技术方向
灵巧手与操作能力：多指灵巧手硬件、触觉传感、抓取与长程操作任务的进展。
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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。
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 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 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 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。