keon/awesome-physical-ai

A curated list of academic papers and resources on Physical AI — focusing on Vision-Language-Action (VLA) models, world models, embodied ai, and robotic foundation models.

解决的问题

物理AI是研究通过机器人与物理世界交互的AI系统的学科。该领域发展迅速，新论文、模型和资源不断涌现。本项目通过策划一个结构化、分类的列表，收录最重要的学术论文、模型、数据集和工具，解决了跟踪所有这些工作的问题。

工作原理

该仓库是一个经典的“Awesome List”——一个精选的Markdown文件，在清晰的标题下组织条目。它涵盖了视觉-语言骨干、VLA架构、世界模型、学习范式、扩展与泛化、部署、安全性和应用等领域。每个条目通常包括论文标题、发表地点、论文、代码或项目页面的链接，有时还有简短说明。该列表可自由浏览，旨在作为快速参考。

适用人群

适用于任何在物理AI领域工作或即将进入该领域的人，包括研究人员、研究生、工程师和爱好者，他们希望获得该领域的高层地图。它也有助于规划研究方向、查找相关先前工作以及发现开源实现。

亮点

涵盖完整范围：从基础视觉-语言模型到端到端VLA架构、世界模型和部署考虑。
每个条目通常链接到论文、代码和项目，便于深入探索。
突出既有工作（如RT-1、RT-2、PaLM-E）和最新突破（如π0.5、Gemini Robotics 1.5）。
包括数据集、基准、模拟平台和公司等资源，提供实用起点。