📄 论文精选 · arXiv cs.RO · 第 41 期（2026-09-25）
VibeAct 在灵巧手上嵌入压电麦克风，把接触 onset、滑移存在与滑移幅度压缩为统一触觉表征，打通真实振动感知与仿真强化学习，在八项接触丰富任务中平均成功率从21.6%提升至50.5%。
📄 论文精选 · arXiv cs.RO · 第 22 期（2026-08-21）
arXiv 新论文提出 ADEPT，一个大规模强化学习框架，用于学习可 sim-to-real 迁移的灵巧操作。该方法先在通用物体重摆任务上预训练策略，再将其作为先验对下游任务进行后训练，并引入行为克隆蒸馏、critic 热身与保守 on-policy 更新稳定迁移。最终在 23 DoF Kuka-Allegro 与 29 DoF Flexiv-Sharpa 上零样本 sim-to-real 部署，能以接近人类速度完成长程任务。
🏢 公司动态 · Robotics & Automation News · 第 2 期（2026-08-01）
FedEx 与仓储自动化公司 Dexterity 扩大合作，在马里兰州 Hagerstown 枢纽规模化部署 Dexterity 的 Foresight 世界模型和 Mech 拖车装载系统。该部署基于多年联合开发与运营验证，扩展了此前的试点项目。