文章讨论了具身智能的概念，通过组装小机器狗的过程，探讨了传感器、舵机控制和云端AI对话的实现。作者强调了AI与物理世界结合的复杂性，涉及感知、空间和动作等基本概念。小机器狗能执行简单指令，但缺乏空间感知能力，未来需整合更多传感器和算法以提升智能水平。
蔚蓝科技推出的BabyAlpha A3消费级四足机器人，具备6600万像素视觉和223.2万点/秒的空间感知能力，标志着机器人向理解环境的转变。A3采用六颗芯片的异构计算集群，提升算力效率，预计售价万元级，旨在进入普通家庭。其安全设计和本地数据处理增强了用户信任，推动消费级具身智能的发展。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，显著降低成本和提升效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在生成与理解的深度融合、空间编辑的范式突破和多场景高性能表现方面具有技术优势，广泛应用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。
京东开源的多模态模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，显著提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。
京东开源的多模态模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，广泛应用于电商、具身智能和3D重建等领域，提升创意验证效率。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在电商、具身智能和3D重建等领域表现出色，显著提升创意验证效率。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，适用于电商、具身智能和3D重建等领域，显著提升创意验证效率。开发者可在HuggingFace或Github获取该模型。
京东开源的多模态基础模型JoyAI-Image-Edit支持文生图、图像理解和指令引导的图像编辑，具备像素级精细化编辑和空间感知能力，解决了理解与生成之间的“空间断层”。该模型在电商、具身智能和3D重建等领域表现出色，提升了创意验证效率。
GigaBrain-0是一种新型视觉-语言-动作（VLA）模型，旨在通过整合视觉输入、自然语言指令和运动控制，提升机器人在多样环境中的操作能力。该模型利用生成的数据，降低对真实世界数据的依赖，提高泛化能力和数据效率。GigaBrain-0采用混合架构，增强空间感知能力，并通过生成中间推理步骤，模拟人类问题解决过程，实现更精确的操作和决策。
蚂蚁灵波科技开源了具身大模型LingBot-VLA，提升了机器人在真实场景中的操作能力。该模型实现了跨本体和跨任务的泛化，降低了训练成本，并在多项评测中刷新成功率纪录。LingBot-VLA结合高精度空间感知模型，增强了深度信息处理能力，助力开发者快速适应不同场景，推动具身智能的发展。
寒武纪项目由谢赛宁、李飞飞和LeCun主导，推出了Cambrian-S模型，专注于提升AI的空间感知能力。该模型通过多模态视频理解，解决了传统模型在长视频处理中的不足，取得了显著进展。
Evo-0模型通过隐式注入3D几何先验，提升机器人对三维空间的理解，成功率提高31%。该方法无需额外传感器，利用VGGT提取3D信息，显著增强空间感知，训练效率高，适用于多种机器人任务。
群核科技发布了InteriorGS数据集，包含1000个3D场景，旨在提升机器人空间感知能力。该数据集结合3D高斯技术与空间大模型，助力AI从虚拟环境走向物理世界。
本研究提出了3DTown框架，旨在从单张俯视图生成逼真的三维城镇，解决传统3D场景获取的高成本和低效率问题。该方法通过区域生成和空间感知技术，确保场景一致性和几何质量，实验结果显示其优于现有技术。
本文提出了一种新的评估方法——代理忠实度（SF），解决了现有解释方法忠实度评估不足的问题。研究表明，引入空间感知显著提高了解释的忠实度，最佳忠实度（OF）在多种情况下提供更准确的解释，并在处理不同领域的数据和对抗样本时表现出更好的鲁棒性。
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