Xbot具身知识库

近日，乐聚机器人正式发布人形机器人"巡检版1.0"，以”能巡、能检、能干活”为核心定位，一经亮相便在行业内引发广泛讨论。这并不是第一个将目光投向巡检场景的具身智能企业，也肯定不会是最后一个。放眼整个行业，越来越多的具身智能公司正在不约而同地将巡检作为商业化的优先落地场景。这背后，值得深究：为什么偏偏是巡检...

2026-04-28 12:05:30

摘要 GEN-1具身基础模型的"精通"三要素展示 Generalist A在 2026 年 4 月 2 日发布的 GEN-1 博客，把“具身基础模型”推进到一个更接近商业化阈值的位置： 其自述在若干“简单但真实”的接触丰富任务上，平均成功率从此前模型/同类 SOTA 的约 64% 提升到 99%，并在部分高难度装配/包装任务上实现约 3× 提速；这些结果对每个任务...

2026-04-09 11:23:18

简介  痛点：网页版 AI 总是答非所问？反复调教后它立马“失忆”？每次配环境都像是在开盲盒？  破局：本次分享，我将带你实战演示如何利用 OpenCode 等 Agent 工具，在 10 分钟内实现“一键体检项目 生成 SOP 自动配置运行”的全闭环。  干货预警： 揭秘 chatgpt们 与 Agent 的底层差异：为何网页 AI 只有嘴，没有手？ 独家 4...

2026-03-31 11:00:00

  布鲁克林某栋公寓里，一场对话从下午两点开始，延续到凌晨。说话的人叫谢赛宁，35岁，纽约大学副教授，视觉AI领域绕不开的核心人物之一。这是他人生里第一次坐下来接受深度访谈。 几周后，他的名字出现在一条震动AI圈的消息里：图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）宣布离开Meta，创立AMI Labs，完成10.3亿美元种子轮融资，投...

2026-03-26 11:57:59

点击下方卡片，关注【Xbotics具身智能实验室】公众号更多具身干货，欢迎加入（戳我）具身智能学习资料汇总：https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-Guide具身智能求职/实习信息汇总：https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-AI-Job你想要的这里都有~~当大模型开始从“会回答...

2026-03-14 11:00:00

点击下方卡片，关注【Xbotics具身智能实验室】公众号 更多具身干货，欢迎加入（戳我） 具身智能学习资料汇总：https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-Guide 具身智能求职/实习信息汇总：https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-AI-Job 你想要的这里都有~~ 为什么需要这样一...

2026-03-10 11:00:00

这篇深度梳理了Vbot接入OpenClaw背后的技术逻辑，以及家庭机器人落地必须回答的八个核心问题。 一个会自己转头确认“办公室还有人吗”的机器狗，不只是多了一个聊天入口，而是Agent开始长出进入真实世界的行动闭环。 当一句“10秒后提醒我喝水”不再只是手机通知，而是机器狗走到你面前，抬头望着你提醒时，人机交互的边界正在...

2026-03-06 11:00:00

据悉，具身智能企业星动纪元在近日完成10亿元战略轮融资，估值破百亿。本轮融资由三星、高成投资、新加坡电信、友利资本（隶属韩国友利金融集团）、中金保时捷、中芯聚源、峰和资本、锡创投、广发乾和、鸿瑞集团等等新机构联合投资，鼎晖VGC、清控天诚等老股东超额追加投资。 至此，星动纪元累计吸引16家国内外产业投资方，...

2026-03-05 11:00:00

2026年3月2日-3月5日，在备受瞩目的2026世界移动通信大会（MWC 2026）上，中国具身智能领军企业智元（AGIBOT）斩获通信界“奥斯卡”GLOMO大奖，更与多家国际企业密集签署战略合作协议，全方位向世界展示了中国机器人从技术引领迈向产业部署和生态构建的强劲势能。 荣膺GLOMO权威大奖， 联合方案获国际最高认可 由智元机器人携...

2026-03-05 11:00:00

在机器人操作中，当前常见的VLA/VA视觉运动策略（visuomotor policy）通常需要同时依赖视觉观测和本体状态（如关节角度、末端执行器位姿）来控制动作。虽然这种方法能保证训练环境下的精度，但一旦任务环境或目标位置发生变化，机器人就可能“懵了”，表现大幅下降。 这个问题的原因是当前主流的VLA/VA范式很容易过拟合到训练...

