CoRL 2026 观察：DeepMind 基础模型全面接入机器人控制回路

开发者 Paige Bailey（@DynamicWebPaige）翻阅 CoRL 2026 会议日程后发现，各机器人实验室正把 Google DeepMind 的基础模型大量接入控制回路、仿真引擎和人形机器人，她据此整理了一份主题线程，推介自己最感兴趣的论文与海报。

已确认

• 数据生成方向：有工作用 Gemini 找点位、用 Nano Banana 抹机械臂来生成机器人训练数据；GaP（Graph-as-Policy，Spotlight S6）用 Gemini 3.1 Flash-Lite 同时充当编码 agent 与 VLM，合成机器人计算图。
• 自主学习方向：Spotlight 论文 RATs（Playful Agentic Robot Learning）让机器人在没有外部奖励的情况下自主发明任务，并积累可复用的技能库。
• 安全方向：有团队对 Gemini Robotics-ER 1.5 做 SFT+RL 后训练，实现 safety-thinking，使宇树 Unitree G1 能识别如儿童误吞药丸等危险并实时干预。
• 仿真方向：SimFoundry（Fei-Fei Li 团队，Poster S3 #81）从一段真实场景视频自动重建可交互、仿真就绪的数字孪生场景，用于训练机器人策略。

为什么重要

该清单显示基础模型正从感知、规划延伸到数据合成、仿真构建与安全推理等多个机器人环节，成为 CoRL 2026 的显著趋势，值得关注后续论文正式公布后的进展。

2026-11-10 ~ 2026-11-10 · 6 条相关

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