1、 英国首台工业用途的人形机器人亮相 总部位于伦敦的机器人和人工智能公司 Humanoid 于 9 月 18 日发布了 HMND 01 Alpha 原型。Humanoi d 的机器人身高近87 英寸（220 厘米），时速可达 4.4 英里（7.2 公里），可承载 33 磅（15 公斤）或以 上的有效载荷。该模型是英国第一款用于工业用途的人形机器人，旨在执行物流、零售和制造领域的复杂 任务。该公司成立仅一年，已完成两项现实世界的概念验证 (POC)，并组建了一支由约 170 名世界级工程 师、机器人专家和人工智能专家组成的强大团队。HMND 01 Alpha 仅用了七个月就完成了打造。这款轮 式机器人由 NVIDIA 最新发布的 Jetson Thor 平台驱动，该平台为其配备了强大的"机器人大脑"，可帮助 其自主思考和行动。除了专为物流设计的轮式版本外，该团队称还测试了一款面向未来消费者使用的双足 HMND 01模型。这两款系统均设计用于工厂车间和商店过道等狭小空间，这些空间对精准度、灵活性和 自主决策至关重要。 2、 OpenMind 发布智能机器人开源操作系统 OpenMind 公司今天宣布发布其开源操 ...

针对以上难题，来自上海科技大学的研究团队 提出了一种印刷人机界面 。 它由用于表面肌电图 (sEMG) 采 集和刺激反馈的电子皮肤、具有多模态触觉感知的传感软机器人以及用于手势分类和材料识别的机器学习算法 组成 。 在我们日益数字化的世界中，人类与机器的交互方式正经历一场深刻的变革。从传统的键盘、鼠标，到触摸 屏，再到语音控制与手势识别，人机界面不断朝着更直观、更自然的方向演进。近年来，一种被称为 "软人机 界面" 的新兴技术，正在悄然重塑我们与计算机、机器人及智能设备之间的互动模式。 软人机界面，顾名思义是一种基于柔性电子技术的新型交互界面，它注重可用性、可访问性和可学习性，致力 于让界面变得更加直观明了。 其 独特之处在于其能够实现双向通信，不仅人类可以控制机器，机器也能通过 多种传感方式感知环境并向人类提供反馈，从而实现真正意义上的交互。 然而，尽管前景广阔，这项技术在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，如何精准识别与解释复杂的生理信号？ 如何实现低成本、规模化制造？又该如何适配不同用户的个体差异？这些问题的解决，将直接影响软人机界面 技术的普及与应用成效。 ▍柔性电子技术打造"电子皮肤" | GUOHUI ...

微小型移动机器人作为新兴研究领域，因其结构紧凑、机动性强等特点受到广泛关注。目前已有电磁电机、压 电致动器、磁致动器等多种驱动方式的微型机器人被开发。其中，压电机器人因响应速度快、精度高、结构紧 凑等优势，成为工业与生物医学应用中具有潜力的技术方向。 ▍提出3DMPPR，实现耦合干扰最小化 面对上述挑战，来自 北京大学的研究人员 基于结构动力学建模和结构设计，设计出一款三自由度小型压电平 板机器人（ 3DMPPR）。 然而，该领域仍面临多项技术挑战。其中基于行波驱动的压电平板机器人虽具备运动平稳、结构简单、易于承 载和易于批量生产等优点，但在实现多自由度运动方面存在明显局限。现有设计大多难以在单一平板结构中同 时生成正交或旋转行波，导致运动自由度受限，直线运动性能不佳、转弯半径过大等问题普遍存在。此外，振 动模态耦合现象干扰运动精度与方向控制，而通过独立多驱动单元拼装、高阻尼材料连接或附加支撑结构等传 统解决方法，又易导致结构复杂、装配困难及制造成本上升。 研究团队首先建立了行波驱动下平板机器人在动态接触摩擦中的动力学模型 ， 揭示了激励参数对振幅、切向 速度和动摩擦力的影响机制，从而确定了最大化驱动力的最优 ...

