<img width="1600" height="900" src="https://analyticsindiamag.com/wp-content/uploads/2025/05/Sanjana_Why-the-Future-of-Robotics-Isnt-Human-at-All.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" fetchpriority="high" srcset="https://analyticsindiamag.com/wp-content/uploads/2025/05/Sanjana_Why-the-Future-of-Robotics-Isnt-Human-at-All.jpg 1600w, https://analyticsindiamag.com/wp-content/uploads/2025/05/Sanjana_Why-the-Future-of-Robotics-Isnt-Human-at-All-600x338.jpg 600w, https://analyticsindiamag.com/wp-content/uploads/2025/05/Sanjana_Why-the-Future-of-Robotics-Isnt-Human-at-All-1300x731.jpg 1300w, https://analyticsindiamag.com/wp-content/uploads/2025/05/Sanjana_Why-the-Future-of-Robotics-Isnt-Human-at-All-768x432.jpg 768w, https://analyticsindiamag.com/wp-content/uploads/2025/05/Sanjana_Why-the-Future-of-Robotics-Isnt-Human-at-All-1536x864.jpg 1536w" sizes="(max-width: 1600px) 100vw, 1600px" /><p>2025 marked a watershed year for industrial robotics, as investors and manufacturers alike doubled down on automation’s next frontier.</p>
<p>The post <a href="https://analyticsindiamag.com/ai-trends/2025-belongs-to-the-robots-that-actually-work-heres-11-examples/">2025 Belongs to the Robots That Actually Work: Here’s 11 Examples </a> appeared first on <a href="https://analyticsindiamag.com">Analytics India Magazine</a>.</p>

يبدو مستقبل الروبوتات مشرقًا مع اقترابنا من عام 2025، حيث تظهر أمثلة مبتكرة كيف أصبحت الروبوتات جزءًا أساسيًا من مختلف الصناعات. هذا التحول مهم لأنه يبرز الإمكانيات لزيادة الكفاءة والإنتاجية، مما يحول طريقة عملنا وحياتنا. مع تطور هذه الابتكارات، تعد بتحسين حياتنا اليومية وإعادة تعريف الأدوار الوظيفية، مما يجعل هذه الفترة مثيرة لعشاق التكنولوجيا والشركات على حد سواء.

El futuro de la robótica se ve prometedor a medida que nos acercamos a 2025, con ejemplos innovadores que muestran cómo los robots se están volviendo esenciales en diversas industrias. Este cambio es significativo porque destaca el potencial de aumentar la eficiencia y la productividad, transformando la forma en que trabajamos y vivimos. A medida que estos avances se desarrollan, prometen mejorar nuestras vidas diarias y redefinir los roles laborales, lo que convierte este en un momento emocionante para los entusiastas de la tecnología y las empresas.

L'avenir de la robotique s'annonce radieux à l'approche de 2025, avec des exemples innovants montrant comment les robots deviennent essentiels dans divers secteurs. Ce changement est important car il met en lumière le potentiel d'une efficacité et d'une productivité accrues, transformant notre façon de travailler et de vivre. À mesure que ces avancées se concrétisent, elles promettent d'améliorer notre quotidien et de redéfinir les rôles professionnels, rendant cette période passionnante pour les passionnés de technologie et les entreprises.

The future of robotics is looking bright as we approach 2025, with innovative examples showcasing how robots are becoming integral to various industries. This shift is significant because it highlights the potential for increased efficiency and productivity, transforming the way we work and live. As these advancements unfold, they promise to enhance our daily lives and redefine job roles, making it an exciting time for technology enthusiasts and businesses alike.

2025 Belongs to the Robots That Actually Work: Here’s 11 Examples

Almost half of our attention during face-to-face conversation focuses on lip motion. Yet, robots still struggle to move their lips correctly. Even the most advanced humanoids make little more than muppet mouth gestures—if they have a face at all.

تعلم روبوت كيفية مزامنة الشفاه من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو على يوتيوب، مما يعالج تحديًا كبيرًا في مجال الروبوتات حيث تكافح الروبوتات الشبيهة بالبشر غالبًا لتحريك شفاهها بشكل واقعي أثناء المحادثات. يسلط هذا التقدم الضوء على أهمية حركة الشفاه في التفاعل البشري، والتي تشكل ما يقرب من نصف الانتباه أثناء التواصل وجهًا لوجه.

