实时强化学习技术突破 - 核心观点：Mila实验室提出实时强化学习框架，解决现有算法在延迟敏感环境中的动作延迟和缺失问题，实现高频连续任务的即时响应[9][33] - 技术背景：传统强化学习采用"回合制"交互模式，存在环境暂停和智能体暂停假设，难以适应实时变化场景[5][6] 无动作遗憾解决方案 - 交错推理框架：通过异步多过程推理自适应调整并行时序，使1亿参数大模型能在每个环境步执行动作，完全消除无动作遗憾[13][16][17] - 性能验证：在Game Boy/Atari实时模拟中测试，1亿参数模型成功完成《宝可梦：蓝》的快速捕捉任务[18][19] 延迟遗憾解决方案 - 并行计算机制：借鉴CPU流水线技术，一次性计算所有网络层，将推理吞吐量从每Nδ秒提升至每δ秒[22][23][27] - 时序跳跃连接：最新观测值仅需单次δ延迟即可到达输出层，总延迟从Nδ降至δ[24][25][29] 技术协同应用价值 - 互补性：交错推理解决大模型动作输出稳定性，时序跳跃连接降低内部延迟，两者结合实现模型规模与延迟解耦[32][33] - 应用场景：适用于机器人协作（如厨师机器人）、自动驾驶、高频金融交易等毫秒级响应领域[2][33][34] 实验数据与性能 - 基准测试：在俄罗斯方块等实时游戏中，异步推理使大模型性能下降速度减缓，延迟遗憾效应显著降低[28] - 架构优化：通过过去动作/状态增强输入恢复马尔可夫特性，同步减少延迟和优化遗憾[31]

就业与学术压力 - 秋招季大厂提前批招聘更倾向于项目经历丰富、研究成果突出、背景优秀的候选人[1] - 普通研究生在就业和申博时面临压力，需通过高质量科研成果证明能力[1] - 硕士阶段的院校背景和成果水平直接影响申博成功率（申请制）[1] 论文发表挑战与解决方案 - 高区位会议期刊论文发表难度大，尤其对导师放养的学生存在选题迷茫、框架混乱等痛点[1] - 公司提供专业论文辅导服务，案例显示研二学员在3个月内完成SCI论文[2] - 服务覆盖从选题到投稿全流程，12周标准化周期（含文献综述、实验设计、润色等环节）[5] 公司核心优势 - 旗下拥有自动驾驶之心/具身智能之心等头部技术自媒体IP，专注自动驾驶、机器人等交叉学科领域[3] - 师资团队包括300+QS前100高校导师，均具备顶会/子刊发表经验，近3年辅导400+学员，中稿率96%[3] - 提供名校推荐信（如清北/MIT）及名企内推（阿里达摩院、华为诺亚方舟）等附加价值[12] 目标客群与服务模式 - 主要服务计算机专业硕博生、职称晋升需求者、AI领域从业者及留学申请人群[9] - 采用1v1在线授课+微信群答疑模式，匹配系统可精准筛选3-5位方向契合导师[11][13] - 服务包含基础课程带读、科研思维培养、算法体系构建及代码实践结合等模块[8][11] 商业化与交付保障 - 分区定价策略，根据发文目标定制报价（如CCF-A/B/C、SCI分区差异）[12] - 预收定金可试听名师课程，不满意支持更换导师或退款[12] - 班主任全程督学，确保学习进度与交付质量[10]

具身智能之心知识星球概述 - 具身智能之心知识星球是国内首个具身全栈社区，汇聚了具身领域各类行业人才，包括高校实验室和机器人头部公司的成员 [1][13] - 社区创建目的是提供技术交流平台，涵盖学术和工程问题，成员来自斯坦福大学、清华大学、智元机器人、优必选等知名高校和企业 [13] - 星球内容涵盖问答、干货分享、视频直播、技术路线等，适合不同阶段的从业者 [2] 星球核心资源 - 汇总近30+技术路线，包括具身智能感知、交互、强化学习、多模态大模型等方向 [3][13] - 提供近40+开源项目、60+具身智能数据集、行业主流仿真平台 [13] - 邀请数十位具身领域一线产业界和学术界嘉宾，提供答疑和直播分享 [3][70] - 建立与多家具身公司的内推机制，帮助成员对接心仪岗位 [8] 学习与研究支持 - 汇总国内外具身智能高校和实验室，为读研、申博提供参考 [16] - 整理具身智能相关研报，涵盖大模型、人形机器人等行业动态 [21] - 提供机器人导航、动力学、运动学等方向的PDF书籍 [24] - 汇总机器人零部件品牌，包括芯片、激光雷达、相机等 [26] 技术路线与项目 - 强化学习路线包括基于LLM的强化学习、可解释强化学习等 [36] - 具身智能感知路线涵盖3D视觉感知、触觉感知等任务 [38] - 多模态大模型内容涵盖理解与生成，涉及图像、视频、音频等多模态数据 [46][48] - 机械臂抓取、双足与四足机器人等方向的项目和源码汇总 [63][65] 社区互动与福利 - 成员可自由提问，获得工作或研究方向选择的建议 [72] - 提供新人优惠券，加入后可享受专属学习视频、岗位推荐等服务 [75] - 定期举办圆桌论坛和直播，分享行业最新进展 [3][70]