在人形机器人领域，谐波关节作为关键部件，其性能与设计直接影响着机器人的灵活性、负载能力和成本效 益。随着人形机器人应用场景的不断拓展，从工业生产到服务领域，市场对谐波关节的需求也在持续增长。 然而，当前市场仍面临着诸多挑战。一方面，传统谐波关节的重量较大，限制了机器人的负载能力和灵活性， 尤其是在轻量化设计需求日益凸显的当下，这一问题尤为突出。另一方面，现有解决方案在力位控制精度、安 装便捷性以及成本控制等方面存在明显不足，用户在实际应用中常常面临精度不够、安装复杂和成本过高的困 境。这些问题不仅制约了人形机器人在更多领域的广泛应用，也反映出市场对更高效、更灵活、更经济的谐波 关节解决方案的迫切需求。 基于对行业趋势的敏锐洞察和对市场痛点的深度剖析，国产谐波减速器及机电一体化执行器领域头部企业同川 精密积极投身研发，并于近日对外官宣 将在第二十七届中国国际工业博览会（ CIIF 2025）期间正式推出 HarmoCore 系 列 轻 量 化 谐 波 关 节 。 据 机 器 人 大 讲 堂 了 解 ， HarmoCore 系 列 涵 盖 TCHL-11M 、 TCHL- 14M、TCHL-17H、TCHL-20 ...

想象一下，如果机器人也能像我们一样， 通过 刷 视频 就能 学习各种 操作技能 ——比如从抖音上的叠衣服 技巧学会整理衣物，从B站的收纳教程学会归置物品——那会是什么样子？ 听起来很科幻？但在 本月公布的 CoRL 2025 论文收录名单中，一篇来自南方科技大学 CLEAR Lab、逐际 动力和香港大学的联合研究，正在把这个设想变成现实。 收录地址： https://www.corl.org/program Conference on Robot Learning (CoRL)可不是一般的学术会议。作为机器人学习领域的顶级 学术 会议 ， 自 2017年创办以来，CoRL始终引领着机器人学习的技术前沿。 今年 CoRL 2025 关注 操作与模仿学 习、感知、规划与安全、运动控制、人形与硬件等 大热核心 主题 ，竞争之激烈可想而知。 [图：机器人通过观察人类来学习] ▍ GVF-TAPE ： 让机器人先 " 看懂 "再操作的新范式 在具身智能训练的数据金字塔中， 视频数据是最大的变量 。为什么这么说？因为互联网上有海量的 人类 操 作视频 ——从美食教程到手工DIY，从工业装配到日常家务，这些视频本质上都是宝 ...

基于国家战略发展需求，成立于 2023 年 10 月的智眸未来，虽只成立不足两年，却展现出惊人的发展速度 与战略布局能力。 作为一家专注于人工智能与机器视觉技术的行业级智能检测装备企业， 公司从成立之初便 确立了 "更懂人工智能的行业级智能检测专家" 的目标定位，依托自研的多模态人工智能大模型算法平台，结 合高速视觉检测系统，为精密金属件、橡胶件、注塑件等行业提供高精度、高效率的质检解决方案。 作为智能制造的核心基础设施，工业智能检测装备直接关系到高端制造的产品质量、生产效率与成本控制，因 此被明确纳入《智能检测装备产业发展行动计划（ 2023—2025 年）》的重点发展方向。 在政策推动下， 国内工业质检领域正往自动化、智能化转型。 据行业测算，随着汽车、航空航天、电子元件等领域对质检精度要求的不断提升，以及国产化替代进程的加 速，预计到 2026年，国内工业智能检测装备市场规模将突破万亿规模。这一庞大的市场空间，既为具备技术 实力的企业提供了发展机遇，也吸引了资本的密切关注。 近日，北京智眸未来科技有限公司（以下简称「智眸未来」）成功完成数千万元人民币 A轮融资。本轮融资由 津西集团旗下专业私募股权投资基 ...

