RLHND：用视频基础模型从第一人称视频同时估计手部位姿与触觉
RLHND 提出一种基于视频基础模型的手部跟踪模型，从单目第一人称视频中联合估计手部位姿与真实触觉信息。它把预训练的 Cosmos 3 视频扩散主干通过 clean-latent 条件化改造成确定性的片段级特征提取器，位姿流预测解剖学上合理的关节角度并支持形状参数条件化，触觉流在位姿流冻结下预测手表面的密集接触与力。
推荐理由：论文说明了用视频基础模型补上接触与力线索的思路，关注人视频用于机器人策略训练的读者可了解其方法路径。
#灵巧操作
Hugging Face 每日论文精选AI 评分5656 机器人大讲堂精选AI 评分5858 别把自动驾驶的进度表套到具身智能上
文章认为自动驾驶能迁移给具身智能的是约50%的技术基建和方法论，但那张时间表不该一起搬。光象科技CEO张涛指出迁移部分落在数据采集、清洗、端到端训练、仿真验证和真机测试流程上，而接触类任务是机器人独有的难点；自变量王潜认为自动驾驶难点在导航和运动，机器人难点在操作，视觉只差几像素的两瓶水在动作层面就是两件事。
推荐理由：原文用50%迁移比例、仿真真机成功率落差和出货量对比，拆解了自动驾驶方法论能给具身智能留下什么、带不走什么。
Hugging Face 每日论文精选AI 评分6060 PhysEvo：围绕冻结模型的物理递归自改进框架在 RoboDojo 与真机上评测
PhysEvo 提出围绕单一冻结模型的物理递归自改进（RSI）框架，由任务 agent 执行机器人任务、meta-agent 依据轨迹诊断失败并修订工具与技能，全程不更新模型权重也不训练独立动作策略。
推荐理由：论文给出与 RoboDawn 和直接 Astra 的对照成功率，便于评估冻结模型下递归自改进的实际增益。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分6363 Sanctuary AI 提出 TIGER，用模仿策略作稠密奖励引导真机强化学习
Sanctuary AI 提出 TIGER（Task-Space Imitation Guidance for Efficient Reinforcement learning），把模仿策略当作稠密奖励信号而非控制器来引导强化学习。
推荐理由：原文给出把模仿策略转为稠密奖励的具体做法与消融结果，可参考其降低真机安全重置次数的思路。
IEEE Spectrum · Robotics精选AI 评分6767 Boston Dynamics 为 Atlas 机器人发布重新设计的四指灵巧手
Boston Dynamics 发布 Atlas 机器人的新一代灵巧手，自由度从上一代的 7 增至 13，采用四指设计并支持手指张开，可握持带扳机的工具手柄。新手手将执行器直接嵌入关节、采用直驱配置，执行器包可整体更换，去掉了跨关节易损的腱绳与线缆，以兼顾可靠性、可仿真和低成本量产。Boston Dynamics 表示目前正研究细节调整，目标是实现年产 100,000 只的规模。
推荐理由：原文给出自由度从 7 增至 13、直驱关节与可更换执行器包等设计取舍，可对照理解灵巧手在可靠性与量产成本上的权衡。
波士顿动力博客精选AI 评分7272 波士顿动力发布 Atlas 新一代四指灵巧手，13 自由度直接驱动
波士顿动力为新一代 Atlas 发布四指灵巧手，共 13 个自由度、直接驱动，尺寸接近大型人手且平均力量更强，可搬运装满 100lb+ 的小冰箱。手部配备覆盖指尖和掌面的密集压力触觉传感器，关节可反向驱动以实现本体感知，支持捏取、三指抓握和握持电钻、射钉枪、焊枪等带扳机工具。
推荐理由：原文解释了四指 13 自由度设计如何在灵巧性、强度与量产成本之间取舍，可为同类末端执行器选型提供参考。
高工机器人精选AI 评分6262 国产力传感器切入人形机器人量产，从微型六维力到关节扭矩全链路覆盖
国产力传感器厂商正批量进入人形机器人供应链，坤维科技已供货优必选、智元、银河通用、小米等，蓝点触控客户覆盖智元、银河通用、众擎、星海图，鑫精诚传感器进入近200家客户供应链。
推荐理由：文章梳理了国产力传感器在微型化、MEMS工艺和结构解耦上的进展，并给出各厂商产能与客户数据，可用于判断国产替代节奏。
高工机器人精选AI 评分6464 珞石第10000台人形力控臂下线交付，已合作80余家头部伙伴
珞石第10000台人形力控臂于9月29日在智能制造未来工厂下线交付，目前已与80余家产业头部伙伴合作。该产品为太白AR系列，负载覆盖3-20kg，采用仿人化七自由度设计及十字腕构型，将全关节力控扩展到整条机械臂。万台交付意味着珞石建成统一标准、同一条产线、同一套出厂测试的批量制造体系，其产品已进入全球40多个国家和地区的1000余家客户。
推荐理由：万台交付背后是统一产线与出厂测试的批量制造体系，可作为具身智能执行单元规模化落地的参照。
立芯嵌入式精选AI 评分5858 具身智能浪潮下，腱绳灵巧手的嵌入式分层控制如何兜底 VLA 实时性缺口
30 亿参数的 π0 在 RTX 4090 上 KVcache 预填充就要 46ms，远超 20ms 控制周期，7B 的 OpenVLA 8bit 量化后在 A5000 上只剩 1.2Hz，VLA 推理延迟成为灵巧手实时控制的瓶颈。
逐际动力官网新闻精选AI 评分5858 逐际动力与英汉思联合研发的具身网球机器人 TENNIIX ULTRA MAX 亮相比利·简·金杯深圳总决赛
逐际动力与英汉思动力联合研发的具身网球机器人 TENNIIX ULTRA MAX 亮相比利·简·金杯深圳总决赛，与网球选手王蔷完成现场实时人机对打。
