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主题 9 材料 68 综述 3

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这条主题关注机器人策略如何处理分钟级任务。关键不是更多帧，而是多尺度记忆：哪些信息应该保留为短期视觉痕迹，哪些应该抽象成长期语义状态。

VLA/WAM 从开放基座、多源数据、在线精修和长时程记忆，继续扩展到新感官模态、隐式空间表征对齐、几何世界建模、模块化世界—动作预训练、训练期物理模态蒸馏、动作接触后果预测与执行期闭环。

触觉与力觉如何从传感设计、跨硬件共享表示，进入预训练策略的持续适配、快慢控制与执行期流式闭环。

这条主题关注 VLA 预训练之后的在线适配。核心问题不是“VLA 能不能泛化”，而是“当真实机器人需要更高精度、更高速度时，怎么以较低样本成本继续优化它”。

关注机器人如何根据自身 rollout 失败改进数据采集、技能代码和长期能力库，并检验这种递归改进能否跨场景、跨轮次、跨调用者稳定延续。

接触密集操作中的运动—力联合学习路线：如何从示范、实时反馈、关节力矩、训练期力蒸馏、力域动作或动作后果预测获得任务相关接触表示，并在安全接触、轨迹精度、硬件成本、快速响应与控制带宽之间动态权衡。

这条主题关注 human video、human embodiment data 与 robot policy 之间的迁移。核心问题不是“人类数据多不多”，而是“模型什么时候开始有能力利用这些数据”。

收集把具身模型的观测、动作、世界状态和异构数据统一到显式 3D 空间的路线，比较 BEV、点流、体素、SE(3) 动作空间与世界预测接口的取舍。

把人类操作视频转换成机器人可训练数据的路线，关注重建、调度、物理可行性和 sim-to-real。