2026-02-15 17:00:00

学机器人的本科生谁懂啊！想练强化学习，开源方案装机花近万，钱包直接劝退；好不容易调通算法，没真机验证，永远停在仿真阶段；Sim2Real 只敢看论文，实操门槛高到望而却步；寒假想卷技能，却被硬件、配置、部署层层卡住，只能纸上谈兵？别慌！这个寒假，0 硬件成本、0 基础友好的机器人 Sim2Real 学习计划来了！从仿真训...

2026-02-14 17:10:00

原地抽搐？狗子倒着走？桥上绕不绕一圈？一次讲清！MotrixArena S1 仿真强化学习挑战赛已经开赛，群内这几天问题密集爆发——狗子原地抽搐、一动不动训练过程中观测维度突然变成 1render 重叠严重，看起来 10 只狗挤在一起走到圆心还要不要停？Stage 2 吊桥河床 60 分必须绕一圈吗？倒着走算不算满分？能不能用三个模型分别完...

2026-02-12 17:47:11

                只有让资讯在具体场景中解决问题，用户才会觉得有价值。（Vincent Wu，Ancher创始人兼CEO） 作者 /Oriana 新物种 Sinovum 设立了对谈栏目。   视界线，是黑洞的边缘，一旦跨过，既有规则将不再适用，变化变得不可逆。我们借用这个概念，关注那些已经越过“临界点”的技术与企业：方向开始收敛，选择正在锁定...

2026-01-31 17:26:00

点击下方卡片，关注【Xbotics具身智能实验室】公众号 更多具身干货，欢迎加入（戳我） 具身智能学习资料汇总：https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-Guide 具身智能求职/实习信息汇总：https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-AI-Job 你想要的这里都有~~ 这篇文章面向刚装...

2026-01-26 17:34:53

在过去的具身智能实训普及过程中，我们发现了一些值得深思的问题： 高门槛：对于许多个人开发者来说元的费用偏高，限制了他们的参与意愿。 资源浪费：课程结束后，部分学员的硬件因缺乏持续应用场景而被闲置，使用率不高。 内容难以吸收：很多课程在表达复杂原理和操作技巧方面存在明显局限，缺乏理论＋实操的系统培训。 Xb...

2026-01-26 17:34:53

在2026年的CES展会上，机器人和物理AI领域展现出强劲的创新势头。 从“Best of Innovation”奖项中，我们可以清晰看出一个核心趋势：机器人正在从“独立机器人”变成“工业设备的智能化形态”，并且开始进入高价值、高风险、高不确定性的真实作业现场。 一、Robotics 类别的 Best of Innovation：三条主线非常清晰 今年的机器人创...

2026-01-16 17:32:31

你有没有经历过这种崩溃时刻： 为了做一轮 VLA（Vision-Language-Action）调研，你打开 20 篇论文、50 个项目页、再加 3 个“某某整理表”，最后还是回答不了一句最简单的问题—— “现在到底谁是 SOTA？趋势是变快了还是变慢了？哪些工作开源、能复现？” 更扎心的是：你明明做的是机器人研究，结果大量时间花在了手动对齐表格——...

2026-01-13 17:32:12

过去几年，机器人圈子里从不缺“强”的 Demo；但 2025 年不一样——它出现了罕见的 “破圈密度”：普通人不懂 VLA、不懂 RL，也会因为一段视频、一场比赛、一段“像人一样走路”的步态而转发、争论、甚至害怕。 而对从业者来说，这些破圈时刻的价值不在“热闹”，而在它们共同指向同一件事：具身智能开始从“能展示”走向“能落地”，并且...

2026-01-07 17:29:46

Vision-Language-Action（VLA）模型通过融合视觉、语言与动作，为机器人带来了强大的零样本与跨任务泛化能力。但仅依赖模仿学习的 VLA 在真实世界 OOD 场景中仍然脆弱，缺乏失败恢复、自主探索与闭环纠错能力。 强化学习（RL）正成为连接 VLA 预训练与真实部署的关键桥梁。 由南洋理工大学、北京邮电大学、清华大学联合推出...

2025-12-24 17:33:17

如何让灵犀 X2 听你指挥整活？秘密藏在灵创平台里 —— 这个 “小白友好型” 工具，让你轻松成为机器人导演。 想让机器人跳圣诞舞，那就打开灵创平台，不用懂代码、不用学编程，只需上传一段 “圣诞舞蹈” 素材，机器人就能快速复刻模仿动作。哪怕是首次接触，也能在几分钟内完成一套机器人表演脚本的创作。 灵创平台秉持 “让创作...

