机器人技术

清北团队进军具身智能，银河通用、灵初智能、星海图齐发力

具身智能创业如火如荼，技术路线是否收敛、以及数据来源的选择，都是大家一直关心的问题。最近清华北大的团队密集发布了很多研究成果，我们或许可以从中分析出一些趋势。 23 年初成立的银河通用背后是前如布科技联创尹方鸣和姚腾洲、科学家是北大助理教授王鹤。

啥玩意值8499元？马斯克在线打call，国产AI威震天秒售罄

AI好好用报道编辑：杨文国产AI玩具火到国外，上亿网友围观。 AI 玩具火得一塌糊涂。前段时间，特斯拉推出人形机器人玩具，售价 40 美元，一上线就被抢光。

率先解决多类数据同时受损，中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024：强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

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近日，灵初智能完成天使轮融资，本轮融资由高瓴创投（GL Ventures）和蓝驰创投（Lanchi Ventures）领投。本轮融资完成后，灵初智能将继续推进基于强化学习算法的机器人技能集训练、场景化的数据生成及采集、端到端解决方案的研发及落地，打造业界领先的通用灵巧操作智能体。灵初智能创始人王启斌博士在手机、智能音箱、机器人领域有近 20 年的成功操盘经验，多次实现产品从定义、开发、到上市、再到全球化 0-1-N 的产业闭环，是一名深谙机器人商业化落地的 “老兵”。

科学实验室走向全自动化，机器人融合AI，加速科学发现，Science子刊观点

编辑 | KX「机器人有可望将我们日常的科学实验室变成加速科学发现的自动化工厂。」实验室即将迎来一场全面而彻底的变革。自动化机器人和 AI 技术可以使科学实验更快、更安全、更准确、可重复性更高，从而使科学家能够在更短的时间内开发新分子、材料和化学系统。

帮忙推车、陪你购物，波士顿动力的劲敌又整新活儿了

机器之能报道编辑：sia亮点在于机器人与人类微妙而又精确的互动。由 Mobileye CEO Amnon Shashua 、前 Facebook AI 研究总监 Lior Wolf 等人创立的人形机器人公司整新活儿了！在最新的端到端演示中，人形机器人 MenteeBot 可以陪人购物，为行动不便人士提供服务。目测整个过程，非常流畅和连贯。视频链接：，机器人礼貌问询，有什么可以帮到您。坐在轮椅上的用户对机器人说，推上购物车，跟我走吧。我们立刻意会到，这可能是购物中心或者零售商店的场景应用。理解指令后，机器人回

谷歌机器人专家：机器人在现实中碰过的壁，AI也会碰

「机器学习一直生活在一个令机器人专家、化学家、生物学家和神经科学家羡慕不已的泡沫中，随着它真正开始发挥作用，我们所有人都将遇到其他人多年来一直在应对的同样的现实壁垒。」有人说，机器人领域进展缓慢，甚至和机器学习的其他子领域相比显得毫无进展。谷歌 DeepMind 机器人科学家，SayCan、RT-1、RT-2 等具身智能项目参与者 Alex Irpan 同意这一说法。但他认为，这是因为机器人学是一个和现实紧密连接的领域，现实的复杂性决定了他们不免碰壁。他还指出，这些问题不是机器人技术所独有的。同样的问题也适用于大语

仿“萤火虫”通信无人机：无惧电磁压制，被干扰下也能协同飞行！

夜幕低垂，无数勇敢追爱的萤火虫以不同的节奏和频率发出“闪光”，用一种只有它们之间才能理解的方式传达着信息。如果无人机集群也以这种形式进行交流，会产生怎样的效果？图1中国电信人工智能研究院TeleChat生成的萤火虫场景近日，中国电信李学龙联合西北工业大学光电与智能研究院在仿“萤火虫”通信无人机方面的研究取得进展：通过模仿萤火虫的交流方式，利用光通信和智能信息处理等技术，实现了电磁干扰下的无人机间的信息传递。视频地址：，在科幻电影和实战中屡屡出现。然而，无人机集群有一个致命的弱点，其主要依靠无线电通信，电磁特征明显，

被奔驰看上的“人”

机器之能报道编辑：吴昕别人秀“大脑”，我们有的是“肌肉”，还有美妙的成本价格。继 Figure 01、优必选、Digit 之后，人形机器人 Apollo 成为第四个进入知名车厂试点的“打工人”。上周五，人形机器人公司、NASA 合作伙伴 Apptronik 宣布已与梅赛德斯·奔驰（以下简称奔驰）达成一项商业协议，试点将身高 1.7 米、体重 140 多斤的双足机器人 Apollo 用于制造业。奔驰也成为继宝马、蔚来汽车之后最新尝试人形机器人的汽车公司。据英国《金融时报》报道，奔驰已经开始在位于匈牙利的一家工厂试用数

一句指令就能冲咖啡、倒红酒、锤钉子，清华具身智能CoPa「动」手了

近期，具身智能方向取得了诸多进展。从谷歌的 RT-H 到 OpenAI、Figure 联合打造的 Figure 01，机器人的交互性、通用性越来越强。如果未来机器人成为人们日常生活的助手，你期待它们能够完成哪些任务？泡一杯热气腾腾的手冲咖啡，整理桌面，甚至帮你精心安排一场浪漫的约会，这些任务，只需一句指令，清华的具身智能新框架「CoPa」都能完成。CoPa（Robotic Manipulation through Spatial Constraints of Parts）是清华叉院高阳教授机器人研究团队最新提出的具

