T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。
本篇文章被 ICRA 2026 接收并获得 IROS 2025 双料 Workshop 最佳论文，第一作者张子哲(site: zizhe.io)是宾夕法尼亚大学机器人学硕士生，同时在 GRASP 实验室担任科研助理，导师为 Nadia Figueroa 教授，研究兴趣涵盖机器学习，安全控制以及人机交互。
带领IDEA研究院（粤港澳大湾区数字经济研究院）走过第五个年头的沈向洋，新鲜分享了他用来梳理智能演进的五个维度——作为IDEA研究院创院理事长，相比给出一个技术路径路线图，他更希望提出一个识别机会的思考框架，帮助创新者在智能演进中找到技术、产品与商业的切口。
在灵巧手通用抓取的研究中，由于动作空间维度高、任务具有长程探索特征且涉及多样化物体，传统强化学习（RL）面临探索效率低、奖励函数及训练过程设计复杂等挑战。
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
今天，银河通用机器人发布了端到端具身抓取基础大模型「GraspVLA」，全球第一个预训练完全基于仿真合成大数据的具身大模型，展现出了比OpenVLA、π0、RT-2、RDT等模型更全面强大的泛化性和真实场景实用潜力。
近期，新加坡国立大学计算机学院的邵林团队提出了 D(R,O) Grasp：一种面向跨智能体灵巧抓取的机器人与物体交互统一表示。该方法通过创新性地建模机器人手与物体在抓取姿态下的交互关系，成功实现了对多种机器人手型与物体几何形状的高度泛化能力，为灵巧抓取技术的未来开辟了全新的方向。
