机器人对可形变物体的操作（Deformable Object Manipulation, DOM），是衡量通用机器人智能水平的关键指标之一。与刚体操作不同，衣物、绳索、食物等物体的形态不固定，其状态空间维度极高，且物理交互过程呈现出复杂的非线性动力学特性，为感知、规划和控制带来了巨大挑战。
在AI以指数级加速迈向ASI的2025年，新智元迎来十周年历史时刻，将于9月7日在北京中关村软件园举办盛大峰会。大会以「新天终启，万象智生」为主题，汇聚百度王海峰、英伟达赖俊杰、百川智能王小川、昆仑万维方汉、未来智能胡郁等多位重量级嘉宾，共同探讨芯片、大模型、Agent、具身智能及医疗智能等全球ASI最前沿突破，展望ASI重塑人类社会的恢弘篇章。
清华大学、北京中关村学院、无问芯穹联合北大、伯克利等机构重磅开源RLinf：首个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架。
具身智能机器人赛道又迎来一笔重磅融资。ZP独家获悉，智平方（AI² Robotics）近期完成由深创投领投的新一轮A系列融资，深创投单家超过亿元投资。
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。
这位乒乓球场上的机器人高手，出自清华姚班本科生苏智（师从吴翼教授）的最新论文——《HITTER: A HumanoId Table TEnnis Robot via Hierarchical Planning and Learning》。
刚刚，风头被中国机器人盖过的波士顿动力，又整了个大活！前后空翻我还能理解，这侧空翻？（不是哥们，你真会啊！）他们先在仿真环境中进行强化学习，一旦策略出现问题，那么他们就将其部署在真机上进行测试，观察问题，然后反复测试迭代，加强Spot的稳定性。
“让天下没有难落地的机器人。” 在这样解释定位和使命后，量子位大概感受到了逐际动力被投资的原因—— 至少是成为阿里第一个具身智能投资项目的原因。
“机器人运动会结束以来，公司的400咨询电话一直没有停过，比赛后第二周就有十几家酒店客户来公司参观。”优理奇（Unix AI）的创始人、CEO杨丰瑜告诉《智能涌现》。
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。
