来源：公众号“INFINITY” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/z637jkIgnTctdXUdjkiJZg 用 3D 点云提升机器人跨视角、跨物体泛化，80 条示范即可完成新任务微调。 机器人基础模型为什么泛化差？很多时候不是模型不够大，而是它看世界的方式不对。 现在主流机器人基础模型大多依赖 2D 图像。图像能提供外观，但它本质上是三维世界压...

作者丨岑峰 2026年6月1日，机器人领域最重要的学术会议国际机器人与自动化会议（ICRA）在奥地利维也纳召开。 在首日举行的“Synthetic Data for Robot Learning” Workshop上，哥伦比亚大学助理教授李昀烛（Yunzhu Li）发表了题为“Structured  World Models as Scalable Data Engines for ...

2026年6月初，在维也纳国际会议中心落幕的ICRA 2026上，从多瑙河畔传来消息。 来自宾夕法尼亚大学GRASP实验室的博士生Yifei Shao（邵逸飞） 作为第一作者的论文 《SymSkill: Symbol and Skill Co-Invention for Data-Efficient and Real-Time Long-Horizon Manipulation》 一举...

作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 2026 年 6 月 4 日，在 ICRA 2026 “Robot perception and spatial AI” Keynote Session 上，波恩大学教授 Maren Bennewitz 发表了关于主动感知机器人的演讲，直指真实机器人部署中的一个基本困境：机器人面对的世界往往是杂乱、持续变化且只能部分观测的，仅靠被动观察无法完成可靠理解。 ...

2026年6月4日，在ICRA 2026大会的Keynote 3“Robot Perception and Spatial AI”环节中，MIT副教授Luca Carlone发表了题为“Maps, Memory, and Tasks — Toward Spatial Al for the Next Generation of Robots”的主旨演讲。他系统性地论证了一个核心观点：下一代机器...

2026年6月3日，在ICRA 2026大会的主题演讲环节，德克萨斯大学奥斯汀分校副教授、NVIDIA GEAR团队负责人朱玉可（Yuke Zhu）发表了关于人形机器人基础模型的最新演讲。他在演讲中系统性地拆解了当前人形机器人面临的最大瓶颈——数据，并提出了以“数据金字塔”为框架、以“世界模型”为引擎的规模化路径。 朱玉可指出，人形机器人正在进入一个全新的加速阶段：硬件日益成熟，学习算...

找到自己的位置，并理解周围环境，一直是机器人能够落地的先决条件。此前的导航系统大多建立在”环境静止、结构稳定”的假设之上，但随着具身智能从实验室走向真实场景，现实世界的动态变化让传统 SLAM（同步定位与建图）逐渐迫近天花板，无力应对自动驾驶中的车辆行人，或是手术机器人面前多变的人体组织。运动、遮挡甚至形变问题，是新一代 SLAM 需要解决的全新问题。 围绕这一挑战，王贺升教授系统介绍了从...

原文作者：公众号“机器之心” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vPNP8686ZQ09KDzSMn-iaw 本篇文章被 ICRA 2026 接收并获得 IROS 2025 双料 Workshop 最佳论文，第一作者张子哲(site: zizhe.io)是宾夕法尼亚大学机器人学硕士生，同时在 GRASP 实验室担任科研助理，导师为 Nadia Figuero...

原文作者：公众号“交叉力学与智能系统” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mI8zvot0fBjmkZ-gra2Prw 模仿学习是让机器人掌握复杂技能的重要途径，而高质量的遥操作演示数据是关键。现有移动操作系统常面临操控分离、协同困难、长时程任务推理能力不足等问题，限制了机器人在真实场景中的应用能力。 单人协同操控：通过VR头显、主从机械臂与脚踏板集成...

原文作者：公众号“计算机顶会大全” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/SbiHonAq0qYEP-sC-sB-bA 近期顶会工作来看，VLA正在进入新阶段：不只是能做任务，而是要能稳定、低成本、跨场景地落地到真实机器人系统中。 这类研究共同释放了一个信号：具身智能的竞争点正在从大模型能力展示转向实用化能力验证。一方面，研究开始关注多机器人本体、导航与操作统...