人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
2025 年 8 月的世界人形机器人运动会可说是笑点与技术齐飞，荒诞与精彩共舞。我们看到了撞翻人类和机器人的机器人运动员以及足球赛场上机器人接连倒地摔跤，也看到了最前沿机器人技术的集中展现以及一个又一个新纪录的诞生。
Atlas进厂打工技能再进化！波士顿动力联手丰田研究院，首次让人形机器人Atlas能够通过语言指令驱动，一次性处理从折叠配件到整理仓架的复杂作业。这种LBM（Large Behavior Models，大行为模型）方法让机器人具备跨任务泛化能力，迈出了工业化实践的一大步。
过去一年堪称是具身智能的加速年，上周的机器人运动会，更是全面展示了机器人创飞——啊不，狂奔的能力。
刚刚结束的世界人形机器人运动会上，虽说各家机器人是各显神通吧，但也闹出了不少好玩的小插曲。
这辈子，咱也是被人形机器人夹道欢迎过了！
注意看，这个人形机器人在室内四处搜寻。 只因刚刚听到人类指令：请你走到足球的位置。
敏捷、优雅。 宇树用这两个词来形容自家最新人形机器人
男篮亚洲杯中国队1分憾负澳大利亚，但另一边绿茵场上，中国机器人传来好消息： 1-0战胜人形机器人版德国战车，再次将世界冠军收入囊中。
智东西8月17日报道，今天，世界人形机器人运动会医药场景药物分拣比赛决赛落下帷幕。从初赛到复赛，银河通用Galbot队全程零遥操作、完全自主运行，预赛、复赛及决赛均为第一，最终以10分22秒用时，336分的总赋分夺得本场赛事冠军。
