热门议题一：V2V 协同自动驾驶 Salim Azak 单日发布 9 篇 ICRA 2026 论文，V2V 自动驾驶通信方向最为集中，图推理与大模型两条路径同组并行推进。 1. V2V-GoT: Vehicle-to-Vehicle Cooperative Autonomous Driving 摘要： "V2V-GoT"解决了车车协同自动驾驶中通信效率低下的...

来源：地瓜机器人 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/WQiXlk18j1ls8XHiGkQpcQ 四大核心技术拆解：从学术创新到落地价值 CVPR 2026 | 3D-Fixer： 单图生成可交互 3D 场景，解锁 “原位补全” 新范式 链接： https://openreview\.net/login?redirect=/forum?id...

来源：公众号“新机器视觉” 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/XZXl8Inx5Rh14dF0o\_JMTA 题目：GGD-SLAM: Monocular 3DGS SLAM Powered by Generalizable Motion Model for Dynamic Environments 作者: Yi Liu, Haoxuan Xu,...

来源：知乎“NOKOV度量动作捕捉” 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2041129735825188020 ICRA、IROS 等国际机器人顶会通常会邀请具有国际影响力和代表性的学者担任 Plenary 或 Keynote Speakers。 Plenary 或 Keynote Speakers 1 近五届 ICRA：共147 位；国内学者 5...

来源：公众号“机器之心” 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/4DffsUZw\-FLuawiMh7a\-AA 本文的共同第一作者为新加坡国立大学博士生费昕，新加坡国立大学博士生徐志轩。合作者为浙江大学实习生方怀聪、新加坡国立大学博士生张添睿。通讯作者为新加坡国立大学计算机学院助理教授、RoboScience 首席科学家邵林，研究方向为机器人学习与灵巧操...

来源：公众号“北京大学前沿计算研究中心” 解读链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/tqnWuw9kG4a4WGPXe2oxlQ ** 01**** 研究背景**** 当前具身智能正朝着通用人工智能的方向快速发展，具身智能提高的关键一步就是构建出能够根据人类指令在环境中移动的导航智能体。近年来，视觉语言导航（VLN）等任务得到了广泛研究，但现有...

来源：公众号“机器之心” 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/uTffZgN0uuiknCcIY\-VGYw 本文的共同第一作者为新加坡国立大学博士生陈浩楠，新加坡国立大学硕士生郭京翔。合作者为汪邦骏、张添睿、黄叙川、郑博仁、侯懿文、铁宸睿、邓家俊。通讯作者为新加坡国立大学计算机学院助理教授邵林，研究方向为机器人和人工智能。 在具身智能领域，机器人操作...

  原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/k\-C\_8ZHWktTRGa3kaq0Lcw 大语言模型驱动的代码生成技术，正在深刻重塑机器人控制软件的开发范式。曾经高度依赖人工的繁琐编程，如今只需简单的自然语言指令即可完成，开发效率实现了巨大的跃升。 然而，当我们将这项技术推向真实工业生产线时，一个关键问题凸显出来：面对工业场景对程序错误零容忍的严苛要求，...

原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/qyxOyHNdHC6C11584aeRfA 论文主题｜Seeing Space and Motion: Enhancing Latent Actions with Spatial and Dynamic Awareness for VLA 论文链接｜https://arxiv.org/abs/2509.26251 ...

【封面图片来源：网站名微信公众号，所有者：极市平台】 一、背景  工业质检和医疗影像分析中，传统方法采用"一个任务一个模型"的碎片化模式，检测不同模态（如RGB、红外、3D深度）需要部署多个专用模型，导致运维成本高、泛化能力差。现有方法存在域干扰问题——直接融合多域特征会引入噪声，导致大量误报。 能否构建一个通用的"大脑"，既能理解多模态融合信息，又能针对不同任务动态调用"专家知识"？...