具身智能领域研究进展 2025年核心研究方向 - 扩散策略优化：多篇研究聚焦扩散策略在机器人操作中的应用，包括Latent Space强化学习[2]、流轨迹简化处理[2]、推理时模态组合[2]以及接触式操作的慢快策略学习[2] - 多模态融合：涉及视觉-触觉策略[3][5]、雷达-相机融合抓取[3]、跨模态表示学习[7][9]以及视觉-语言模型课程设计[3] - 通用化策略开发：包括跨机械臂适配的抓取策略[3]、零样本仿真到现实迁移[3][6]、物体中心表示法[7]以及大规模仿真训练[3][6] 技术方法创新 - 模仿学习革新：提出无机器人的人类视频训练[4]、单次演示学习[2][5]、演示数据生成[3]以及去噪加速策略[5][8] - 世界模型构建：Robotic World Model强调神经模拟器优化[2]，LaDi-WM利用潜在扩散进行预测操作[7]，Unified World Models耦合视频与动作扩散[6] - 高效策略架构：包括混合专家去噪器[6]、一致性蒸馏[8][9]、稀疏可重用策略[8]以及十亿参数级Transformer扩展[11] 应用场景突破 - 灵巧操作：涵盖双手协调策略[2][5]、非抓取式操作[5]、透明物体抓取[3]以及不规则物体追踪[4] - 跨领域迁移：研究分割掩码跨载体迁移[4]、人类视频到机器人动作转换[3][5]以及跨形态技能表示[6] - 实时控制优化：开发高频重规划策略[3]、事件相机驱动跑酷[5]以及流匹配快速策略[6][7] 数据集与训练范式 - 超大规模训练：Dex1B项目使用10亿演示数据训练灵巧操作[9]，DataMIL研究数据选择对模仿学习影响[6] - 仿真-现实协同：Sim-and-Real联合训练方法在平面推动[5]和操作策略[5][6]中验证有效性 - 新兴训练技术：包括无数据模仿学习[5]、强化与模仿学习交错[5]以及人类视频预训练[7][11]