机器人 / 具身智能

Partially Observable Adversarial Patch Attacks on Vision-Language-Action Models in Robotics

部分可观测的对抗性补丁攻击在机器人视觉-语言-动作模型上的应用

Xiaofei Wang, Mingliang Han, Tianyu Hao, Yi Yang, Yun-Bo Zhao, Keke Tang

机构 * Department of Automation, University of Science and Technology of China（自动化系，中国科学技术大学） ； SmartMore Corporation（SmartMore公司） ； Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University（广西亚技术空间研究所，广州大学） ； th Medical Center of Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院第八医学中心） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotics(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人VLA模型，提出部分可观测威胁模型下的两阶段攻击框架，利用注意力图定位关键区域并优化补丁以破坏语义接地和增加动作轨迹曲率，导致长期任务失败。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters, 2026

OpenEAI-Platform: An Open-source Embodied Artificial Intelligence Hardware-Software Unified Platform

OpenEAI-Platform: 一个开源具身人工智能硬件-软件统一平台

Jinyuan Zhang, Luoyi Fan, Leiyu Wang, Yeqiang Wang, Yicheng Zhu, Cewu Lu, Nanyang Ye

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出OpenEAI-Platform，集成低成本6+1自由度机械臂和可复现VLA模型，通过开源设计和两阶段训练在真实操作任务中超越商业臂，性能媲美大规模预训练基线。

OneVLA: A Unified Framework for Embodied Tasks

OneVLA：面向具身任务的统一框架

Lingfeng Zhang, Xiaoshuai Hao, Yingbo Tang, Lei Zhou, Shuyi Zhang, Jinkun Liu, Hongsheng Li, Chenhao Zhang, Qiang Zhang, Hangjun Ye, Xiaojun Liang, Long Chen, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出统一架构OneVLA，通过设计统一动作头和渐进式训练策略（含数据构建和思维链微调），在导航与操作任务上实现跨任务正迁移，达到最先进性能。

TRAP: Hijacking VLA CoT-Reasoning via Adversarial Patches

TRAP: 通过对抗性补丁劫持VLA的CoT推理

Zhengxian Huang, Wenjun Zhu, Haoxuan Qiu, Xiaoyu Ji, Wenyuan Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出TRAP攻击，利用对抗性补丁劫持视觉-语言-动作模型的链式推理，实现目标行为操控。

Comments Accepted by ICML 2026

AURA: Action-Gated Memory for Robot Policies at Constant VRAM

AURA: 恒定VRAM下机器人策略的动作门控记忆

Josef Chen

机构 * KAIKAKU（卡基库） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出AURA-Mem，一种恒定大小、基于动作误差信号门控写入的循环记忆，替代KV缓存，在边缘机器人任务中实现与基线相当的准确率，同时减少5-9倍写入次数。

GeoAlign: Beyond Semantics with State-Guided Spatial Alignment in VLA Models

GeoAlign: VLA模型中的状态引导空间对齐超越语义

Yizhi Chen, Zhanxiang Cao, Xinyi Peng, Yixiao Zheng, Xiaxi Si, Yiheng Li, Liyun Yan, Keqi Zhu, Xueyun Chen, Shengcheng Fu, Tianyue Zhan, Yufei Jia, Jinming Yao, Yan Xie, Kun Wang, Cewu Lu, Yue Gao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Jingdezhen Ceramic University（景德镇陶瓷大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； HONOR（HONOR公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出GeoAlign架构，通过RGB几何分支的后训练和机器人本体状态引导的几何特征查询，实现几何感知的空间对齐和动态可供性选择，在多个基准上取得高性能。

Comments 20 pages, 9 figures, 8 tables, including appendix

TTT-VLA: Test-Time Latent Prompt Optimization for Vision-Language-Action Models

TTT-VLA：面向视觉-语言-动作模型的测试时潜在提示优化

Wenbo Zhang, Jianxiong Li, Shuai Yang, Sijin Chen, Jiajun Liu, Lingqiao Liu, Xiao Ma

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； CSIRO Data61 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出TTT-VLA框架，通过测试时优化潜在提示来适应分布偏移，无需修改策略本身，在SimperEnv上提升单/多实体任务成功率。

Same Weights, Different Robot: A Deployment Safety View of VLA Policies

相同权重，不同机器人：VLA策略的部署安全性视角

Jianwei Tai

专题命中 机器人基础模型 ：robot policy(abstract)

AI总结 本文提出视觉-语言-动作（VLA）策略的部署安全性问题，通过形式化可执行策略规范，揭示相同检查点因动作元数据不匹配导致执行不等价，并给出量化漂移的证书方法。