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以下是具身智能相关的文章

2025-12-28
工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会正式成立工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会近日在北京成立。此举旨在通过标准引领和高质量供给，推动人形机器人与具身智能的技术成熟与应用落地。面对当前产业发展中标准滞后的挑战，标委会将负责相关领域标准制定与修订，致力于解决基础接口不统一等问题，引导产业健康发展。
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2025-12-21
可玩转千余款游戏，英伟达联合斯坦福等研发 NitroGen 开源模型英伟达、斯坦福大学等机构的研究团队发布了名为 NitroGen 的开源基础模型，该模型经过训练，能够玩转超过1000款游戏，标志着大型语言模型（LLM）技术向具身智能领域的重大突破。NitroGen 旨在打造“行动版 GPT”，其底层架构基于 GROOT N1.5，并利用超过4万小时的游戏主播演示视频进行训练，成功掌握了角色扮演、平台跳跃等多种游戏类型。研究成果表明，该模型在未知环境中的任务成功率相对提升了52%，为机器人学和仿真技术提供了重要的价值参考。
- 2025-12-21
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2025-12-16
通过人类动作预测自我中心视频 (PEVA) 驱动的具身智能体世界模型本文介绍了PEVA（通过人类动作预测自我中心视频）框架，它是一个针对具身智能体设计的世界模型。PEVA利用全身动作轨迹来生成第一人称视角的视频，实现了原子动作模拟、反事实推断和长视频生成，为构建能在真实世界中行动的AI奠定了基础。
- 2025-12-16
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2025-12-15
赛博朋克义体雏形：AI让操控仿生手从“手动挡”变“自动挡” 犹他大学研究团队开发了一套创新的AI辅助系统，旨在解决传统仿生手控制难度高、用户认知负担大的核心问题。该系统通过集成传感器数据和AI算法，使仿生手具备类似人类的自动抓握反射能力，显著降低了操作复杂性。测试结果显示，在抓取易碎物品时，AI辅助的成功率从10%-20%飙升至80%-90%。研究目标是打造具备“赛博朋克”级性能的商用AI仿生手，为截肢患者提供更直观、自然的义肢使用体验，推动机器人技术和医疗康复领域的进步。
- 2025-12-15
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2025-12-08
黄晓明与智元第5000台人形机器人同框比心：我超喜欢它的黄色鞋子，因为我姓黄智元机器人近日宣布第5000台通用具身智能机器人“灵犀X2”量产下线，知名演员黄晓明作为首位“提货”用户现身活动现场。黄晓明因在综艺节目中体验过智元机器人而结缘，决定添置一台用于工作室，紧跟具身智能的科技浪潮。该定制版灵犀X2不仅预置了“黄晓明式”性格设定，能模仿其行事风格，黄晓明更是直言钟爱其黄色鞋子，并与机器人同步比心，展示了AI技术在C端应用场景的趣味性与个性化定制能力。
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2025-12-08
宇树王兴兴谈人形机器人：老百姓喜欢、更愿意买单，具身智能正处“GPT时刻”前夜在2025腾冲科学家论坛上，宇树科技创始人王兴兴深入阐释了人形机器人研发背后的“拟人化”逻辑与现实挑战。他指出，消费市场偏好使机器人外形越像人越容易被接受和购买。王兴兴表示，当前人形机器人领域正处于具身智能的“GPT时刻”前夜，高质量动作数据稀缺是主要瓶颈。宇树通过采集真人数据训练，机器人已能复现多样化动作。他预测，明年有望实现机器人远程代表本人参会，具备实时交互能力，标志着该技术将进入实际应用阶段。
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2025-12-03
通过人类动作预测自我中心视频（PEVA）：面向具身智能体的世界模型本文介绍了PEVA（Predicting Ego-centric Video from human Actions）模型，它致力于解决面向具身智能体的世界模型构建难题。PEVA利用大范围的全身运动捕捉数据和第一人称视频，学习预测人类动作如何影响自我中心视角下的环境变化。研究展示了其在原子动作模拟、反事实情景推演和长期视频生成方面的能力，为具身智能体的规划和控制提供了新的基础。
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2025-12-03
掌握具身AI的路线图：2026年实践指南
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2025-12-02
库克出手优化苹果AI领导层：AI负责人卸任，前微软高管接任苹果公司近期对其AI领导团队进行了重大调整，原AI负责人John Giannandrea（约翰·詹南德里亚）即将卸任机器学习和AI战略高级副总裁一职，结束其动荡不安的七年任期。此举被视为库克对公司AI进展缓慢的反应。新任AI副总裁由从微软招募的资深研究员Amar Subramanya担任，他将主导模型开发和研究工作。同时，苹果机器人技术负责人Yilun Chen也离职跳槽至特斯拉，表明苹果在具身智能领域面临人才流失的挑战，亟需加速AI战略转型。
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2025-11-30
上海交大与华为联合培养：全球首设“具身智能”本科专业上海交通大学宣布，计划于2025年正式设立全球首个以“具身智能”为独立建制的四年制工学本科专业，计划首年招收30名学生。该专业将依托人工智能学院，并与华为等企业开展校企联合培养，设有定向岗位。该专业的设立具有开创性意义，旨在培养面向未来机器人与人工智能交叉领域的专业人才。项目将由著名人工智能学者卢策吾教授领衔，他师从李飞飞，在计算机视觉和具身智能研究方面具有深厚积累。