OpenAI机器人，一出手就是王炸

机器之能报道作者：机器之心编辑部网友：波士顿动力要整点新舞步，才能让Figure 01下热搜。「借助 OpenAI 的能力，Figure 01 现在可以与人全面对话了！」本周三，半个硅谷都在投的明星机器人创业公司 Figure，发布了自己第一个 OpenAI 大模型加持的机器人 demo。这家公司在 3 月 1 日刚刚宣布获得 OpenAI 等公司的投资，才十几天就直接用上了 OpenAI 的多模态大模型。如你所见，得到 OpenAI 大模型能力加持的 Figure 01 现在是这个样子的。它可以为听从人类的命令，

机器人ChatGPT来了，80亿参数、前OpenAI人员经数年打造

机器之能报道编辑：吴昕严格地说，是“拾取与放置任务”版本的ChatGPT来了。除了自然语言交流，还能像Sora一样生成视频。有了机器人基础模型RFM-1，使用简单英语就能指导机器人完成拣选工作。机器人 AI 公司 Covariant CEO Peter Chen 坐在一个聊天机器人面前，界面和 ChatGPT 的很像。“给我看看你面前的运送箱，” 他输入一段文本。然后出现了一段视频，一个机械臂悬在一个装有各种物品的运输箱上——里面有一双袜子、一管薯条和一个苹果。聊天机器人可以和你讨论它看到的物品，也可以操纵它们。接

这家神秘的机器人初创，怕是藏不住了

机器之能报道编辑：Sia又一个加速家用机器人“ ChatGPT ”时刻到来的玩家，出现了。这家机器人初创一直笼罩在神秘之中，直到 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在社交平台上转发它的招聘消息，并公布创始人之一是他在纽约大学的同事 Lerrel Pinto 。目前，网络上关于这家名叫 Fauna Robotics 的机器人公司的消息几乎为零，甚至找不到公司官网， X 平台官方账户也仅有一句简单介绍，他们 “正在创造一个人类与机器人物种群落共生、协作与共同繁荣的世界。” 不过，我们还是可以从 “

Nature 子刊 | 动态可编程系统，能够制造、优化和发现新分子

编辑 | X化学机器人平台正在迅速发展，但大多数系统目前无法适应实时变化的环境。近日，来自英国格拉斯哥大学（The University of Glasgow）的研究人员提出了一个动态可编程系统，能够制造、优化和发现新分子，该系统利用七个传感器连续监测反应。通过开发动态编程语言，研究展示高放热氧化反应、终点检测以及关键硬件故障检测的 10 倍放大。还展示了如何使用在线光谱（例如 HPLC、拉曼和 NMR）进行反应的闭环优化。从选定的化学空间中发现的两个先前未报告的反应，在 25-50 次迭代中实现高达 50% 的产

13页PPT融到1亿后，1X的这批机器人可能要醒了......

机器之能报道编辑：吴昕如果这批 EVE（轮足）机器人大军即将醒来，你会作何感想？上个月刚官宣 B 轮 1 亿美元融资后，OpenAI 领投的挪威机器人公司 1X 又放出消息，明天要有令人兴奋的事情发生。公司 AI 部门负责人、机器人科学家 Eric Jang 今天公开表示，明天将发布有关 AI 和自主性方面的更新。至于具体内容，他卖了个关子，只给了一些提示——线索就在过去一年多他们分享的视频里，与数据引擎的规模化有关。看似神秘，答案并非无迹可寻。上个月 1 亿美元 B 轮融资完成后，1 月 19 日，1X 创始人&

亚马逊部署超过750，000+ 台机器人，工业创新基金投资生成式AI

机器之能报道编辑：吴昕亚马逊工业创新基金有了新趋势。新负责人表示进一步支持生成式 AI，他们甚至投资了一家未公开的生成式 AI 初创公司，称该公司的技术可能会对机器人技术产生重大影响。2013 年，亚马逊只有 1000 台机器人。十年过去了，今天的亚马逊已经部署了超过 750，000 个机器人来解锁 AI 机会。他们正在测试各种先进的机器人技术，不仅关乎效率，更是在重塑人类和机器的协作方式。亚马逊已经部署了超过 750，000 个机器人来解锁 AI 机会2022 年，亚马逊设立一项 10 亿美元的工业创新基金，

伯克利开源高质量大型机器人操控基准，面对复杂自主操控任务不再犯难

随着人工智能和机器人技术的迅速发展，功能操控（Functional Manipulation）在机器人学中的重要性愈加突出。传统的基准测试已无法满足目前机器人对复杂操控任务的需求，呼吁新的操控基准（Functional Manipulation Benchmark）出现。概述机器人操控面临两个主要挑战：机器人如何智能地处理复杂的接触动力学以及如何应对环境和物体的多样性。针对这些挑战，机器人学习技术被视为关键的解决手段。因此，该领域需要一个全面易得的框架，提供有挑战性的实际任务、高质量数据、易于复制的设置，集合了基线