具身智能领域最新研究进展 1 UniSim通用现实世界交互模拟器 - 通过生成式建模整合多源数据（图像/机器人/导航数据）实现高层级指令和低层级控制的视觉结果模拟 [3] - 应用场景覆盖游戏/电影内容生成和具身智能体纯模拟训练（零样本迁移至现实）[3] - 实验证明可同时训练视觉语言策略和强化学习策略 [3] 2 因果世界模型与鲁棒智能体 - 首次证实最优智能体必须学习真实因果模型以实现跨领域泛化 [5] - 研究结论对迁移学习和因果推断领域产生深远影响 [5] 3 MAMBA元强化学习框架 - 结合模型方法与元强化学习技术实现15倍样本效率提升 [8] - 在高维任务场景验证有效性，推动现实世界泛化能力突破 [8] 4 EMMA多模态具身智能体 - 通过文本世界LLM指导视觉世界VLM训练（DAgger-DPO算法）[10] - ALFWorld基准测试成功率提升20%-70% [10] 5 Text2Reward自动奖励生成 - 基于LLM生成可执行密集奖励代码（无需真实数据）[13] - 17项操作任务中13项超越专家编写奖励 [14] 6 在线持续学习智能体 - 提出Behavior-IL/Environment-IL框架解决现实场景持续学习问题 [17] - CAMA机制无需任务边界信息即实现参数更新 [18] 7 AMAGO情境强化学习 - 通过并行化Transformer训练解决长期记忆和元学习挑战 [21] - 可攻克开放世界多指令完成难题 [21] 8 LLM世界模型构建 - 创新性采用PDDL构建显式世界模型（支持40+动作生成）[22] - 在Household领域成功求解48项复杂规划任务 [23]

陈守丽是一位资深销售员，为了把握潮玩产业发展机会，去年她所在的公司将办公场地从广州搬到东莞 市石排镇，她连家也跟着搬了过来。 在石排镇"中国潮玩之都·潮玩中心"的一间写字楼里，陈守丽介绍，公司之所以搬迁到这里，是因为这 里产业集中，方便客户前来考察。以前广州也是对外展示窗口，交通等配套条件也很好，但石排镇的潮 玩中心建好后，更有集群效应。 "我们2019年就推出自己的潮玩品牌，是最早做自有IP的公司之一。"陈守丽介绍道。她拿起一个玩偶， 这是"EMMA"——公司自主设计的品牌。店里大大小小的EMMA形态各异：有的坐在地上，脚朝前； 有的戴着硕大且样式繁复的帽子；有的站着，穿着各式好看的衣服。无论什么样式，它们的眼睛的形状 和表情大致相同。 因为LABUBU在海外销售火爆，东莞石排镇被推到了聚光灯下。不少海外和国内的商人们顺藤摸瓜地 找到了这里，让这个在东莞存在感并不太强的小镇，引来全球的目光。 事实上，石排镇拥有国内顶尖的玩具制造产业链，泡泡玛特的发展离不开石排镇众多工厂的支撑。随 着"潮玩"成为热门词汇，商人们追逐着潮玩带来的机会，正在重塑东莞的玩具产业。 原创IP聚集地 陈守丽所在的公司为东莞衍创文化发展 ...

自动驾驶VLA模型研究进展 - 端到端自动驾驶已成为主流范式 视觉-语言-动作(VLA)方法伴随具身智能兴起 相关论文横扫前沿领域 [2] - 主机厂如理想 文远知行 小米 小鹏等都在大力尝试VLA技术量产落地 [2] - 学术界和工业界涌现AutoVLA ReCogDrive等优秀工作 关注自适应推理 强化微调等方向 [3][7][9] 关键技术突破 - AutoVLA统一推理和动作生成 采用双重思维模式(快速/慢速思维)和GRPO强化微调方法 [3][4] - ReCogDrive采用三阶段训练框架 集成VLM与扩散规划器 PDMS达89.6创SOTA [7][9] - DriveMoE引入混合专家架构 包含场景专用视觉MoE和技能专用动作MoE 处理罕见驾驶行为 [19][21][22] - OpenDriveVLA通过分层视觉语言对齐和代理-环境-自我交互过程 实现轨迹规划SOTA [28][30][32] 数据集与基准 - Impromptu VLA数据集含8万+视频片段 覆盖4类非结构化场景 显著提升模型性能 [14][18] - DriveAction基准含16185个QA对 直接关联驾驶操作 支持全面评估VLA模型 [23][24] - 行业亟需更多高质量VLA基准 当前工作多基于nuScenes Bench2Drive等有限数据 [47] 行业应用趋势 - VLA模型输出形式向多模轨迹生成发展 文本输出逐渐被替代 [47] - 大规模自动驾驶预训练模型仍欠缺 多数工作依赖Qwen等开源模型 [47] - 时序处理能力待加强 需适配车端实时性要求 [47] - 小米 博世 清华等机构积极布局VLA研发 形成产学研协同 [7][14][19][28] 性能对比 - AutoVLA在nuPlan等基准上PDMS达92.12 碰撞率低于1% [5] - ReCogDrive在NAVSIM基准PDMS达89.6 超越前SOTA 5.6分 [9][10] - DriveMoE在Bench2Drive紧急刹车等场景能力提升显著 均值达47.91% [22] - OpenDriveVLA-7B在nuScenes开环规划L2误差仅0.66m 优于GPT-3.5等基线 [31]