日期: 2026年4月24日 追踪方向: 具身智能机器人开源代码和数据集


今日要闻

1. 智平方发布 AlphaBrain Platform - 全球首个一站式具身智能开源社区

发布时间: 2026年4月22日 发布方: 智平方(AI² Robotics)联合港科大(广州)熊辉团队 链接: https://www.alphabrain-platform.com/

核心亮点

这是全球首个一站式、开箱即用的具身智能模型开源社区,集成了当前最前沿的技术路线:

技术路线

核心突破

类脑VLA模型 (NeuroVLA)

全球首个开源类脑VLA模型,支持在线STDP学习,能耗仅0.4瓦

RL Token训练架构

训练参数从3.9B降至137M,单张RTX 4090即可训练

可插拔世界模型架构

首个支持V-JEPA/Cosmos/Wan三大世界模型一键切换

持续学习算法

解决“灾难性遗忘”,支持跨架构VLA的统一持续学习

技术规格
  • 世界模型: 原生集成 NVIDIA Cosmos Predict2 (约2B参数),支持 V-JEPA 2.1 (18亿参数)、Cosmos Predict (21亿参数)、Wan 2.2 (50亿参数)

  • 统一动作解码器: 约1.1亿参数,多Backbone共享

  • 评测基准: LIBERO、RoboCasa、CALVIN、BEHAVIOR-1K等8大主流Benchmark

商业背景
  • 公司估值超百亿,2026年2月完成B轮系列融资超10亿元

  • 已获得全球第三大面板厂商惠科1000台订单(具身智能领域全球最大单一订单)

  • 核心部件无故障运行寿命超5万小时


2. 特斯拉开源 Optimus Gen 3 灵巧手硬件专利

发布时间: 2026年4月 发布方: 特斯拉

核心参数

指标

规格

自由度

22自由度

驱动方式

肌腱驱动

减重

手掌减重超60%(驱动电机前移)

感知能力

亚毫米级触觉 + 微力感知

战略意图

马斯克希望通过开源加速技术普适性,定义硬件标准。这与智平方的“开源大脑”形成呼应——硬件标准化 + 智能标准化。


3. Humanoid Everyday 数据集更新

发布方: 南加州大学 (USC) PSI Lab GitHub: https://github.com/physical-superintelligence-lab/Humanoid-Everyday HuggingFace: https://huggingface.co/datasets/USC-PSI-Lab/humanoid-everyday

数据集规模

指标

数值

任务数量

260个真实场景任务

演示轨迹

超1万条

数据帧数

300万帧

采集频率

30Hz

技能类别
  • 基础操作 (Basic Manipulation)

  • 移动操作 (Loco-manipulation)

  • 工具使用 (Tool Use)

  • 柔性物体 (Deformables)

  • 关节物体 (Articulated Objects)

  • 人机交互 (Human-Robot Interaction)

感知模态

RGB图像、深度图、LiDAR点云、触觉、IMU、关节状态、动作数据

数据格式
  • LeRobot格式: ~1TB,完整训练使用

  • Lite格式: GB级,仅状态与动作数据


4. Ψ₀ (Psi-0) 通用人形机器人基座模型

发布方: 南加州大学 (USC) PSI Lab 联合 NVIDIA 论文: https://arxiv.org/abs/2603.12263 GitHub: https://github.com/physical-superintelligence-lab/Psi0 主页: https://psi-lab.ai/Psi0/

核心创新
  • 仅需80条真机遥操作数据即可掌握长程移动操作能力

  • 在整体成功率和子任务指标上,平均领先 NVIDIA GR00T N1.6 超过 40%

训练范式
  1. 预训练阶段: 基于 EgoDex (约829小时人类第一人称视频) 和 Humanoid Everyday (约31小时)

  2. 领域适应阶段: 将通用能力落地到具体机器人本体

  3. 动作专家阶段: 高质量真机数据训练动作控制

技术特点
  • 三阶段训练范式:视觉-语言预训练 → 领域适应 → 动作专家

  • 支持全身协调控制(手臂、灵巧手、躯干、行走)

  • 端到端全身遥操作框架


5. HumDex 人形机器人遥操作系统

发布方: USC PSI Lab + WorldEngine AI GitHub: https://github.com/physical-superintelligence-lab/humdex 主页: https://psi-lab.ai/humdex

核心功能
  • 全场景便携追踪: 惯性动作捕捉硬件,无线设计,200美元可搭建

  • 学习式手部重定向: MLP网络直接映射指尖位置到20个关节角度,20分钟训练即可

  • 两阶段训练框架: 跨越具身鸿沟,实现人类数据到机器人的有效迁移


行业趋势总结

2026年具身智能开源格局

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │                    开源四派力量                              │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 1. 学院派: OpenVLA, Octo (斯坦福/伯克利)                    │ │ 2. 巨头生态派: GR00T N1 (英伟达), Gemini Robotics (谷歌)   │ │ 3. 创业公司/中国力量: 智平方、小米、蚂蚁、宇树               │ │ 4. 技术极致派: π₀ (Physical Intelligence)                 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键趋势

趋势

说明

VLA + World Model 融合

世界模型提供仿真环境,VLA提供动作策略

跨本体泛化

“一机一模型” → “一个大脑驱动多形态机器人”

数据规模突破

AGIBOT World 2026、ABot-M0 的600万轨迹数据集

低门槛训练

RTX 4090即可训练,消费级GPU时代来临


相关资源链接

项目

链接

AlphaBrain Platform

https://www.alphabrain-platform.com/

Humanoid Everyday

https://github.com/physical-superintelligence-lab/Humanoid-Everyday

Ψ₀ 基座模型

https://github.com/physical-superintelligence-lab/Psi0

HumDex 遥操作

https://github.com/physical-superintelligence-lab/humdex

智平方官网

https://ai2robotics.com/


本日报由小子自动生成,追踪具身智能机器人开源领域最新动态

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