Un robot ha aprendido a sincronizar los labios observando videos de YouTube, abordando un desafío significativo en la robótica donde los humanoides a menudo luchan por realizar movimientos realistas de los labios durante las conversaciones. Este avance destaca la importancia del movimiento de los labios en la interacción humana, que constituye casi la mitad de la atención durante la comunicación cara a cara.

Un robot a appris à synchroniser ses lèvres en observant des vidéos sur YouTube, ce qui répond à un défi majeur en robotique où les humanoïdes ont souvent du mal à reproduire des mouvements réalistes des lèvres lors des conversations. Cette avancée souligne l'importance du mouvement des lèvres dans l'interaction humaine, qui représente près de la moitié de l'attention lors des échanges en face à face.

A robot has learned to lip sync by observing YouTube videos, addressing a significant challenge in robotics where humanoids often struggle with realistic lip movements during conversations. This advancement highlights the importance of lip motion in human interaction, which constitutes nearly half of the attention during face-to-face communication.

Robot learns to lip sync by watching YouTube

arXiv:2601.06874v2 Announce Type: replace 
Abstract: Most existing 3D referring expression segmentation (3DRES) methods rely on dense, high-quality point clouds, while real-world agents such as robots and mobile phones operate with only a few sparse RGB views and strict latency constraints. We introduce Multi-view 3D Referring Expression Segmentation (MV-3DRES), where the model must recover scene structure and segment the referred object directly from sparse multi-view images. Traditional two-stage pipelines, which first reconstruct a point cloud and then perform segmentation, often yield low-quality geometry, produce coarse or degraded target regions, and run slowly. We propose the Multimodal Visual Geometry Grounded Transformer (MVGGT), an efficient end-to-end framework that integrates language information into sparse-view geometric reasoning through a dual-branch design. Training in this setting exposes a critical optimization barrier, termed Foreground Gradient Dilution (FGD), where sparse 3D signals lead to weak supervision. To resolve this, we introduce Per-view No-target Suppression Optimization (PVSO), which provides stronger and more balanced gradients across views, enabling stable and efficient learning. To support consistent evaluation, we build MVRefer, a benchmark that defines standardized settings and metrics for MV-3DRES. Experiments show that MVGGT establishes the first strong baseline and achieves both high accuracy and fast inference, outperforming existing alternatives. Code and models are publicly available at https://mvggt.github.io.

تم تقديم المحول متعدد الوسائط للجيوميتري البصرية (MVGGT) كإطار جديد لتجزئة التعبير المرجعي ثلاثي الأبعاد متعدد المناظر (MV-3DRES)، حيث يعالج القيود المفروضة على الأساليب الحالية التي تعتمد على سحب النقاط الكثيفة. يسمح MVGGT بالتجزئة مباشرة من الصور متعددة المناظر النادرة، مما يعزز الكفاءة والأداء في التطبيقات الواقعية.

Se ha presentado el Transformador Multimodal de Geometría Visual (MVGGT) como un nuevo marco para la Segmentación de Expresión Referencial 3D Multivista (MV-3DRES), abordando las limitaciones de los métodos existentes que dependen de nubes de puntos densas. MVGGT permite la segmentación directamente a partir de imágenes multivista escasas, mejorando la eficiencia y el rendimiento en aplicaciones del mundo real.

Le Transformateur Multimodal de Géométrie Visuelle (MVGGT) a été introduit comme un cadre novateur pour la Segmentation d'Expression Référentielle 3D Multivue (MV-3DRES), répondant aux limitations des méthodes existantes qui dépendent de nuages de points denses. MVGGT permet la segmentation directement à partir d'images multivues éparses, améliorant l'efficacité et la performance dans des applications réelles.

The Multimodal Visual Geometry Grounded Transformer (MVGGT) has been introduced as a novel framework for Multiview 3D Referring Expression Segmentation (MV-3DRES), addressing the limitations of existing methods that depend on dense point clouds. MVGGT enables segmentation directly from sparse multi-view images, enhancing efficiency and performance in real-world applications.

MVGGT: Multimodal Visual Geometry Grounded Transformer for Multiview 3D Referring Expression Segmentation

One More Thing in AI – Your Shortcut to AI Mastery

2025 Belongs to the Robots That Actually Work: Here’s 11 Examples

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

Humanize AI

Formula Bot

APIRobots

Snapshot AI

AI Humanizer

Ready to build your own newsroom?