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132025 年，具身智能正在从“能做 demo”走向“能规模化训练、能稳定落地”的拐点之年。
本期《具身阿尔法》年度特辑，我们用尽量不讲黑话的方式，把 2025 年最值得记住的 10 件技术大事串起来：哪些突破已经发生、哪些关键能力正在补齐、哪些问题依然是落地最大的绊脚石；同时也给出对 2026 年三大技术趋势的判断。
如果你不在学术圈、但又想快速弄清“机器人到底走到哪一步了”，这期可以当作一份高密度（也可能是全网唯一一份）技术侧的年度速览。
欢迎收听，也欢迎把你的问题和反馈丢给我们，预祝新年快乐！
时间戳
02:53｜Physical Intelligence · π 0.6：把“失败过程”也当教材回收训练，机器人越练越稳
08:45｜Sunday AI · ACT-1：用手套/遥操把“教机器人干活”的成本打下来，数据才能量产
12:16｜Generalist · GEN-0：用27万小时真机操作证明“练得越多越通用”，数据就是能力上限
14:33｜Figure · Helix：上层负责想清楚任务，下层负责动作又快又稳，像人一样分工协作
17:29｜Sharpa Hands：灵巧手叠加更敏感触觉，让机器人知道“抓住了吗、抓牢了吗”
21:56｜CoRL 2025 Best Paper：不只管位置，还把接触力度/手感纳入控制，才更像真实世界
26:10｜GraspVLA：先用海量仿真打底练基本功，复杂易翻车任务仍要靠真实数据补课
27:46｜Google DeepMind · Gemini R…：先理解任务再动手，不是乱抓一气，而是“想明白再行动”
31:14｜NVIDIA · GR00T N1：重点不是单点最强，而是搭“默认工具箱”加速数据生产与迭代
33:13｜ICRA 2025 Best Paper：定位与自我感知一旦不稳，再聪明也会翻车，落地关键常被低估
36:18｜2026年预测1：行业从“能做demo”转向“稳定能做”，成功率与一致性会变成硬指标
38:06｜2026年预测2：手与触觉会成下一轮分水岭，决定机器人能否做精细活、进更多场景
40:05｜2026年预测3：进入“可信赖”阶段，安全可控、出问题能刹住，将成为规模化门槛