以下文章来源于工博会机器人展 ，作者RS项目组 工博会机器人展 . 工博会机器人展（简称RS）是由东浩兰生会展集团承办，上海市机器人行业协会协办，集展示、交 流、商贸、服务于一体的机器人技术、行业应用解决方案、机器人相关核心零部件、特种机器人等的国 际盛会。 2025 第十一届中国机器人高峰论坛 暨第八届CEO圆桌峰会 AI+机器人：解锁多元场景新机遇 在深度的交流中聚焦新格局 亮点抢先看！ 国家工信部领导、市委办领导出席致辞并发布相关产业政策；国内外知名机器人制造企业和应用企业的 CEO，聚焦国内外机器人市场的布局发展前景，探讨机器人产业当下热点、应用场景、痛点难点、标杆案 例、未来发展等不同维度的话题。 ▍ 峰会议程 第十一届中国机器人高峰论坛 13:05-13:10 上海市经信委领导致辞 13:10-13:15 指导单位： 上海市经济和信息化委员会 主办单位： 东浩兰生（集团）有限公司 承办单位： 东浩兰生会展集团上海工业商务展览有限公司 协办单位： 上海市机器人行业协会 论坛时间： 2025年9月24日 下午12:30-16:30 论坛地点： 国家会议中心（上海）4.2H-D2厅 上海市机器人行业协会 ...

智元机器人技术突破 - 灵犀X2人形机器人成功完成高难度"韦伯斯特空翻" 成为全球首例实现该体操动作的人形机器人[3] - 机器人高1.3米 配备28个自由度 通过自研运动控制算法和高精度传感器实现动态平衡与复杂动作控制[3] - 具备骑自行车、跳舞、玩平衡车等多元运动能力 展现全面运动交互及作业能力[3] MicroFactory融资与产品创新 - 公司完成150万美元种子轮融资 投后估值达3000万美元 投资者包括Hugging Face高管及Naval Ravikant[6] - 推出桌面级封闭透明机器人工作站 集成双机械臂系统 支持人工演示或AI训练方式[6] - 工作站专为电路板组装、元件焊接等精密任务设计 通过物理引导训练提升复杂制造流程效率[6] 伊朗人工智能法律应用 - 推出首款AI法律机器人 已接受伊朗法律框架训练 可准确回答各类法律问题[9] - 具备高速分析法律文件及案例的能力 展现人工智能在法律领域的应用价值[9] - 由创新者Mehdi Esmaeili和Mohammad Vahedi开发 获司法官员及法律界人士认可[9] 露笑科技跨界合作 - 漆包线制造商露笑科技联合开普勒机器人及跨境电商公司 共同开发AI家用服务机器人[12] - 计划通过合资公司（由子公司君武智能控股）在未来三年内向欧美市场销售不少于100万台机器人[12] - 合作聚焦嵌入式人工智能技术在家用机器人领域的商业化应用[12] Figure数据战略合作 - 与Brookfield合作获取超10万套住宅单元、5亿平方英尺商业办公空间及1.6亿平方英尺物流设施的人体视频数据[15] - 数据用于训练专有视觉-语言-动作模型Helix 为自主人形机器人提供核心技术支持[15] - Brookfield参与Figure C轮融资 双方将探索GPU数据中心支持及全球业务范围内部署人形机器人的可能性[15]

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在现代工业制造中，无论是汽车焊接、电子产品装配、飞机喷漆还是建筑构件安装，多机器人系统正逐渐成为 提升生产效率的关键技术。 通过在同一工作单元中部署多个机械臂，企业可以在不显著增加成本和空间的前提下，大幅缩短任务执行时 间、提高整体产能。然而，尽管多机器人系统在理论上潜力巨大，其实际部署却面临一个根本性的挑战：如何 在共享且充满障碍物的环境中，高效、安全地协调多个机器人完成多项任务？ ▍多机器人协调的"三座大山" 多机器人协同需同时解决三个核心子问题，每个问题单独求解已属 "计算硬骨头"，而三者的耦合关系更让传 统方法难以突破： 运动规划（ Motion Planning ） ： 需为每个机器人规划 "无碰撞路径"，确保末端执行器精准抵达目标位 置。传统基于采样的算法（如 RRT ）在低维度场景中表现尚可，但当机器人数量超过 4 个、障碍物复杂度 提升时，计算时间呈 "指数级增长" 。 任务调度（ Scheduling ）： 决定任务执行顺序，类似经典的 "旅行商问题（ TSP ）"，属于 PSPACE 完 全问题（计算复杂度随任务量呈指数上升）。即使采用近似解法，也需预设大量规则，难以适配动态场景。 任务分 ...