关调用微调后的模型做推理。

    推荐理由:Pi API 测试版把数据上传、微调和托管推理串成一条流程,可用于观察机器人基础模型如何被下游团队自行迭代。

  1. NVIDIA · Robotics72
    NVIDIA · Robotics的报道配图

    NVIDIA 发布 Isaac ROS 5.0,加入智能体工作流并支持 ROS Lyrical

    NVIDIA 在加拿大多伦多 ROSCon 上发布 Isaac ROS 5.0,这是一组基于 ROS 的 GPU 加速软件包,新增智能体工作流与平台支持。该版本支持 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04,并提供面向 AI 智能体的 Isaac 技能与文档,其中 FoundationPose 的智能体推理库称可将物体位姿感知与跟踪速度提升至多 5.5 倍。

    推荐理由:Isaac ROS 5.0 把智能体工作流和 ROS Lyrical 支持纳入开源包,并列出多家厂商的集成用法,可用于了解机器人开发工具链的当前形态。

  1. Figure News88
    Figure News的报道配图

    Figure 发布 Helix 2.5:在 30 个未见家庭零样本完成全身家务

    Figure 发布 Helix 2.5,在 30 个湾区未见家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾、铺床三类全身长程任务,这些环境与操作对象均未采集数据、未做微调或适配。

    推荐理由:Figure 公布 Helix 2.5 在 30 个未见家庭零样本完成三类全身任务,并给出 Index 预训练消融与数据缩放规律。

  1. Physical Intelligence Blog82

    Physical Intelligence 发布 π0.7 可引导模型,展示组合泛化能力

    Physical Intelligence 训练并发布通用模型 π0.7,官方称其在泛化上出现阶跃式提升,能执行训练数据中未出现的任务。

    推荐理由:官方披露π0.7在未见任务上的组合泛化与跨本体迁移表现,并说明多模态提示如何统一异构数据。

已经到底了