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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...