中科院半导体所与港大在《Science》发表铁电隧穿结存储器件成果
中国科学院半导体研究所团队与香港大学团队合作在《Science》发表铁电隧穿结存储器件成果,采用氮化硼势垒层、3R堆叠硫化钼滑移铁电层和单层石墨烯电极,使极化同时调节隧穿势垒高度与参与隧穿的电子数量。
推荐理由:原文拆解了器件结构与双机制协同放大的原理,读者可据此理解读出对比度与耐久性为何此前互相制约。
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值得读的嵌入式与机器人论文:操作泛化、运动控制、端侧推理效率与新基准的精选。
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中国科学院半导体研究所团队与香港大学团队合作在《Science》发表铁电隧穿结存储器件成果,采用氮化硼势垒层、3R堆叠硫化钼滑移铁电层和单层石墨烯电极,使极化同时调节隧穿势垒高度与参与隧穿的电子数量。
推荐理由:原文拆解了器件结构与双机制协同放大的原理,读者可据此理解读出对比度与耐久性为何此前互相制约。
Science Robotics Volume 11, Issue 118, September 2026 发表一篇论文,题为 Stabilizing telerobotic endobronchial imaging and interventions in breathing lungs with a helical brace。
Science Robotics Volume 11, Issue 118, September 2026 发表论文,题为 AI-driven actuation-compatible tracking for closed-loop navigation of miniature robots in vivo。
Science Robotics Volume 11, Issue 118, September 2026 发表论文 Bioimpedance meets biomechanics。
推荐理由:论文把电生物阻抗测量与肌肉束力学结合,为可穿戴肌肉状态监测提供了新的传感思路。
Skild AI 宣布通过物理自我对弈完成一项后训练突破,其机器人基础模型 S1 在与自身对弈的仿真中学会了踢足球等高度灵巧和动态的任务。模型只被给出进球这一个目标,在 NVIDIA Isaac Sim 中与近期版本的自己对抗,逐步自行学会带球过人、护球和铲球,这些行为因有助于进球而涌现,未手工设计奖励。
推荐理由:原文给出仿真时长、涌现行为和 sim-to-real 迁移结果,可据此评估自我对弈后训练路线在具身智能上的可行性。
作者结合 Linux 内核收到 AI 生成的 prom21-xhci 驱动补丁和 EmbedAgent(ICSE 2026,arXiv:2506.11003)基准,分析 AI 在嵌入式开发中的实际边界。
推荐理由:原文结合内核补丁案例与 EmbedAgent 基准数据,给出可直接对照的 AI 分工清单,便于工程师判断哪些活可交出去。
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。
Science Robotics 2026 年 9 月刊(Volume 11, Issue 118)发表论文 AthenaZero,介绍一款面向动态操作的低惯量双臂机器人,作者来自相关研究团队。原文链接:https://www.science.org/doi/abs/10.1126/scirobotics.aee1868
8月21日,由IEEE机器人与自动化学会技术支持的2026世界机器人大会先进机器人与自动化学术会议(WRC SARA)在北京举办,香港城市大学讲席教授Kazuhiro Kosuge、世界青年科学家联合会副秘书长王佳出席致辞,慕尼黑工业大学Gordon Cheng与香港大学Heping Chen分别作主题报告。
推荐理由:会议公布了10国122篇投稿与获奖论文题目,可据此了解机器人学术界的当前研究热点。
Figure AI 发布机器人训练数据集 Index,配套 App 已在 Google Play 与 App Store 上线,累计下载 264,000 次、覆盖 108 个国家,Creator 上传超 1600 万条视频,每秒处理 30 分钟视频上传。
推荐理由:原文披露了每千小时数据的任务与物体多样性指标,以及五阶段数据管线,可作为机器人数据采集规模化的参考。
Skild AI 发布旗舰机器人基础模型 S1,作为上下文学习器,仅凭一段视频演示即可执行未在预训练中出现、最长 10 分钟的操作任务,无需微调或后训练。在内部基准上,未见任务中 ICL 在 100k 小时预训练数据下达到 66% 成功率,语言提示 VLA 为 9%;已见任务中 S1 达到约 96%。一次上下文演示约等于 380 个后训练示例,植物移盆任务从演示到自主执行用时 11 分钟。
推荐理由:原文给出 ICL 与语言提示 VLA 在 1k 到 100k 小时预训练下的成功率对比,可作为评估提示范式选型的参考。
Ottobock 宣布公开发布 #DearAI Community Library,由 Microsoft 提供支持,由肢体缺失和肢体差异人群自行创建、筛选和标注,现已在 https://huggingface.co/ottobock 免费提供。
推荐理由:原文给出了数据集构成、研究背景数字和 Hugging Face 地址,关注 AI 数据偏见的读者可据此评估其可用性。
波士顿动力与现代合作,用人类示范和强化学习训练 Atlas 人形机器人完成此前未见的 Ghost Rabona 花式踢球动作。团队用光学动作捕捉记录球员与工程师 Roberto 的高保真运动数据,经重定向映射到 Atlas 运动学结构后,在云端 GPU 并行数千次仿真训练,相当于 24 小时内完成一年的物理试错,学到的策略几乎全部首次上机即成功。该训练方法可迁移到仓储、工厂等实际作业任务。
Dexterity 公开其物理 AI 世界模型 Foresight,该模型基于生产环境中超过 1 亿次自主动作的经验训练,面向企业物流场景的安全关键型机器人应用。
推荐理由:原文给出世界模型在生产环境的训练规模与决策时延,可据此了解工业操作场景对世界模型的可解释与实时要求。
2026年1月,重症医学顶刊《Critical Care》(IF=10.6)刊发上海长海医院方凡夫教授团队联合卓道医疗完成的研究,验证悬吊式下肢康复机器人对ICU获得性肌无力的疗效。
推荐理由:给出了肌肉厚度下降0.2%对6.3%的具体对照数据和试验设计,可评估该方案的循证强度。
Skild AI 提出 Omni-bodied Learning,让机器人模型仅通过观看人类视频演示即可学习新技能,只需不到 1 小时的机器人数据微调。该方法针对遥操作数据在多样性与规模上的瓶颈,以及视频缺少力/力矩信号和人机形态差异(Embodiment Gap)等挑战,旨在让基础模型的任务学习具备可扩展性。
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 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 的 VLA 模型 Helix 在折叠衣物、分拣包裹之后,又学会了装载洗碗机,全程没有新算法和专门工程,只补充了新数据。Helix 能把堆叠的盘子逐一分离并按顺序放入,用一只手拿起玻璃杯、调整姿态后由另一只手小心放置,还能应对杂乱的初始摆放,并从误抓或碰撞中恢复。Figure 表示这说明同一套通用架构可以覆盖差异很大的日常任务,是向可扩展的通用人形智能再进一步。
推荐理由:同一套 Helix 模型仅靠新增数据就学会装洗碗机,可看出通用架构跨任务复用的落地路径。
逐际动力发布具身智能训练新范式 LimX DreamActor,将 Real2Sim2Real、模仿学习与真机强化学习结合,用于提升具身模型训练与部署的效率和稳定性。
推荐理由:原文给出了从消费级相机采集、三维重建到仿真预训练与真机强化学习后训练的完整流程,可作为具身智能训练管线的参考。