摘要：IROS2025首次提出Industry6.0概念，构建生成式AI与异构机器人驱动的全自主生产系统。该系统通过LLMs实现高级推理与3D生成，四大核心环节（蓝图生成、零件生产、飞行输送、产品装配）无缝衔接。实验显示：系统设计效率提升47倍，全流程效率达人类4.4倍，GPT-4o等顶级LLMs表现最优。Industry6.0突破人机协作模式，实现从自然语言到物理产品的闭环生产，未来将向个性化制

摘要：本文探讨WorldActionModel(WAM)的核心能力来源，提出训练时的视频预测监督比推理时的未来想象更重要。研究者设计极简的Fast-WAM结构进行验证，通过三种变体对比发现：跳过推理时视频生成(Fast-WAM)与完整版本性能相当，而去除训练时视频监督则性能骤降。实验证明WAM优势主要来自训练时视频预测提供的密集监督信号，而非推理时的显式未来想象。该研究为WAM机制提供了新见解，相

摘要：诺贝尔奖得主Ardem Patapoutian团队在《Nature》发表研究，揭示PIEZO2作为触觉专用传感器的分子机制。研究发现，PIEZO2通过独特的"系绳耦合膜门控"模型，利用filamin-B与肌动蛋白细胞骨架连接，专门感知压痕刺激。其细胞内无序结构域IDR5是维持力选择性的关键。该发现不仅解释了PIEZO家族结构相似但功能分化的谜题，更为触觉障碍疾病治疗和仿生

本文研究了通用机器人中大型行为模型(LBM)的性能表现。通过1700小时机器人数据训练扩散式LBM模型，并进行了1800次真实评估和47000次模拟测试。结果显示：LBM相比零起点训练策略持续改进；在复杂环境中只需3-5倍更少数据学习新任务；预训练数据增加带来稳定性能提升。研究发现，即使几百小时的多样化数据也能显著提升性能，验证了AI扩展定律在机器人领域的适用性。研究采用严格统计方法，确保评估结果

摘要：本文提出GenForce框架，首次实现机器人手部不同触觉传感器间的力感知迁移。受人类触觉记忆系统启发，该框架将触觉信号统一编码为共享标记表示，使已训练的力预测模型可直接迁移至新传感器，无需重复数据收集。实验证明GenForce能泛化至同质/异质传感器，并在抓取、滑移检测等操作任务中展现优异性能。通过材料补偿机制解决了传感器硬度差异问题，为机器人触觉感知提供了新范式。（149字）

摘要：多伦多大学团队开发了一种集成手内视觉的电缆驱动软体机器手，发表在《IEEE Transactions on Robotics》上。该仿生手具有10个自由度，每个手指可独立进行双向弯曲和侧向运动，并在掌心集成RGB-D相机。研究通过修正运动学模型实现精准控制，验证了视觉引导抓取、滑移检测补偿和6自由度手内操作三大智能能力。实验显示其可完成33种人类抓握姿态和复杂操作任务，为软体机器人向&quo

摘要：多伦多大学团队开发了一种集成手内视觉的电缆驱动软体机器手，发表在《IEEE Transactions on Robotics》上。该仿生手具有10个自由度，每个手指可独立进行双向弯曲和侧向运动，并在掌心集成RGB-D相机。研究通过修正运动学模型实现精准控制，验证了视觉引导抓取、滑移检测补偿和6自由度手内操作三大智能能力。实验显示其可完成33种人类抓握姿态和复杂操作任务，为软体机器人向&quo

清华大学团队研发的全球首款柔性存算芯片FLEXI登上《自然》期刊。该芯片厚度仅25微米，可承受4万次弯折，成本低于1美元，首次在柔性平台实现存内计算架构。通过工艺-电路-算法协同优化，FLEXI具备高可靠性、低功耗和优异机械性能，能高效运行神经网络模型，在心律失常检测等医疗场景中实现99.2%准确率。这一突破填补了柔性AI芯片空白，为可穿戴医疗、柔性机器人等应用提供了"智能大脑&quot

摘要：清华大学等团队提出的创新框架解决了流式视觉-语言-动作（VLA）模型强化学习适配难题。通过Flow-Noise和Flow-SDE双算法，突破传统监督微调（SFT）的数据依赖和流式模型对数似然计算障碍，实现高效RL优化。在LIBERO和ManiSkill基准测试中，该方案将少样本SFT性能提升至近满分，并在4352种任务组合上展现强大泛化能力。这一突破为流式VLA模型的在线优化提供了可行方案，

在人形机器人操作领域，有一个极具价值的问题：鉴于操作数据在人形操作技能学习中的重要性，如何有效地从现实世界中获取操作数据的完整状态？如果可以，那考虑到人类庞大规模的人口和进行复杂操作的简单直观性与可扩展性，人形机器人再也不用担心没有高质量的操作数据资源了。上海交通大学卢策吾和刘景全教授团队意识到分布式触觉技术对于重建完整人类操作至关重要，当操作被遮挡时，触觉可以作为视觉的有效补充，从而一同还原出操