点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 最近具身社区里有同学提出了一个很有意思的问题："大型科技与人工智能公司才刚刚开始涉足实体领域 吗？" 这个问题也引发了大家的讨论。今天峰哥就和大家聊聊这个话题，也欢迎感兴趣的同学加入我们的社 区一起交流～ 结合摩根士丹利《机器人年鉴》的相关资料，可以明确以下信息： 大厂实体化布局已持续推进 从技术演进路径看，全球大型科技与AI公司（如谷歌、OpenAI、苹果等）的布局并非刚刚起步，而是呈 现"数字-实体"的进阶脉络：2022-2024年聚焦聊天机器人等数字产品，2025年后逐步拓展至可穿戴设备、移 动设备。当前已进入灵巧机器人阶段，2030年后将深入人形机器人及多形态机器人领域。 实体布局需依托全产业链资源支撑 机器人市场规模增长潜力显著 摩根士丹利预测，至2050年全球机器人仅硬件端营收即可达到25万亿美元（包含后面大的ai公司入局）。其 中2030年将突破5000亿美元，2040年约达9万亿美元，实 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 1月6日，美国西部时间10点。拉斯维加斯迎来了属于科技产业的年度高光时刻：2026年美国消费电子展（CES 2026）。 今年的热度空前，AI+硬件成为主要topic，还有一个亮点就是"中国品牌太多了"。 本届CES参展商总数超过4000家，其中中国企业参展总数达到942家，占比约22%，是全球第二大参展国。 从展示技术到秀产品 CES2026中，不乏各类优秀的中国产品，和以往不同，本次则更关注产品的落地能力。中国智造的声音也越来越响。 1）具身领域 本次参展的38家人形机器人展商中，有21家来自中国，占比达55%； 今年参展的中国具身企业已不再满足于"秀技术"，开始用工程交付能力、场景复用能力、和真实商业现场运行能力，来定义行业的竞争坐标。现场众多优秀的具身 企业，争先被海内外媒体报道。 其中来自中国苏州的优理奇机器人（UniX AI）在CES亮相后迅速成为全球媒体关注的焦点。开馆初期便被纳入CES官方 ...

编辑丨 机器之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 想象一下，你正在训练一个未来的家庭机器人。你希望它能像人一样，轻松地叠好一件衬衫，整理杂乱的桌面，甚至系好一双鞋的鞋带。但最大的瓶颈是什么？ 不是算法，不是硬件，而是数据 —— 海量的、来自真实世界的、双手协同的、长程的、多模态的高质量数据。 因此为了整个具身智能探索加速，开源集合成为了大家的共同选择，从谷歌 Open-X Embodiment、智元 AgiBot Digital World，到智源 RoboCOIN 与它石智航的 World In Your Hands，都在试图构建更庞大、更完善的数据集合，并开源给到全行业。 但在 1 月 6 日，有一家公司将这件事做到新高度，进行了超过 1 万小时、接近百万 clips 的具身数据集合开放，这是行业最大规模、也是泛化程度最高的开源数据 集合，它就是 简智机器人的 "10Kh RealOmni-Open DataSet" 。 （ 下载地址为： https://huggingface.co/datasets/genrobot2025/10Kh-RealOmin-OpenData ，其他数据正在 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 纯视觉的灵巧手，锁死了五指操作的上限。 人类的五指结构，是自然界长期进化筛选出的 "操作最优解"。 五指灵巧手作为最泛化的末端形态，是具身智能真正迈向全人形智能的关键一环，同时也是真实场景驱动下 的 "精细化操作需求" 。 但灵巧手操作太难了，主要有三点： ★ 灵巧操作受限于"看得见摸不准" 近日，乐聚机器人联合开放原子开源基金会， 正式开源首批800条高质量力触觉灵巧操作数据集 ，该数据集 已在 乐聚OpenLET社区 上线，向行业开发者、科研团队开放获取。后续计划开源涉及工业场景的更多数据集 ★ 首先，灵巧手硬件还没有收敛，市面缺乏成熟稳定的产品； 其次，模型训练比较困难，纯视觉无法有效利用灵巧手的传感器信息； 最后，也是尤为关键的一点， 没有数据 ，开源数据少，数采很困难，并且大部分开源数据没有力触； 资源。 这是国内首次面向真实作业场景的人形机器人灵巧操作真机数据 ，比较精准的填补了领域高质量灵巧操作数 据的迫切需求， 26年大概率会是灵巧操作研究爆发的一年。 atmogit链接：https://ai.atomgit.com/lejurobot/LE ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨 具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 从开源具身世界模型平台，到发布大小脑系统，我们一直致力于为机器人构建更强的 理解能力与决策能力 。过去一段时间，社区用户基于这些基础 设施已经构建了很多令人印象深刻的 Demo，也验证了世界模型作为模拟器、大小脑系统作为控制器的可行性。当机器人走出实验室，走向开放、 复杂且持续变化的真实世界时，一个更核心的问题随之出现：如何真正实现通用机器人的规模化部署与智能化运行。 现有 VLA 预训练模型已经提供了强大的通用性。但 真实世界的部署受困于更高的任务专精度要求，以及离线数据采集方式的边际效益递减 ，往往需要通过后训练 获得更高的任务成功率。遗憾的是，当前主流的 VLA 后训练方法仍受 离线、单机、串行采集等因素制约 ，难以支撑高效、持续的真实世界学习。 这些限制并非源自具体算法，而是来自 学习范式本身 。 SOP：分布式在线后训练框架 SOP 的 ...

