热议中模型发布
ICRA 2026 | 首个 36 自由度双臂灵巧操作 VLA 模型，开源！
主要内容
- 01采用外骨骼+VR混合遥操作虚实同步采集数据。
- 02模型架构为扩散Transformer+质量判别器。
- 03三阶段训练：仿真预训练→判别器训练→真实微调。
- 04可直接适配单臂/夹爪等低自由度形态，无需重新训练。
背景
过往VLA要么聚焦双臂低自由度夹爪，要么专攻单臂高自由度灵巧手，无法同时兼顾双臂协同与精细手指动作。Dexora首次将两者统一，并开源模型、数据和硬件方案，为通用灵巧机器人研究提供了新范式。
为什么值得关注
对AI工具用户（机器人开发者、具身智能研究者）而言，Dexora提供了可复现的高维灵巧操作基线，其质量感知训练方法和虚实协同数据采集方案可直接借鉴；开源特性降低了双臂灵巧机器人的研究门槛，有望加速服务机器人、工业精细操作等场景落地。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内团队可获取完整的开源模型、数据集和硬件方案，但36自由度硬件（AIRBOT机械臂+XHAND灵巧手）成本较高，且论文测试场景为英文指令和国外常见物体，中文环境和国内低成本硬件的适配需要额外工作。开发者可基于其跨形态迁移能力，尝试在国产机器人平台上部署。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·36自由度硬件成本高，短期内难以普及。
- ·无触觉反馈，拧瓶盖等接触敏感任务成功率仍偏低。
- ·复杂长时序任务和动态环境适应能力不足。
- ·跨材质、极端场景的稳定性有待提升。
→可采取的行动
- ·下载Dexora开源模型和数据集，在仿真环境中验证双臂灵巧操作基准。
- ·参考其质量判别器思路，清洗自家遥操作数据提升策略性能。
- ·关注后续是否适配国产机械臂和灵巧手，评估硬件移植成本。
- ·在低自由度机器人上测试跨形态迁移能力，扩展应用场景。
摘记
同时支持双臂协同、双灵巧手高自由度精细操作
Dexora: Open-source VLA for High-DoF Bim
#Dexora#AIRBOT#XHAND#GR00T N1#MuJoCo#Apple Vision Pro#ICRA 2026#T5#双臂灵巧操作#VLA
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