具身智能研究综述 - 文章整理了数十篇具身智能领域的综述论文，涵盖数据集、评测、视觉-语言-动作模型(VLA)、视觉语言导航(VLN)、强化学习、基础模型和扩散策略(DP)等方向 [1] 视觉-语言-动作模型(VLA) - 从动作标记化视角综述VLA模型的发展 [2] - 自动驾驶领域的VLA模型应用现状 [2] - VLA模型后训练与人类运动学习的类比研究 [2] - 探讨VLA模型的概念、进展、应用与挑战 [5] - 机器人视觉中的多模态融合与VLM应用 [6] 机器人基础模型 - 机器人领域基础模型的应用现状与未来挑战 [3] - 深度强化学习在机器人领域的实际应用案例 [3] - 扩散策略在机器人操作中的分类与发展方向 [3] - 面向具身AI的机器人基础模型研究进展 [9] 工业机器人技术 - 具身智能工业机器人的概念与技术框架 [4] - 受神经科学启发的具身智能体框架Neural Brain [4] 机器人导航与操作 - 物理模拟器在具身AI时代的机器人导航与操作应用 [5] - 目标导向导航的多模态感知技术 [5] - 扩散模型在机器人操作中的应用现状 [5] - 基于模仿学习的灵巧操作技术综述 [5] - SE(3)等变机器人学习与控制方法 [6] 多模态大模型 - 具身多模态大模型的发展与数据集建设 [8] - 大模型在具身AI中的研究挑战 [8] - 网络视频数据在通用机器人学习中的应用 [9] 数据集与评测 - 通用型具身智能体数据集标准建设 [9] - 人形机器人远程操作技术研究 [9]