1. 跟踪国内外具身智能领域生成式模型相关的前沿研究（如VLA、VLM、Diffusion policy），快速理解并复现核心论文，针对特定方向（如空间理解、任务泛化）进行算法的研究与创新。 2. General-purpose Pick & Place相关前沿研究，与实际机器人交互实现自主任务，如： -跟踪国内外具身智能领域 whole body control 方向的前沿技术（运动规划优化算法、MPC控制算法、强化学习算法等），针对实物场景下遇到问题（如避障、奇异性、限位约束）进行算法的研究与创新。 -跟踪多模态感知融合在 manipulation 任务中的应用（如视觉 - 触觉 - 力觉融合、跨模态特征对齐），追踪 Transformer 架构、图神经网络等在多传感器数据融合中的前沿研究，提升模型在非结构化场景下的鲁棒性，推动算法在家庭服务等场景的落地