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2025-11-20
预测具身智能体视频：PEVA如何从人类动作中生成第一人称视角视频研究人员提出了PEVA（Predicting Ego-centric Video from human Actions），一个用于从人类动作预测第一人称（自我中心）视频的世界模型。该模型能够处理高维度的全身运动，并在Nymeria数据集上训练，以模拟物理动作对环境的实时影响。PEVA不仅能生成原子动作和长序列视频，还能支持反事实模拟和视觉规划，为具身智能体的下一步发展奠定了基础。
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2025-11-20
吉利资本领投！星动纪元斩获近10亿A+轮融资：创具身智能单笔投资最高纪录具身智能企业星动纪元近日成功完成近10亿元人民币的A+轮融资，由吉利资本领投，北汽产投战略参与，标志着汽车产业资本对具身智能领域的单笔投资达到了新高度。该公司是全栈派具身智能企业，自研的ERA-42具身大脑已在物流、制造等场景落地。星动纪元已与吉利、顺丰、TCL等头部企业深度合作，海外业务占比达50%，该轮融资将加速其通用机器人模型的迭代与规模化应用部署。
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2025-11-19
字节跳动成立新部门专注于具身智能与机器人字节跳动已悄然成立一个全新的内部部门，聚焦于<em>具身智能</em>（Embodied AI）和<em>机器人</em>技术。据悉，该部门的目标是整合字节跳动在人工智能算法、大模型、计算机视觉和机器人控制等方面的现有优势，旨在探索AI技术在物理世界中的实际应用和商业化潜力。此举标志着字节跳动正积极布局人工智能的下一前沿领域，寻求将软件智能转化为实体操作能力。该新部门的成立，显示出大型科技公司对实现通用人工智能（AGI）的雄心。
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2025-11-19
下一代机器人峰会：实现通用具身智能的关键技术与应用前景在近期举行的下一代机器人峰会上，业界专家聚焦于实现通用具身智能（Embodied AI）所面临的关键技术挑战和广阔应用前景。峰会强调，通用机器人需要突破当前任务特定性强的局限，通过多模态学习、更强的世界模型和高保真度模拟环境来构建鲁棒的感知、推理与操作能力。与会者普遍认为，具身智能是实现真正通用人工智能（AGI）的重要路径，未来将在工业制造、服务业乃至家庭场景中发挥颠覆性作用，驱动新一轮产业升级。
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2025-11-17
二〇二五中国新媒体技术展举办——数智技术赋能媒体融合发展 2025中国新媒体技术展聚焦数智技术在媒体融合发展中的应用。人民日报社展示的AI编辑部系统，实现了新闻生产流程的一人化；湖南广电的“山海灵通”通过AI数字人让文物“活起来”；芒果TV的具身智能机器人“小玖”则展示了智能化内容生产与应用的前沿探索，体现了AI技术对媒体行业的深度赋能。
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2025-11-14
为机器人装上智慧大脑（迈向“十五五”的创新图景）本文聚焦“大模型赋能具身智能”的前沿探索，重点介绍了湖南大学团队如何通过“仿生驱动的一体化轻量化设计”和“大模型驱动的分层决策控制”两大核心技术，成功让机器人自主完成复杂任务。文章展望了“十五五”期间，在结构优化、长时序规划和多模态决策等方面的技术突破方向。
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2025-11-14
谷歌 DeepMind 使用 Gemini 在《山羊模拟器 3》中训练智能体谷歌 DeepMind 推出了新的游戏智能体 SIMA 2，它基于 Gemini 模型构建，能够在各种 3D 虚拟世界中导航并解决复杂问题。研究人员认为，这代表了向更通用型智能体和未来现实世界机器人迈出的重要一步，特别是其通过试错学习和遵循指令的能力。
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2025-11-14
国内首个具身智能产品省级质检中心落户辽宁辽宁省迎来三项重要质检中心落户：国内首个具身智能产品省级质检中心、北方首个新型储能产品省级质检中心、东北首个低空经济产品省级质检中心。具身智能中心将填补国内检验检测空白，聚焦机器人、大小脑模型等，抢占未来产业竞争制高点，为人工智能和新能源产业发展提供关键技术支撑。
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2025-11-14
“舞”力全开！“A超”首届国际人形机器人街舞邀请赛拉开帷幕广西现正举办“A超”子活动——2025年首届国际人形机器人街舞邀请赛，面向具备人形机器人街舞实力的队伍开放报名。比赛以“智汇八桂舞动未来”为主题，设置“规定动作模仿+自选舞蹈表演”赛制，旨在推动人工智能与具身机器人产业发展，提供丰厚的资源支持与奖励。
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2025-11-13
Anthropic的Claude接管了机器狗的控制权随着AI模型越来越多地进入物理世界，Anthropic进行了一项实验：让其大型语言模型Claude尝试编程控制一只机器狗（Unitree Go2）。研究发现，Claude能够自动化大部分编程工作，并在某些任务中超越了没有AI辅助的人类团队。这项研究揭示了AI在物理交互方面的潜力与潜在风险。
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