NVIDIA 开源 MotionBricks：给几个关键姿势，实时补全连贯动作
NVIDIA 开源动作生成模型 MotionBricks。它只需输入前后的目标姿势，就能实时计算并补全中间平滑的运动过渡，还能把翻越、坐下等复杂动作像积木一样拼接。仓库包含人体与宇树 G1 机器人两套预训练权重和演示工具，代码采用 Apache 2.0 开源。
Unitree G1
PingpongDuo 亮相：两台 Unitree 人形机器人打乒乓双打，连续对打超 10 回合
研究团队公布 PingpongDuo 框架，让两台 Unitree G1 人形机器人完成乒乓球双打对击。两台机器人在狭窄空间内严格交替击球、主动为队友让位，实机连续对打超 10 个回合。不过目前系统仍依赖外部动捕，且未考虑球体旋转。
HumanX 开源技能迁移框架：让机器人看人类视频学会投篮和踢球
研究团队开源技能迁移框架 HumanX，能把人类单目视频中的动作转化为人形机器人的交互策略。该方案已在 Unitree G1 仿真中复现接球投篮、假动作投篮和踢球等动作。这意味着开发者无需昂贵动捕设备，用普通视频即可训练机器人交互。代码已在 GitHub 开放。
NVIDIA 推出动作生成模型 MotionBricks：每秒 1.5 万帧，打通游戏与人形机器人控制
NVIDIA 联合多所高校公布动作生成框架 MotionBricks。单个模型即可处理超 35 万种动作技能，实现 15000 FPS 吞吐量与 2 毫秒超低延迟。最值得关注的是，它把游戏动画和物理机器人控制打通，能同时驱动虚幻引擎角色与宇树 G1 人形机器人，预览版代码已在 GitHub 开源。
地平线开源 HoloMotion-1：端侧跑出 300 帧，机器人零样本学跳舞
地平线开源人形机器人小脑大模型 HoloMotion-1，拥有 4 亿参数，借助 MoE 与 KV 缓存技术在端侧实现约 300 FPS 实时推理。它让 Unitree G1 等机器人无需额外训练就能模仿跳舞、爬行和踢腿等高动态动作，并支持 VR 实时指令控制。
宇树 G1 进军网球场：清华北大团队用 5 小时动捕数据训出对打技能
清华大学、北京大学与银河通用等团队提出 LATENT 系统，仅基于 5 小时不完整的人体动捕片段，就让宇树 G1 人形机器人学会了网球技能。机器人能以约 90% 的准确率回击速度超 15 米/秒的来球，并在真实场地中与人类对手展开多回合交锋。
OmniXtreme 开源：教宇树机器人连续后空翻、街舞和倒立
研究团队开源人形机器人控制框架 OmniXtreme。它结合动作专家蒸馏与轻量残差后训练，让宇树机器人掌握连续后空翻、街舞和倒立等高难度动作，同时通过物理约束避免烧损电机。模型权重与评测代码已在 GitHub 开源。
宇树公布春晚机器人细节：数十台 G1 带来首个自主集群功夫秀
宇树科技公布春晚参演细节，数十台 G1 人形机器人完成了全球首个全自主集群功夫表演，无需人工遥控且能快速协同移动；H2 则身披齐天大圣战甲登场。这直接展示了人形机器人在高动态运动控制和多机协同上的最新进展。
初创公司展示宇树 G1 做家务：声称无遥控无加速
深圳初创公司灵启万物发布演示视频，由其 MindOn AI 大脑驱动的宇树 G1 机器人展示了浇花、拉窗帘、跪地擦床垫及捡垃圾等多项家务。官方宣称全程无加速、无遥控操作，其展现的泛化能力和动作流畅度迅速引发业内热议与审慎求证。
宇树 G1 登台首届机器人搏击赛：能打拳闪避，还会正蹬与一字马
据报道，中国在杭州举办首届人形机器人搏击赛，四台宇树 G1 机器人在人类遥控协同下登台对战。35 公斤重的 G1 配备 360 度深度相机与运动控制算法，展现了出拳、闪避、正蹬踢倒对手甚至做一字马的敏捷身手。这展示了人形机器人在高动态平衡与人机协作上的进展。
人形机器人虚实迁移框架 ASAP：宇树 G1 实现高敏捷全身动作
2025 年，研究团队提出两阶段框架 ASAP，解决人形机器人从仿真到实物的动力学差异。系统先在仿真中用动捕数据预训练，再用真实数据训练残差模型补偿物理差距。宇树 G1 实机借此完成了高协调性全身动作，跟踪误差大幅低于传统基准。
宇树科技发布人形机器人 G1 量产版：外观与性能完成升级
宇树科技公布人形机器人 Unitree G1 的量产版本。官方表示，过去数月已针对量产要求对 G1 完成升级，提升了整体性能并优化了外观设计。这意味着低成本人形机器人的规模化落地又往前推了一步。