机器人动作系统正在围绕可复用的控制基础设施构建
4 月 6 日最强的内容是具身控制方法，它们让机器人动作系统更容易构建、更容易调控，也更不容易失效。最清楚的证据来自 Veo-Act、StarVLA 和 E-VLA：视频预测被用于高层规划，VLA 代码库正在标准化，事件感知正在改善低光和模糊条件下的操控。当天也有评测工具和更快的机器人强化学习工作，但最扎实的主题是围绕动作的实用控制基础设施。
主题概况
Event Cameras
机器人策略部署升级
这一天的机器人动作工作指向三个现在就能做的具体改动：在视频规划和反应控制之间加一层切换；把事件相机当成 VLA 在低光和模糊条件下的部署修复；标准化策略评测，这样每次改骨干或动作头时都不用重写整套栈。前两项有最清楚的任务级证据。第三项更像工作流建设，但落地理由也很具体。