推荐理由：原文给出了双轮足底盘的负载、出球高度和算法分工，可看出通用本体加场景算法的落地路径。
立芯嵌入式精选AI 评分6666 灵巧手为何要先过单指台架这一关：从 FOC 电流环到 CAN FD 的分层调试方法
文章主张灵巧手在整手联调前先用单指台架建立可回放基线，因为整手抖动、过流等现象在相序、编码器、齿轮空程、腱绳预紧等多处都能复现，可辨识性极低。
推荐理由：文章把整手联调的模糊故障拆成电流环、腱传动、CAN FD 三层可测项，工程师可直接照搬其台架检查顺序与验收记录方法。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分6464 Sanctuary AI 在 Tier 1 汽车供应商产线验证 Physical AI，线缆插装任务成功率超 99.5%
Sanctuary AI 宣布其 Physical AI 在一家全球 Tier 1 汽车供应商的复杂线缆插装任务上达到 99.5%+ 的任务成功率，节拍时间 2.54 秒，并通过客户实际产线基准验证。
推荐理由：原文给出了线缆插装任务的 99.5%+ 成功率与 2.54 秒节拍，可作为柔性物料自动化落地的参考基准。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分5656 Sanctuary AI 在液压机械手上演示零样本手内物体操控
Sanctuary AI 展示其自研液压机械手的零样本手内操控能力：完全在仿真中训练的策略直接迁移到真实世界，仅用指尖（不借助手掌）连续 10 次将字母方块旋转到指定朝向而不掉落。该演示验证了仿真环境对真实动力学的高保真建模，以及液压驱动与紧凑液压阀在力量、速度和控制上的优势，为工业场景的精密插入与工具使用奠定基础。
Figure AI 新闻精选AI 评分7878 Figure 发布 Helix 02 全身自主人形机器人模型
Figure 发布 Helix 02，用单一神经网络从像素直接控制人形机器人全身，实现行走、操作与平衡的一体化。该模型在 System 2 与 System 1 之下新增 System 0 全身控制器，基于超过 1,000 小时人体动作数据训练，10M 参数、以 1 kHz 输出关节指令，替代了 109,504 行手写 C++。
推荐理由：原文给出了 System 0 的训练数据量、参数规模和控制频率，可据此了解全身 VLA 的分层架构如何落地。
逐际动力官网新闻精选AI 评分6666 逐际动力发布多形态具身机器人 TRON 2，4.98 万元起开放预订
逐际动力发布多形态具身机器人 TRON 2，售价 4.98 万元起，即日起开放预订。TRON 2 采用全身模块化架构，一个本体可快速切换双臂、双足、双轮足三种构型，并支持人形、四足等形态重构。
推荐理由：原文给出构型切换方式、双臂自由度与负载、续航等参数，可据此评估该平台是否适合 VLA 科研与移动操作实验。
逐际动力官网新闻精选AI 评分5757 逐际动力联合南方科技大学CLEAR Lab、香港大学论文入选CoRL 2025，提出GVF-TAPE让机器人看视频学会操作
南方科技大学CLEAR Lab联合逐际动力、香港大学的论文《Generative Visual Foresight Meets Task-Agnostic Pose Estimation in Robotic Table-top Manipulation》入选CoRL 2025，提出GVF-TAPE算法，让机器人通过观看操作视频预测任务执行过程并学会自主操作。
推荐理由：论文给出LIBERO基准成功率与实机任务结果，可看出纯RGB视频驱动操作训练相比依赖深度相机和动作标注方法的差距。
Figure AI 新闻精选AI 评分6666 Figure 的 Helix VLA 模型学会自主叠毛巾，同一架构仅换数据集即可跨任务迁移
Figure 的 VLA 模型 Helix 展示了人形机器人用多指手端到端自主叠毛巾，官方称这是人形机器人首次以端到端神经网络完成该任务。同一套 Helix 架构此前用于物流包裹翻转任务，此次未修改模型与训练超参数，仅新增数据集即迁移到叠毛巾。
推荐理由：同一套 Helix 架构不改模型与超参数、只换数据集就从物流任务迁移到叠毛巾，展示了跨任务泛化的可迁移做法。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分5757 Sanctuary AI 展示用强化学习控制液压灵巧手的抓握重定向能力
Sanctuary AI 展示了在仿真中训练的 in-hand reorientation 策略在真实液压灵巧手上执行，可在对抗重力并额外加载 500 克重量的情况下完成手内重定向。该公司称其自研强化学习方法在训练中未见过的 500g 负载扰动下仍能完成手内重定向。其液压手具备较多主动自由度，支持手指侧摆与手内操作，采用液压驱动以获得力量、速度和控制性能。
推荐理由：原文给出了仿真训练策略迁移到真实液压手并承受 500g 未见负载的细节，可作为灵巧操作训练迁移的参考案例。
Sanctuary AI 新闻精选AI 评分5757 Sanctuary AI 借助 NVIDIA Isaac Lab 加速灵巧手学习
Sanctuary AI 借助 NVIDIA Isaac Lab 开源机器人学习框架，对其高自由度、高强度、高速液压灵巧手实现业界领先的 sim-to-real 灵巧操作策略迁移。
已经到底了