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ICRA 2026最佳论文奖，千寻智能首席科学家、清华高阳团队FP3入围
主要内容
- 01预训练使用6万条含点云观测的运动轨迹
- 0280条示教样本即可习得新任务，陌生场景成功率超80%
背景
ICRA是机器人顶级会议。高阳为清华助理教授、千寻智能联创兼首席科学家。FP3解决二维图像缺失三维几何信息的问题，使用3D点云作为输入。
为什么值得关注
FP3展示了3D点云在机器人操作中的巨大优势，微调效率高、泛化强，可降低机器人部署成本。千寻智能融资和榜单登顶说明中国具身创业公司技术实力快速提升，影响开发者技术选型和投资方向。
🇨🇳
对中国用户与市场
FP3及千寻智能的进展表明中国在具身智能领域已具备国际竞争力。开发者可关注其开源可能性（未提及），模型可能用于国内工业和服务机器人场景。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·论文指出FP3零样本性能偏弱，依赖预训练数据规模
- ·语言条件仅靠CLIP嵌入，复杂语义理解有限
- ·未与DINOV2等二维编码器融合，仍有优化空间
- ·千寻智能融资多但产品落地效果有待验证
→可采取的行动
- ·关注FP3论文与代码是否开源，评估用于自身机器人项目的可行性
- ·尝试使用3D点云替代二维图像作为机器人感知输入
- ·关注千寻智能Spirit v1.6的技术细节，对比其他具身模型
- ·考虑投资或合作具备3D基础模型的国内创业公司
摘记
FP3是一个面向机器人操作的大规模三维基座策略模型
仅需80组人工示教样本，FP3即可在包含全新未知物体的陌生场景中习得新任务
#千寻智能#清华高阳#ICRA 2026#FP3#Spirit v1.6#RoboArena#DROID#OpenVLA#具身智能#机器人基座模型
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