具身智能综述与研究方向 - 文章整理了数十篇具身智能相关综述，涵盖数据集、评测、VLA、VLN、强化学习、基础模型、DP等多个方向，展示具身智能发展路线 [1] - 内容来自具身智能之心知识星球，提供近30+具身路线学习和近200家具身公司与机构成员交流机会 [9] 视觉-语言-动作(VLA)模型 - 从动作标记化视角综述VLA模型，探讨其在自动驾驶领域的应用 [2] - 分析VLA模型后训练与人类运动学习的相似性，包括进展、挑战和趋势 [2] - 综述VLA模型的概念、进展、应用和挑战 [5] - 针对具身AI的VLA模型进行系统调查 [7][8] 机器人基础模型与强化学习 - 探讨基础模型在机器人领域的应用、挑战和未来发展方向 [3] - 调查深度强化学习在机器人真实场景中的成功案例 [3] - 分析扩散策略在机器人操作中的分类、应用和未来趋势 [3] - 研究机器人操作中的模仿学习方法 [5] 具身工业机器人与神经科学启发 - 提出具身智能工业机器人的概念和技术框架 [4] - 开发受神经科学启发的具身智能体框架Neural Brain [4][5] 多模态感知与机器人导航 - 调查基于物理模拟器的机器人导航和操作技术 [5] - 研究目标导向导航中的多模态感知方法 [5] - 分析机器人视觉中的多模态融合和视觉语言模型 [6] - 探讨SE(3)-等变机器人学习和控制方法 [6] 生成式AI与机器人操作 - 调查生成式人工智能在机器人操作中的应用 [6] - 研究扩散模型在机器人操作中的进展 [5][6] 具身AI系统与数据集 - 开发通用型具身智能体标准和统一数据集 [9] - 探索从互联网视频中学习通用机器人技能的方法 [9] - 调查人形机器人远程操作技术 [9] - 研究基于基础模型的机器人学习向具身AI发展 [9]