近日，由三位美国麻省理工学院（MIT）华人博士为主力完成的具身智能研究论文登上Nature主刊。论文提出基于视觉的深度学习方法，仅通过视觉就能实现对机器人的控制，只需一个RGB相机就能高精度执行预定运动轨迹。

近日，麻省理工学院（MIT）团队在《Nature》主刊发表论文，提出一种基于视觉的深度学习方法，仅通过摄像头实现对机器人的精准控制。该方法无需人工建模，利用深度神经网络将视频流映射到视觉运动雅可比场，可高精度执行预定运动轨迹。实验中，该方法成功控制了UR5机器人手臂、Allegro Hand和Poppy机器人手臂等不同机器人，完成复杂任务。该研究有望降低机器人自动化门槛，推动具身智能发展。

21世纪经济报道记者倪雨晴、实习生李金亮 深圳报道

南方财经记者 陈思琦、石恩泽 深圳报道

6月30日，在深圳高成长企业俱乐部举办的“AI新纪元：机器人商业化破局”主题直播间，一场关于机器人赛道商业化的论战正在上演。

证券之星消息，近日设计总院（603357）新注册了《基于机器学习的滑坡风险快速评估软件V1.0》项目的软件著作权。今年以来设计总院新注册软件著作权10个，较去年同期减少了41.18%。结合公司2024年年报财务数据，2024年公司在研发方面投入了1.92亿元，同比增13.13%。