目标驱动导航技术概述 - 具身导航涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱，目标驱动导航是其最具代表性的方向，要求智能体在陌生环境中仅凭目标描述自主完成探索与路径规划[2] - 与传统视觉语言导航不同，目标驱动导航需实现从"听懂指令走对路"到"看懂世界自己找路"的跃迁，涉及语义解析、环境建模和动态决策能力[2] - 技术依赖计算机视觉、强化学习与3D语义理解的交叉突破，典型场景如"去厨房拿可乐"需识别空间特征、构建拓扑地图并避开动态障碍[2] 产业化落地现状 - 终端配送领域：美团无人配送车采用动态路径重规划技术，Starship Technologies的机器人已在欧美高校和社区部署[3] - 医疗/酒店/餐饮场景：嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的商用机器人实现药品、文件、餐食自主配送，美国Aethon公司TUG系列提升服务效率[3] - 人形机器人适配：宇树科技Unitree系列通过Habitat预训练完成基础导航，智元机器人集成工业场景导航模块，特斯拉Optimus展示端到端操作能力[3] 技术演进与生态发展 - Habitat仿真生态完整记录技术迭代，从2020年CVPR点导航基准扩展至图像导航、目标导航及移动抓取任务，形成闭环评测体系[4] - 关键技术突破包括：视觉预训练模型提升特征泛化，分布式强化学习框架DDPPO使PointNav任务SPL指标显著提升，LLM解决开放词汇导航难题[4] - 当前技术梯度：PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，开放词汇物体导航和动态障碍场景仍存挑战，Sim2Real迁移框架推动实际部署[4] 三代技术路线迭代 - 第一代端到端方法：基于强化学习与模仿学习，在点导航和闭集图片导航任务中SPL指标逼近人类表现[5] - 第二代模块化方法：通过显式构建语义地图分解任务，零样本目标导航中未见物体场景成功率显著提升[5] - 第三代LLM/VLM融合方法：利用大语言模型生成语义指导策略，视觉语言模型提升开放词汇匹配精度，重点开发场景表征接口[7] 技术挑战与学习路径 - 具身导航需综合自然语言处理、计算机视觉、强化学习和场景图知识，领域论文碎片化且实战指导缺乏，Habitat生态文档不足提高入门门槛[9] - 解决方案包括构建领域框架、理论结合实践、系统化课程设计，覆盖语义导航核心框架、Habitat仿真生态、端到端/模块化/LLM-VLM导航方法及实战部署[10][11][12] 课程体系与目标 - 课程大纲分12周，涵盖Habitat仿真开发、端到端/模块化/LLM-VLM方法理论与实践，最终完成VLFM算法复现与真实场景部署[16][17][19][21][23][25] - 面向机器人抓取从业人员、具身智能研究者、CV/自动驾驶转行者，培养独立开展算法改进与工程优化的能力，掌握Sim2Real部署流程[33]

