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机器人学会“脑补”触感，叠衣服端茶水成功率暴涨90%
近年来，人形机器人研发从行走转向复杂操控，但处理精细家务表现逊色。卡内基梅隆大学联合博世人工智能中心团队提出 HTD 模型，让机器人预判触觉，在 5 项任务上成功率提升 90.9%，部分代码开源。
国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。
Yann LeCun离开Meta后首篇论文？使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文，提出GenMimic方法，让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集，经仿真和真实实验验证方法可行。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
刷新硅谷融资纪录！华人具身智能团队刚毕业融资过7亿元，平均年龄不到28岁
华人主导的Genesis AI公司成立仅一月完成1.05亿美元种子轮融资，刷新硅谷两项融资纪录。团队平均年龄不到28岁，靠开源的Genesis物理引擎吸引投资，致力于开发通用机器人基础模型和通用机器人。
仅看视频就能copy人类动作，宇树G1分分钟掌握100+，UC伯克利提出机器人训练新方式
UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统，能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作，还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略、策略迁移到实体机器人。
具身智能机器人年度总结，来自英伟达机器人主管
英伟达机器人主管Jim Fan在2025年末判断机器人领域仍处蛮荒时代。他指出该领域缺乏统一评测体系，硬件进展快但可靠性不足限制软件迭代，VLM→VLA技术范式有问题，还分享了数据、模型等方面情况。
机器人“梅西”的养成：干活之前，得先学踢足球
文章讲述人类驯化机器人踢足球的历程，从早期探索到如今技术发展，涉及比赛设置演变、技术难点攻克、团队配合提升等，还探讨了机器人踢球能力迁移及赛事商业前景，展望2050年机器人足球队目标。
世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。