点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Feng Yan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。 在机器人操作领域，"通用性" 始终是难以攻克的难关——现有方案要么局限于 2D 视觉理解，无法适配物理世界的 3D 空间交互；要么依赖单一数据集训练，面 对不同机器人、不同场景就 "水土不服"。 而美团团队提出的 RoboTron-Mani ，以 "3D 感知增强 + 多模态融合架构" 为核心，搭配涵盖多平台数据的 RoboData 数据集，实现了 "跨数据集、跨机器人、跨 场景" 的全能操作：既通过相机参数与占用率监督强化 3D 空间理解，又借助模态隔离掩码提升多模态融合精度，最终在模拟与真实场景中，成为首个超越专家 模型的通用型机器人操作策略。 RoboTron-Mani 官方项目页 ：https://github.com/EmbodiedAI-RoboTron/RoboTron-Mani 为什么要重构机器人操作的模 ...