产品概述 - TRON1是一款专为教育科研设计的一体化研究平台，支持验证人形运动控制、强化学习、VLN任务、VLA任务等多种功能 [1] - 采用双足、双点足和双轮足"三合一"模块化设计，可快速切换、自由组合，一机支持多形态算法研发 [1] - 一套产品可同步验证点足运动控制、双足人形运动控制、轮式运动控制，实现"买一得三" [1] 功能特点 - 定义为仿人形步态开发平台，支持人形运控研究和强化学习论证 [6] - EDU版本可外设深度相机或RGB相机，支持目标导航和感知功能开发 [6] - 支持外设加装机械臂，实现VLA功能验证（导航+抓取） [6] - 开发语言支持C++和Python，降低使用门槛 [6] 技术参数 硬件配置 - 感知拓展套件包含NVIDIA Ampere架构GPU（1024 CUDA核心，157 TOPS稀疏算力）、8核Arm CPU（2.0GHz）、16GB LPDDR5内存 [16] - 激光雷达参数：水平FOV 360°，点云输出200000点/秒，深度相机分辨率1280x720 [16] - 语音交互套件支持普通话/英语，拾音距离≤4m，可自定义唤醒词和大模型部署 [19] - 标准版和EDU版均采用48V三元锂电池（240Wh），续航≥2小时，充电时间<1小时（20%-80%） [26] 性能指标 - 运动速度：双足/双点足<1m/s，双轮足最高≥5m/s [26] - 负载能力：约10kg（极限15kg），最大爬坡角度≥15°，最大落差高度15cm [26] - 关节参数：额定扭矩30Nm，峰值扭矩80Nm，峰值转速15rad/s [29] 应用场景 - 支持复杂地形运动、移动操作+机械臂任务 [20] - 感知模块可用于三维建图、重定位、导航及动态避障 [13][21] - 语音交互模块适用于具身智能教育、导览解说、展会互动等场景 [18][22] 开发支持 - 提供完整URDF模型，支持NVIDIA Isaac、Mujoco、Gazebo等主流仿真平台 [9] - SDK支持数据可视化、记录回放、关节控制函数等功能 [29][34] - 配套开发指南和用户手册，提供1年免费售后服务 [40][37] 产品版本 - 分为基础版本和EDU版本，后者支持外设加装感知、语音交互组件及GPU算力资源 [4] - EDU版额外提供IMU数据获取、USB3.0/GbE拓展接口、24V外设供电（峰值200W） [29]

行业变革趋势 - 汽车行业技术变革分为三场：电动化接近尾声、智能化进行中、工厂无人化处于早期概念探索阶段[1] - 某头部车企成立无人工厂战略委员会，由CEO亲自领导，探索具身智能在工厂无人化中的应用[1] - 工厂无人化是大型工业企业的终极目标，可大幅降低人力成本和管理复杂度[1] 技术发展阶段 - 具身智能目前处于"不堪用"阶段，连可演示的demo都难以实现[2] - 技术成熟度划分为堪用、可用、好用三阶段，当前尚未达到最低标准[2] - 头部公司虽获融资但保持审慎，未大规模扩张团队[4][12] 硬件挑战 - 灵巧手存在成本与寿命矛盾：15自由度以上产品价格超万元但寿命仅数周[6] - 电机控制精度随使用时间下降，导致动作偏差[6] - 机器人本体存在散热问题，长时间任务可能导致失控或宕机[7] - 边缘算力不足，难以支持大参数模型部署[8] 软件与算法瓶颈 - 训练数据采集难度大、成本高，难以形成有效迭代闭环[9] - VLA模型在特定任务表现优异但缺乏跨场景泛化能力[10] - 算法在不同硬件平台间迁移困难，数据无法共享[11] 行业竞争格局 - 融资能力被视为核心竞争要素，算法壁垒易被突破[16][21] - 自动驾驶经验显示算法优势仅能维持6-12个月，通过人才流动快速扩散[17][18] - 头部公司通过资金储备实现永续经营，部分企业理财收入可覆盖运营成本[15] 发展策略 - 行业需采取持久战策略，避免重蹈自动驾驶领域盲目烧钱的覆辙[13][22] - 技术突破拐点尚未显现，探索周期充满不确定性[12] - 资本寒冬风险已被部分头部公司通过审慎财务管控规避[15]

具身智能产业发展 - 全球具身智能产业正迎来爆发式增长 机器人经历从"感知智能"到"决策智能"再到"行动智能"的三级跳演进 [1] - 语言大模型与机器人领域深度融合推动产业升级 [1] 48V赫尔墨斯具身智能机器人通用底盘 - 公司推出全新升级的48V赫尔墨斯具身智能机器人通用底盘 专为机械臂所需的48V供电环境设计 [1] - 突破性电源系统 高兼容性设计 行业领先空间定位导航能力 重新定义具身智能机器人底盘标准 [1] - 用户可快速将多臂系统结合运动底盘组成复合型机器人并应用于实际场景 [1] 48V大功率电源系统 - 48V电压平台 大功率输出 无需额外升压装置 峰值30A电流 可同时驱动双机械臂+多关节模组全负载运行 [3] - 支持1C放电倍率 瞬间释放1440W峰值功率 性能较24V方案提升200% [5] 超长续航能力 - 30AH超大电池 双机械臂持续工作场景下提供8-12小时稳定运行 [6] - 动态调节输出策略 优化能耗分配 电池循环寿命高达2000次 [8] 多场景适配性 - 双雷达配置+全新视觉SLAM 应对复杂、低矮障碍物识别 实现稳定可靠定位导航 [9] - 已在多家顶尖具身智能企业实现规模化应用 适配不同机械臂、传感器及行业定制需求 [11] - 内置可扩展安卓系统 支持CAN/RS485通信 无缝对接导航、视觉等上层系统 [13] 应用场景 - 工业制造与仓储物流 柔性产线协作机器人 AMR 高危环境巡检 [14] - 智慧医疗 药品运输 器械配送 [14] - 商业服务与公共设施 跨楼层配送 超长待机 [14] 技术参数与市场定位 - 48V赫尔墨斯底盘为下一代具身智能机器人铺就"动力高速公路" [16] - 现已开放订购 官网可了解更多技术参数与行业解决方案 [16]