2025-12-22 12:00:00

“人工智能的未来，不在于让机器看世界，而在于让机器预测世界。”—— Yann LeCun 导读 近年来，AI 不再满足于“识别图像”或“生成视频”，而是开始尝试更宏大的目标：建立世界模型（World Model）。 所谓“世界模型”，是指一种能在脑中模拟外部世界的能力——它能根据当前观察和动作，预测未来会发生什么。 如果说传统的图像模型是...

2025-12-11 17:30:21

背景：什么是 UMI UMI 是一种“通用操作接口 (Universal Manipulation Interface)”：其核心理念是让人类通过手持 gripper (夹爪／手爪) 来执行操作（如抓取、搬运、双手协作、动态操作等），收集人类“自然、在‑the‑wild (真实环境)” 的演示 (demonstrations)。然后将这些轨迹 (end-effector 轨迹 + 视觉 + 状态) 用于训练机...

2025-12-09 17:32:58

从开源硬件到力反馈遥操作，再到量产交付的全链路实践 名言｜“安全，是机器人最重要的功能；其次是一切都能被复现。”——OpenArm 团队 导读 在“物理智能（Physical AI）”的浪潮下，如何以可负担的成本、可复现的工程链路把机器人真正放进现实世界？OpenArm 给出了一条务实路径：这是一套面向研究与应用的开源 7 自由度仿人机...

2025-11-04 17:32:07

源码来自@董子斌 https://github.com/ZibinDong/openpi_pytorch 从demo理解输入和输出 # 输入observation = {    "image": {        "base_0_rgb": torch.randint(            0, 256, (1, 3, 224, 224), dtype=torch.uint8, device=device        ),        # "left_wrist_0_rgb": ...,   Suppose we don't have this view...

2025-10-31 17:32:29

导语这是一份面向“实做派”的 VLA（Vision-Language-Action）开源资源导航：按通用自回归/Transformer、扩散式动作模型、训练/推理提效框架、强基线与新趋势四大维度梳理，优先收录可复现代码、可直接下载的权重、清晰的任务范式与部署入口。名言“世界本身就是最好的模型。”——Rodney Brooks通用 VLA（Transformer/自回归类）...

2025-10-29 17:31:26

在过去的具身智能实训普及过程中，我们发现了一些值得深思的问题：高门槛：对于许多个人开发者来说元的费用偏高，限制了他们的参与意愿。资源浪费：课程结束后，部分学员的硬件因缺乏持续应用场景而被闲置，使用率不高。内容难以吸收：很多课程在表达复杂原理和操作技巧方面存在明显局限，缺乏理论＋实操的系统培训。Xbotic...

2025-10-29 17:31:26

福利来袭：关注“Xbotice具身智能实验室”+ 评论“获取基础资料”或转发文章后截图私信小助手JM629766，即可获得具身智能基础学习资料（后附资料目录），感兴趣的学员可以积极参与。引言从“移动”到“创造”，机器人操作的终极挑战行走让机器人抵达位置，而精准操作才是其创造价值的核心。在具身智能从虚拟认知迈向物理交互的关键...

2025-10-28 17:33:29

“What I cannot create, I do not understand.” — Richard Feynman若不能创造它，就无法真正理解它。导读在具身智能（Embodied Intelligence）迅速发展的今天，仿真器、基准与数据集 已成为推动机器人操作研究的“燃料与道路”。它们不仅提供了标准化的训练与评测平台，也是确保可复现性与公平比较的关键基础。无论是语言驱动...

2025-10-27 17:33:25

一、项目概览形式：纯线上，远程协作，本次名额上线20人周期：3 个月（可滚动入营，通过审核后一周内开营）目标：系统完成「前沿科技阅读与知识积累 → 内容生产与传播 → 活动策划与执行」三阶段训练，形成可展示的项目成果费用：不收费、不发薪（提供实习机会与履历背书）证明：按时保质完成任务者，颁发 Xbotics 社区实习...

2025-10-24 17:31:44

导语家用机器人要真正走进家庭，不靠“炫技”，靠把一件件小事稳定做好。本文用“原子技能”拆任务，用统一口径评估频率与难度，再给出可落地的优先级矩阵：先做高频、低/中难、风险低、可回执的任务，让用户每天都能看见它把事办成。安全边界清晰、动作链可复用、数据可验证，是我们把机器人从演示厅带到客厅的三把钥匙。名言“...

2025-10-23 17:31:39