机器人学习的数据瓶颈正在质变。过去是“数据不够多”，现在是“数据的结构不对”——堆更多高质量遥操作数据，既不可持续，也不够用。 在 RSS 2026 Workshop「Data-Centric Robotics: What Data Do Robots Really Need?」（悉尼科技大学，2026 年 7 月 17 日）上，七位讲者从四个方向拆解了这个问题。我们把最值得记住的四条路径...

来源：深蓝具身智能 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/qjhBjBqTYHcfnndPFNVb\-g RSS 2026释放明确信号 ——集体“回归物理” 作为机器人领域公认最具学术影响力的国际会议之一，今年 RSS 录用210篇，接收率不足 30%（比去年略高2%）。 最近RSS官方也最终公布了获奖论文的Final List；以及获得 Out...

这是 RSS 2026 Data-Centric Robotics Workshop 的收尾环节，包含两篇 spotlight 报告和最后的圆桌讨论。 表面看，大家聊的是“机器人到底该喂什么数据”；真正有意思的，是四位讲者在三个问题上没能达成一致——数据金字塔的依赖关系是不是“底层撬动上层”、零样本能力有没有天花板、以及我们是不是集体漏采了最关键的力觉数据。 Adam Wei（MIT C...

2026 年 7 月中旬，机器人领域顶级会议 RSS（Robotics: Science and Systems）如期举办。与“机器人操作”直接相关的十余场研讨会，集中释放了整个子方向的最新焦虑与破局思路——从模仿学习的数据质量危机，到触觉这一“最后感知版图”的攻坚，再到工业级可靠性的认证路径。雷峰网(公众号：雷峰网)逐一梳理十大核心 Workshop 的定位与主张，并进一步提炼出贯穿全场的...

    编辑丨岑峰 *                                                                                                       * 2026 年，大模型行业正经历一场前所未有的“体感位移”。那个在纯数字世界几乎无往不利的 Scaling Law，在试图跨越到物理世界时，正遭遇物理规律、...

    编辑丨岑峰 *                                                                                                       * 2026 年 7 月的悉尼，RSS 会场内，一种复杂的情绪正在蔓延：一半是火焰，一半是海水。 火焰来自于大模型在云端的持续狂飙，海水则来自于具身智能在现...

    作者丨陈淑瑜     编辑丨岑   峰 *                                                                                                       * 7月13日，2026年机器人领域顶级学术会议RSS（Robotics: Science and Systems）在澳...

    作者丨岑峰 *                                                                                                       * 在 AGI 的数字版图里，大语言模型仅靠“读遍互联网文本”就拼凑出了通往智能的通途。这种由 Scaling Law 带来的暴力美学，让整个具身智能行业在过...

来源：具身智能之心 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/\_\_nOgLL\-F5ByiLMWYWaFtA 今年 RSS 上，香港大学助理教授、源策未来创始人李弘扬获得了 Early Career Spotlight，并在随后的演讲中，系统介绍了他对全身智能 Whole-Body Intelligence，也就是 WBI。 之前业内的叫法都是全身控...

来源：JOJO极智算法 原文链接：https://mp\.weixin\.qq\.com/s/t1k6qrZ6\-NoU7i5yi7zEEQ 具身智能（Embodied AI）正在加速从简单的指令执行，迈向充满不确定性的真实物理世界。然而，当智能体真正落地时，往往会面临三大终极拷问：在恶劣天气下，机器人如何不变成“瞎子”？在复杂的物理接触中，如何让机器人拥有人类般的“手感”与应变能力？在...