VLA机器人落地为什么这么难？数据、泛化、实时三大坎
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9. 从"实验室"到"真实世界"：LingBot-VLA 2.0 论文解析
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12. 参数仅0.8B，这个极致效率的 VLA 模型被 CVPR、HuggingFace 和真实产线联合认证
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14. VLA落地痛点思路，KAIST+东京大学+微软亚，零样本虚实迁移残差强化学习
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15. 工业精密装配场景下 VLA 模型 LoRA 微调的效能实证与落地启示
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17. 智源VISTA：业内首个开源世界模型+VLA框架
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18. Xbotics Talk｜VISTA：2 小时真机数据撬动 OOD 69% 成功率，世界模型分层规划实现具身机器人泛化新突破
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19. 通用机器人大脑缺失？自研原生 VLA 模型补齐落地核心短板
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21. VP-VLA：引入视觉提示接口，解耦具身智能高阶推理与低阶控制难题
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23. 0.9B跑出90%真机成功率！上海交大为VLA补上空间感
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24. 在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错
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25. 机器人操控的“行为流形”学习 | ICML 2026
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26. 中国人形机器人商业化倒计时：2027-2029年成为关键拐点
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28. 首个开源世界模型+VLA框架VISTA发布 助力通用机器人低成本落地
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32. 超越VLA与世界模型，银河通用发布LDA，全谱系数据跑通Scaling Law
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33. 具身智能或进入token时代，清华团队提出Harness VLA引领范式变迁
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34. VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
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35. 机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
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36. 小鹏三登CVPR：自动驾驶下一步，不是VLA与世界模型二选一
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39. 深度｜2026具身智能的关键分水岭：谁将重新定义“通往物理世界的模型层”？
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40. 「触觉」会是具身智能感知世界的最后一块拼图吗？
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42. 千里智驾首发 ChainFlow-VLA：NAVSIM首个超越人类专家轨迹的VLA方案
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44. 具身智能规模化落地，大概率从这样的模型开始
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45. 突破强化学习瓶颈！ 清华ELF-VLA：通过显式错误学习释放自驾VLA潜能 (CVPR'26)
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46. VLA 还是世界模型？GTC 2026 把分歧摆上台面
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47. 理想这篇Uni-World VLA，在尝试解决世界模型冻结幻觉的问题......
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48. 具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
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49. 上交一篇VLA结合世界模型的工作VLA-World：利用短程场景生成做反思推理
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50. 假如你在自驾做端到端VLA......
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51. Momenta不选VLA选世界模型
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52. 现在不做VLA和世界模型的公司，还有哪些？
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53. 用 OpenClaw 突破企业传统数据资产架构的实践
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55. 国产开源新突破！5万小时真机数据，撕开行业最大痛点
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56. 具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
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57. 具身智能开始“卷数据质量”，中科曙光的机会藏在机器人背后 首个具身智能数据集质量标准发布，中科曙光在AI数据基础设施上的布局也多了一层现实意义。具身智能过去更关注数据采集规模，接下来则要回答数据是否真实、完整、一致、安全，能否被模型高效使用。 这意味着，产业竞争不只是造多少机器人、采多少小时数据，更
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58. 世界模型（World Model）是不是机器人（具身智能）下一个“奇点时刻”？
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59. 深度｜不经后训练照样能打，这家中国公司的开源具身预训练模型如何做到？
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60. 深扒151份JD，揭秘“数据标注员”：两极分化，30倍薪水差，残酷的未来
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