OneStar由吉利集团孵化，以"真实 数据驱动的智能进化机器人"为核心定位，锚定大工业场景，通过持续积累与优 化真实场景数据，让机器人在实践中实现智能迭代，为工业生产与智能化升级提供全新解题思路。 一星机器人联合 全球顶尖多模态大模型及FastUMI数采技术团队，融合吉利新能源汽车三电与智能能力，构建"模型+数据+本体"综 合竞争力。聚焦多模态扩散大模型开发与高精度真机数据采集，依托整车制造等大工业场景，加速商业化落地， 让"高精数据驱动的智能进化机器人"从概念迈向实践。 待遇说明 岗位一览 极具竞争力的薪酬与回报: 正式员工:博士年薪70-100万，硕士年薪40-60万(优秀者薪资可面议)，并设有丰厚的年度绩效激励； 技术团队专属激励:项目盈利的10%归属技术团队分配，让您的智慧创造获得真金白银的回报； 实习生待遇:硕士实习生300元/天，博士实习生400元/天，并免费提供住宿，助力优秀人才无忧启航； 完善的福利保障: 投递说明 更多求职相关内容，欢迎加入我们的AutoRobo知识星球，一个覆盖机器人、自动驾驶、具身智能方向的求职社区！ 这也是国内首个以自动驾驶和具身为主要方向的社区。 三周年大额优惠来啦 ...

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Ziang Cao等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 数据集系统定义了三类属性（figure 2上），涵盖目标从识别到操作的全维度： 特别地，为避免过细粒度标注的冗余，数据集将顶点和面积小于阈值的微小部件与相邻部件合并。 研究背景与动机 3D资产生成在游戏、机器人和具身仿真器等领域应用日益广泛，但现有研究多聚焦于外观和几何结构，忽 视了真实世界目标固有的物理属性。真实目标除了结构特征外，还包含绝对尺度、材料、交互可能性 （affordance）、运动学参数和功能描述等物理与语义特性，这些特性是物理仿真、机器人操作等场景的关 键基础。 现有数据集存在明显局限：PartNet-Mobility虽包含2.7K带运动约束的3D模型，但缺乏尺寸、材料等物理描 述；ABO数据集虽有材料元数据，但仅停留在目标层面，无法支持部件级应用。这种缺口使得3D生成模型 难以满足物理建模和推理的 ...

公司定位与技术优势 - OneStar由吉利集团孵化 定位为"真实数据驱动的智能进化机器人" 聚焦大工业场景 通过真实场景数据积累实现机器人智能迭代 为工业智能化升级提供新思路 [1] - 技术整合全球顶尖多模态大模型与FastUMI数采团队 融合吉利新能源汽车三电与智能能力 构建"模型+数据+本体"综合竞争力 [1] - 核心开发方向包括多模态扩散大模型与高精度真机数据采集 依托整车制造等工业场景加速商业化落地 [1] 人才招聘与薪酬体系 - 热招岗位覆盖具身智能算法(研究员/工程师)、软件开发(全栈/网络工程师)、硬件开发(嵌入式)等方向 提供全职/实习机会 [3] - 薪酬体系：博士年薪70-100万 硕士40-60万(优秀者可面议) 技术团队可获得项目盈利10%的分配 实习生待遇硕士300元/天 博士400元/天 [4] - 福利包含顶格24%公积金缴纳 房补/饭补 零食饮料补给等 [5] 行业社区资源 - AutoRobo知识星球专注自动驾驶/具身智能/机器人领域 成员近1000人 涵盖地平线/理想/华为/小米等企业员工及应届生 [7] - 社区内容包含：面试题库(毫米波融合/BEV感知等12类技术专题)、行业研报(世界机器人报告/具身智能创投报告等10份)、企业面经(滴滴/英伟达/小米等9家公司案例) [14][20][22] - 提供岗位内推服务 覆盖算法/开发/产品等校招/社招/实习岗位 信息更新速度领先市场 [8][9] 技术发展动态 - 行业研报显示具身智能进入发展奇点 重点关注人形机器人量产技术路线(中国蓝皮书) 多模态3D检测(GTC大会) 特种机器人延伸方向等前沿领域 [20] - 技术题库深度覆盖自动驾驶全链路：从传感器标定到规划控制 包含Diffusion Policy/VLA等新兴算法方向面试要点 [14][19]