具身智能之心VLA技术交流群来啦～欢迎VLA模型、VLA+RL、轻量化与部署方向的同学加入！ 添加小助理微信AIDriver005，备注：昵称+机构+进群。 ...

在本次活动上，征和工业正式发布了全球首创链式灵巧手——臻手・CHOHO Hand， 该产品兼具高承重、 高抗力、高可靠、高耐久、高精度、高能效、低自重、低成本八大核心优势，成就灵巧手行业全能"八边形 战士"。与星源智的合作，将借助后者在具身智能模型领域的技术优势， 为灵巧手注入自主感知、规划决策 和自适应能力 ，为人形机器人、协作机器人、机械臂等提供系统性末端泛化执行方案。同时，双方还将联 合开展灵巧手大模型的研发，推进在实际场景中的测试训练与迭代优化，确保技术与市场需求精准匹配。 在具身智能产业加速落地的关键阶段，机器人的高质量发展已超越"硬件+软件"的简单叠加，而是跨领域资 源整合、协同研发与优势互补的深度联动。此次星源智与征和工业的携手，实现了硬件性能与软件智能的 双向赋能，打通了灵巧手从技术创新到产业化应用的关键链路，为具身智能行业规模化落地按下"加速键"。 .... . . . . ® CHOHO 青岛征和工业股份有限公司 & 北京星源智机器人科技有限公司 签约仪式 CHOHO 星源 智 タり 存、 波 E > ALLA 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 1月6日，" 具身智能灵巧 ...

>> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 但pi貌似不"听话"，不好调，总是达不到预期效果。这个事情，是很多同学持续在吐槽的。不少同学说，相当多的时间"浪费"在踩 坑上了。 想要基于pi系列，完成数据、VLA模型训练优化、部署一整套任务，对很多初学者来说非常困难。有的同学甚至踩了半年坑都无法真的 入门，更不用说取得较好效果。 ★ 其模型能力引领通用机器人从实验室走向工业制造、家庭服务等实景应用，成为 2025 年来业界众多 VLA 模型的核心参考。学会 π 系列 模型，即掌握 VLA 模型的核心根基，更能为科研创新、求职就业、工业落地赋能添翼。 不少公司基于pi系列搭建自己的真机demo，比如叠衣服、拆箱子等，或基于这个思路改进优化。physical intelligence的每次新工作发布， 都会引起行业反响。 ★ 2024.10 π0：首创 Flow Matching 连续动作轨迹预测，突破传统离散动作精度瓶颈，为精密制造、自动驾驶等场景提供毫米级操作基础； 2025.04 π0.5：异构任务协 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Zhe Li等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 ★ 本文的主要作者来自北京智源人工智能研究院、哈尔滨工业大学、香港科技大学、上海交通大学、北京大学和悉尼大学。本文的第一作者为北京智源人工智能 研究院的实习生李哲，主要研究方向为具身智能和3D数字人。共同一作是哈尔滨工业大学的韦杨扬。本文的通讯作者为北京大学计算机学院研究员、助理教授 仉尚航和北京智源研究院研究员迟程。 行业痛点：多阶段流程带来的信息损失 当爵士乐的节拍响起，人形机器人即刻舒展肢体，抬手、转身、踏步精准踩中每一个鼓点；当演讲者的话音落下，它又能顺着语调的抑扬、话语的重音，自然抬 手、侧身、点头，用恰到好处的肢体语言强化表达。 这不是科幻电影里的片段，而是 RoboPerform 正在实现的现实。 它打破了人形机器人 "照本宣科" 的动作困境，既让机器能随音乐即兴起舞，也能配合语音生成自然手势，真正听懂声音的情 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 当具身的上限被数据左右时，一定会有越来越高效的采集方案。这不仅仅是机器人领域的趋势，还是整 个以"数据为驱动"产业的基因。 具身智能行业有一个众所周知的困境，就是数据不够。 当具身智能的上限被数据锁死，一场关于"数采效率"的军备竞赛便成了必然。 这不仅是机器人学的技术演 进，更是所有"数据驱动型"产业刻在基因里的进化逻辑。 然而，理想与现实的鸿沟正横亘在每一位从业者面前。无论是基座模型还是规模化的高质量数据，都在一边 发展一边优化。 当前，在开发的不同阶段和需求下，我们看到具身智能行业大致形成了几种数采路线：UMI、真机遥操、人 类视频、仿真生成等，但它们各有限制： 机器人要完成灵巧操作的学习，必须要从训练数据中找到线索。这个线索可以是抓取的力量、目标物体 的纹理与颜色、每个指头的协调运动以及不断的视角切换。 机器人若要习得真正的"灵巧"，必须从数据中寻得线索。 如果我们要求机器人像人一样思考，就必须先赋予 数据"人性"的颗粒度。 近期，灵初智能一套便携式外骨骼穿戴设备的出现，正试图打破僵局。拟人臂、触觉手套、同构外骨骼…… 这不仅是硬件的升级，更是将数采维 ...