单次人类演示教会灵巧手抓取16种物体:斯坦福用接触几何奖励破解数据瓶颈
灵巧手的数据采集一直是多指操作的核心瓶颈。斯坦福团队(含李飞飞、Dorsa Sadigh)将奖励设计从“任务是否完成”改为“接触点附近局部几何是否正确”,单一策略在真实硬件上跨16种物体、4类任务、2种灵巧手完成迁移,成功率达71%,且sim2real差距为对比方法中最小;只要保持接触结构不变,物体形状、尺寸、质量与摩擦均可变化。
Uber与Wayve在伦敦上线英国首个付费Robotaxi服务,无激光雷达、无地理围栏;Figure与Nscale签署35亿美元算力协议,规划部署至多10万块GPU;Waymo完成首笔30亿美元债务融资,由Pimco、Blackstone与Sixth Street支持;优必选U1预订突破1.3万台,9月16日启动首批交付
灵巧手的数据采集一直是多指操作的核心瓶颈。斯坦福团队(含李飞飞、Dorsa Sadigh)将奖励设计从“任务是否完成”改为“接触点附近局部几何是否正确”,单一策略在真实硬件上跨16种物体、4类任务、2种灵巧手完成迁移,成功率达71%,且sim2real差距为对比方法中最小;只要保持接触结构不变,物体形状、尺寸、质量与摩擦均可变化。
现有人形机器人收到急停指令后通常直接执行固定动作,并不判断当前状态下能否安全停下。UC Berkeley/CMU团队(含Pieter Abbeel、Koushil Sreenath、Guanya Shi)将急停重构为reach-avoid问题,提出两个互补的可停性估计器——分别由固定急停策略的真实结果和Hamilton-Jacobi可达性导出的物理可恢复性监督;判定无法安全停下时,系统切换为阻尼跌倒策略。估计器不依赖停止前的行为策略,更换任务无需重训。
DeepMind发布首个面向运动相机、同步多视角、长时程3D点跟踪的基准TAPVid-MV:284条序列、1,142路已标定相机流、109,769条点轨迹,覆盖机器人、人体活动、驾驶与合成场景,每条轨迹均经人工目视校验。30余个基线方法无一接近解决该任务,现有多视角点跟踪器也并不稳定优于单目方法;作者进一步指出几何重建是精度瓶颈。
世界动作模型(WAM)将预训练视频扩散模型改造为同时预测未来帧与动作的机器人策略,但此前均只消费RGB、丢弃3D信息。法国Inria团队的SA-WAM通过非线性编码将无界深度信号压缩进冻结VAE分词器的数值范围,在不改动分词器的前提下注入几何;单一扩散骨干联合输出动作、RGB与深度,在RoboCasa与LIBERO-Plus上取得SOTA,在随机化环境的真实UR5上收益更大。
在踏脚石、窄梯与跨沟等地形上,可行落足点稀疏且不连续,一步踏错便无回旋余地。WM-LOCO将循环世界模型与PPO策略联合训练,无需任何显式落足点标注,使策略能够规划视野之外的地形。仿真中基线方法在跨沟与踏脚石任务上完全失败,该方法成功;真机结果尚未发布。
英国AI云服务商Nscale与Figure签署多年期战略合作并附带战略投资:单笔算力订单即达35亿美元,整体意向规模超60亿美元,NVIDIA Vera Rubin平台部署量最高可达10万块GPU。这标志着头部人形机器人公司开始以云厂商级别的规模锁定训练算力。
据彭博社报道,Waymo完成公司历史上首笔债务融资,规模30亿美元,由Pimco、Blackstone与Sixth Street支持。从纯股权融资转向债务市场,通常意味着公司资产与现金流结构已足以支撑杠杆,为Robotaxi扩张补充了新的资金来源。
Uber与Wayve合作在伦敦推出英国首个付费Robotaxi服务。该方案不使用激光雷达、不设地理围栏限制,是纯视觉端到端自动驾驶路线在英国公共道路商业化的标志性事件,也直接对标Waymo的扩张版图。
韩国物流巨头CJ物流将两台人形机器人投入Olive Young(韩国头部美妆零售品牌)仓库的包装产线。相比展会demo,这类常态化产线作业是人形机器人商业化落地的更实质信号。
优必选U1累计收获13,361份预订,首批交付定于9月16日。公司副总裁同时坦言大规模量产仍是“巨大挑战”——预订热度与产能爬坡之间的落差值得持续关注。
地平线机器人上半年授权与服务收入首次超过硬件收入,占比达55%。收入结构的这一转折意味着其商业模式正从卖芯片转向“IP授权+解决方案”,轻资产、高毛利的软件化收入成为增长主引擎。
中国自动驾驶卡车公司PlusAI第三次尝试通过SPAC合并上市,Pre-money估值仅8亿美元,约为2021年高点的四分之一。三年三闯资本市场、估值持续缩水,浓缩了自动驾驶卡车赛道从资本狂热到系统性回调的完整周期。
本日报由 AI 综合以下公开信息源自动生成:
原始内容版权归原作者所有。如有异议请联系本站。