会叠衣服的中美机器人，谁离具身智能更近？
会叠衣服的中美机器人，谁离具身智能更近？会思考的机器才是革命 。中国人形机器人产业的手中，握着制造业的王牌，也卡着智能模型的瓶颈。
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6413 点击 2025-10-21 15:39
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会思考的机器才是革命 。中国人形机器人产业的手中，握着制造业的王牌，也卡着智能模型的瓶颈。
刚刚，宇树发布第四款人形机器人 H2，高 180cm，重 70kg。和前代 H1 相比，今天发布的 H2 无论是在运动流畅性、还是仿生特征上，都有了相当大的升级。首先是整体的外观形态，和 H 系列都是 180cm 的身高一致，但是 H2 的重量突破性地来到了 70kg 左右，H1 仅有约 47kg。如果要计算它的 BMI，21.6 的结果，妥妥的一个健康好身材。
在「具身智能」与「世界模型」成为新一轮 AI 竞赛关键词的当下，来自北京人形机器人创新中心、北京大学多媒体信息处理国家重点实验室、香港科技大学的中国团队开源了全新的世界模型架构。
杭州六小龙之一的云深处，率先把人形机器人户外作业能力拉满了。杭州六小龙之一的云深处，率先把人形机器人户外作业能力拉满了。甚至直接大水漫灌也没再怕的。
你见过这样的“盲眼”机器人demo吗？这些丝滑小连招来自亚马逊机器人团队FAR（Frontier AI for Robotics）发布的首个人形机器人（足式）研究成果——OmniRetarget！
近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
人形机器人对跳舞这件事，如今是越来越擅长了。北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统给出了最新答案：通过创新的“分治-精炼-融合”三级架构，该系统首次实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制。
人们总是习惯将众擎和宇树放在一起比较：众擎与宇树同为中国人形机器人本体厂商，均处商业化早期，凭9万级低价产品快速出圈并获资本加持，技术路线、市场定位高度对标，常被并列讨论。
人工智能正在吟诗作画，我们人类却在打扫卫生。 这句话几乎描述出了今天所有人对AI的困惑，一边是模型底层技术的突破，另一边却是AI进入真实世界后的无力感。一个验证码能摧毁一个压缩全世界知识的AI大脑，一个垃圾桶能绕晕一个拥有30多个自由度的人形机器人。
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。