具身智能是近年来非常火概念。一个智能体（比如人）能够在环境中完成感知、理解与决策的闭环，并通过环境反馈不断进入新一轮循环，直至任务完成。这一过程往往依赖多种技能，涵盖了底层视觉对齐，空间感知，到上层决策的不同能力，这些能力便是广义上的具身智能。
2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK，试图通过生态共建破解数据孤岛难题；英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案，其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数据，直指真机数据短缺痛点。
在机器人与智能体领域，一个老大难问题是：当你让机器人 “把黄碗放进白色空篮子” 或 “从微波炉里把牛奶取出来放到餐桌上” 时，它不仅要看懂环境，更要解释指令、规划路径 / 可操作区域，并把这些推理落实为准确的动作。
注意看，眼前这个男人暂且叫他小帅。 你可能想不到，他只是在厨房里优雅地煎牛排做做家务，每小时最高能赚进1000多块（150美元）。 怪不得小帅天天上班喜笑颜开。
刚刚，这个开源的VLA一站式平台，不仅让UR5e真机实现了100%成功率，还在五大仿真环境中全面领先，最高性能提升高达46%，而且还支持RTX 4090训练！最近，由Dexmal 原力灵机重磅开源的Dexbotic，则构建了一个「VLA统一平台」。Dexbotic作为具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可以为VLA科研提供基础设施，加速研究效率。
最近机器人和 AI 相关领域的读者或多或少都在关注 IROS。
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。
当特斯拉、Figure还在发量产蓝图时，中国公司已率先量产独特的绳驱AI机器人，并进入科研商业应用。IROS 2025顶会上，他们以跨国遥操和半身机器人新品引发关注。「Design for AI」的长期主义设计哲学，也获《Nature》报道认可。
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。
在机器人学习领域，提升基于生成式模型的控制策略（Policy）的性能通常意味着投入巨额成本进行额外的数据采集和模型训练，这极大地限制了机器人能力的快速迭代与升级。面对模型性能的瓶颈，如何在不增加训练负担的情况下，进一步挖掘并增强现有策略的潜力？
