一、真实机器人明星 Demo（2025–2026，可搜视频）
1）灵初智能・麻将机器人（WAIC 2025）
- 能力：和人打完整麻将（30min+），摸牌、打牌、碰杠，毫米级操作 + 博弈决策。
2）星海图・机器人铺床（WRC 2025）
- 能力：全身 23 自由度，自主移动→调姿态→抓被子→拉平整理；柔性物体长程任务。
3）逐际动力 Oli・人形机器人跑腿
- 能力：自然语言指令（“拿水到前台”）、途中接新任务、避障、递物礼貌下蹲；多任务推理 + 全身控制。
4）智元机器人 G2・3C 产线 8 小时连续作业
- 能力：流水线取料 / 放置 / 对接，20 秒节拍，8 小时 2283 次无故障；工业级稳定性。
5）智魔方・机器人咖啡师
- 能力：商用咖啡机全流程（取杯→磨豆→萃取→拉花），每日数百杯，人机对话 + 多机协作
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二、在线可玩 / 仿真 Demo（不用硬件，浏览器直接试）
1）Pi0（π₀）VLA 模型 Demo（最火）
- 官网 / 项目：LeRobot + Pi0（Physical Intelligence）
- 指令示例（自然语言）：
- “把吐司从烤面包机慢慢拿出来”
- “折叠毛巾”
- “把红色方块放到蓝色方块上”
- 效果：2 秒生成 50 步关节轨迹（14 维），可直接下发给 ALOHA 机器人；浏览器可视化关节角度曲线。
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2）Google DeepMind RoboCat 仿真抓取
- 场景：多机械臂抓取、堆叠、分拣
- 特点：单模型控制多机器人，自主泛化新物体；可在 Google Colab 运行仿真版。
3）Meta ALOHA 双臂协同 Demo
- 场景：开抽屉、倒水、整理桌面
- 特点：低成本双臂硬件 + 仿真，适合学术复现；Hugging Face 有教程。
三、极简代码 Demo（PyTorch+Gym，5 分钟跑通）
适合快速验证 “感知→决策→动作” 闭环。
环境安装
pip install gym==0.26.2 robosuite==1.4.0 torch核心代码（机械臂抓取，PPO 强化学习）
python
import robosuite as suite from robosuite.wrappers import GymWrapper import torch import torch.nn as nn # 1. 创建环境 env = GymWrapper(suite.make( "Lift", robots="Panda", has_renderer=True, has_offscreen_renderer=False, use_camera_obs=False, reward_shaping=True )) # 2. 简单策略网络 class Policy(nn.Module): def __init__(self, obs_dim, act_dim): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(obs_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, act_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): return self.net(x) policy = Policy(env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0]) # 3. 运行 Demo obs = env.reset() for _ in range(200): obs_tensor = torch.tensor(obs, dtype=torch.float32) act = policy(obs_tensor).detach().numpy() obs, rew, done, _ = env.step(act) env.render() if done: obs = env.reset() env.close()- 效果：机械臂自主学习 “抓起方块→放到目标区”，约 10–20 分钟收敛。
四、Demo 核心能力对比（一眼看懂差异）
表格
| Demo | 核心能力 | 硬件 / 仿真 | 适合演示点 |
|---|---|---|---|
| 灵初麻将 | 长程博弈 + 精细操作 | 真实双臂 | 复杂逻辑 + 毫米级动作 |
| 星海图铺床 | 柔性物体 + 全身控制 | 真实人形 | 家庭长程任务泛化 |
| Pi0 吐司 / 叠毛巾 | VLA 端到端生成 | 仿真 + 真实 | 自然语言→动作 |
| 智元 G2 产线 | 工业级稳定 + 高速 | 真实机械臂 | 落地生产力 |
