银河通用与清华 LATENT：用不完美人类数据让 Unitree G1 学会网球对打
IROS 2026 上，银河通用 GaLbot 团队与清华大学、北京大学、上海启智研究院和上海人工智能实验室提出 LATENT，让 Unitree G1 从 5 名业余球员在 3米×5米区域采集的约 5 小时不完美动作数据中学习网球能力。
推荐理由：文中给出成功率、消融和真机限定条件，读者可据此判断该方法的真实能力边界。
#人形机器人
雷锋网精选AI 评分6464 雷锋网精选AI 评分6060 研究了1933篇 IROS 2026 论文，我们看到了机器人学的六项新变化
文章对 IROS 2026 进入正式议程的 1933 篇论文做多标签梳理，Robot Learning / Embodied AI 约 809 篇、Navigation / Planning 564 篇、Humanoid / Legged 约 213 篦，指出大模型并没有吃掉机器人学，学习、感知、规划、控制与操作正深度交织。
推荐理由：对1933篇论文的多标签统计给出了各方向的篇数与交叉数据，可据此判断机器人研究的真实重心分布。
雷锋网精选AI 评分5858 IROS 2026 大奖揭晓：LT-Mem 拿下最佳论文，人形机器人打网球、端托盘获奖
IROS 2026 主会于当地时间 9 月 30 日在美国匹兹堡落幕，最佳论文颁给 Yumin Lee、Hyoseok Ju 和 Giseop Kim 的《LT-Mem。
推荐理由：梳理了最佳论文与各专项奖的分布，可看出机器人研究正从展示单一能力转向在真实环境中持续工作。
IEEE Spectrum · Robotics精选AI 评分5757 HiPHI：面向人形机器人大规模高精度人体动作与物体交互数据集白皮书
IEEE Spectrum 与 Wiley 联合发布由 Noitom Robotics 赞助的白皮书，介绍 HiPHI 数据集：617.5 小时光学动作捕捉的全身人体动作数据，亚毫米级精度，其中 245.7 小时为人与物体交互数据，含同步物体轨迹与网格，并用 FrameNet 语言框架组织动作覆盖范围。
推荐理由：白皮书给出了数据集规模与人机交互数据的组织方式，关注人形机器人数据来源的读者可据此评估其补充价值。
arXiv cs.RO 机器人学精选AI 评分5858 QF3：用过滤 Q 梯度加速流策略强化学习的人形运动控制算法
论文提出 QF3（Fast Flow RL with Filtered Q-Gradients），一种在线离策略 RL 算法，通过 flow matching 加上 critic 的动作梯度、经一步预测反向传播来训练流策略，且只将 critic 梯度施加于接近回放动作的那些动作维度。
推荐理由：论文给出相对 FPO++ 的 10x 训练加速和零样本上机结果，可评估该算法是否值得在人形运动控制任务中试用。
arXiv cs.RO 机器人学精选AI 评分5858 人形机器人全身运动持续学习：Similarity-guided LoRA-PNN 防止灾难性遗忘
提出 Similarity-guided LoRA-PNN，用渐进式神经网络策略结合轻量 LoRA，在顺序任务流中让人形全身控制器持续学习而不遗忘已掌握技能。基于动态时间规整与最优传输的两级运动相似度决定复用哪个先验技能并分配新容量，在六个顺序学习技能类别上取得最佳前向迁移 0.125 与最高平均准确率，节省最多 94.5% 可训练参数和 40.8% 训练时间。
Figure AI 新闻精选AI 评分7878 Figure 发布 Helix 2.5，实现 30 个陌生家庭零样本全身作业泛化
Figure 发布 Helix 2.5，机器人在 30 个未采集过数据的湾区家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾、铺床三项全身长时程任务。对照实验显示，在架构、超参与下游数据固定的前提下，仅 Index 预训练就将零样本成功率从 9% 提升到 56%；相比 Helix 02，Helix 2.5 用一半的任务数据达到同等成功率。
推荐理由：原文给出 Index 预训练与从零训练的对照实验，9% 到 56% 的差距可帮助判断人类数据预训练对零样本泛化的实际贡献。
Figure AI 新闻精选AI 评分7171 Figure 发布 Project Go-Big：互联网级人形机器人预训练与人类视频到机器人的直接迁移
Figure 宣布 Project Go-Big 与 Helix 的两项进展，包括互联网级人形机器人预训练数据集，以及仅用第一人称人类视频训练后实现零样本人类到机器人的导航迁移。
推荐理由：原文给出用纯第一人称人类视频训练 Helix 实现零样本导航迁移的做法，可作为跨本体数据路线的参考。
Figure AI 新闻精选AI 评分6666 Figure 用强化学习让 Figure 02 实现自然类人步行，策略零样本迁移到真机
Figure 公布了纯仿真训练的端到端强化学习步行控制器，让 Figure 02 人形机器人以类人步态行走，策略零样本迁移到真机无需微调。训练在 GPU 加速物理仿真中并行运行数千台参数各异的 Figure 02，几小时内积累数年仿真数据，覆盖多种地形、执行器动态变化以及绊倒、打滑和推搡等扰动。
推荐理由：原文给出了用人类步行参考轨迹做奖励先验、再以 kHz 力矩闭环补偿执行器建模误差的做法，可迁移到其他双足训练。
已经到底了