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王兴兴署名，宇树机器人春晚之后又进化了：单个策略就能学习各种极限动作

春晚上，宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在，多机构提出 OmniXtreme 通用策略，可执行各种极限动作。该框架分两阶段，经测试在仿真和现实中表现出色，打破了泛化壁垒。

麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报，存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难，中控技术的TPT及TPT 2模型，在兰州石化榆林化工应用效果好，其优势源于数据和行业经验，也体现了破局决心。

具身智能领域数据难题待解，极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器，长期或与VLA融合。其团队成果显著，还将探索多维度建模与数据配比优化。

北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。

南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。

OpenAI奥特曼预警超级智能将至，带来巨大冲击。OpenAI抛出13页政策文件，核心提案有建立AI公共财富基金、试点4天工作制、对机器人征税、给“人类专属”工作涨薪，虽多为探索性提案，但信号值得关注。

它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA多模态数据集WIYH，将于2025年12月开放。该数据集突破大，特点鲜明，优势明显，其发布填补数据空白，奠定以人为本范式。

新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。

Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。