尽管当前的机器人视觉语言操作模型（VLA）展现出一定的泛化能力，但其操作模式仍以准静态的抓取与放置（pick-and-place）为主。相比之下，人类在操作物体时常常采用推动、翻转等更加灵活的方式。若机器人仅掌握抓取，将难以应对现实环境中的复杂任务。
具身智能融资大爆发！6月还没过完，总额已经突破27亿元人民币，这还只是统计了部分公开披露的数据。
涌现（Emergence），是生成式AI浪潮的一个关键现象：当模型规模扩大至临界点，AI会展现出人类一般的智慧，能理解、学习甚至创造。
今年以来具身智能赛道最大的单笔融资
大数据和大模型已成为具身智能领域业界和学术界的焦点，人们也在期待人形机器人真正步入大数据、大模型时代。然而，行业一直缺乏稳定的人形机器人全身遥操作与数据采集方案。
机器狗不语，只是一味地在北大未名湖畔捡垃圾。
今天，银河通用机器人发布了端到端具身抓取基础大模型「GraspVLA」，全球第一个预训练完全基于仿真合成大数据的具身大模型，展现出了比OpenVLA、π0、RT-2、RDT等模型更全面强大的泛化性和真实场景实用潜力。
将图像中与约束相关的物体或部分提取为更简洁的几何元素（如点、线、面）。通过跟踪和评估这些几何元素在时空中的变化，可以有效地监控约束是否被满足。
在探索迈向AGI（通用人工智能）物理世界的路径中，通用机器人被视作关键载体。
将世界模型装入机器人。 两周前，银河通用官宣完成5亿元战略融资。
