行业技术范式转变 - 人工智能正经历从“互联网AI”向“具身智能”的范式转变 [2] - 视觉-语言-动作模型与世界模型的突破是这一转变的关键驱动力 [2] - 人形机器人被视为具身智能的最佳物理载体，正从“预编程执行”向“自主认知与决策”跨越 [2] 核心技术挑战与机遇 - 人形机器人的高维度、强非线性及欠驱动特性，使得“感知-决策-控制”闭环的实现极具挑战 [2] - 学术界致力于构建“大脑（认知规划）+小脑（运动控制）”的协同架构以应对挑战 [2] - 当前面临的关键问题包括Sim-to-Real虚实迁移鸿沟、灵巧操作的泛化性以及人机共融的安全性 [2] 前沿研究方向 - 人形机器人动力学建模与控制是核心基础研究方向 [5] - 基于视觉-语言-动作模型的端到端控制以及基于世界模型的预测与规划是前沿方向 [5] - 研究涵盖从多模态感知、灵巧操作学习到系统集成与评估的全技术栈 [5] 学术活动与时间节点 - 行业正通过专刊征稿推动控制科学、人工智能与机器人学的交叉融合 [3] - 征稿旨在深入探讨具身智能大模型如何赋能人形机器人的运动控制与交互能力 [3] - 最新研究成果的稿件提交截止日期为2026年9月30日，拟刊登日期为2026年12月 [9]