Humanoid

Humanoid机器人技术近年来在多个领域取得了显著进展，包括酒店服务、视觉连续控制、强化学习以及运动追踪等方面。

XX 近期进展

World Humanoid Robot Games 测试机器人酒店服务能力：2026年8月，在北京举行的世界 humanoid机器人比赛中，机器人酒店服务能力成为焦点，要求机器人在30分钟内完成客人服务任务。

OG-SPR：观察锚定的自预测强化学习用于视觉连续控制：Google DeepMind提出的OG-SPR算法，通过观察锚定的自预测强化学习，实现了视觉连续控制，该算法已在arXiv发表。

BFM Scaling Recipe for Humanoid Robots: Humanoid Transformer Reduces MPKPE by 82%：Humanoid Transformer在BFM缩放食谱中减少了82%的MPKPE，这一成果在arXiv cs.AI上发表。

双流强化学习与状态感知探索：Google DeepMind研究双流强化学习与状态感知探索，以提升humanoid机器人的运动能力。

Humanoid机器人的研发和应用正聚焦于提高机器人的智能化和自主性，尤其是在复杂环境中的适应性。开源和低成本解决方案的推出，如Hugging Face推出的LeRobot Humanoid双足机器人，有望推动该领域的进一步发展。