在机器人智能化进程中，传统控制方法正面临三大核心挑战：动态环境适应性差、多任务泛化能力弱、自主决策效率低。某顶尖AI实验室最新发布的ReAct（推理-行动协同）框架，通过深度融合强化学习的决策优势与机器人控制系统的物理约束，在工业分拣、家庭服务、灾难救援等场景中实现了突破性进展。本文将深入解析其技术
标签： 机器人自主决策
具身智能重大突破：解密Figure 01机器人全链条操作背后的核心技术
在机器人领域，具身智能（Embodied AI）的实践化进程始终面临感知-决策-执行链条断裂的难题。近期Figure 01机器人演示的完整操作流程，首次实现了从视觉识别、环境理解到精细动作执行的无缝衔接。本文将深入剖析支撑这一突破的四大核心技术体系，揭示具身智能系统落地的关键路径。 ...
VLA模型如何重塑具身智能的物理世界认知体系？解码感知-推理-执行闭环技术
在具身智能领域，物理世界理解长期存在"符号落地难题"——传统AI系统虽能处理海量数据，却难以建立对三维空间的具象认知。最新突破的视觉-语言-动作（Visual-Language-Action，VLA）模型通过重构多模态认知框架，在机器人自主导航、工业分拣等场景中实现了92.3%的任务成功率，标志着具
突破人机交互边界：基于视频语义理解的机器人自主控制系统设计
在机器人学领域，传统指令控制方法正面临根本性变革。最新研究表明，结合视频语义解析与动作生成技术构建的智能控制系统，可使机器人准确理解连续视频流中的操作意图，实现平均89.6%的复杂任务完成率。本文将深入剖析该技术体系的三层架构模型及其实现路径。 一、视频指令解析的核心挑战 1.1...