模型、数据、灵巧操作都在工程化，顶会上具身传递出的信号变了 作者丨齐铖湧 编辑丨岑 峰 9 月 27 日到 10 月 1 日，全球机器人领域最顶级的国际会议之一 IROS 2026 将在美国匹兹堡开幕。如果你前两年也在关注这个会，你会发现那时候大家都在 “卷概念”。谁家用了更大的 LLM，谁家机器人跳了一段更炫的舞，听起来很猛，但细一想，大多还停在实验室的 Demo 里。今年不一样。从目前放...

决定智能上限的从来不是数据的绝对规模，而是数据的质量与信息密度。 作者丨岑峰 在生成式 AI 浪潮下，机器人社区正经历从传统控制向端到端学习的范式大迁徙。如同许多领域一样，这里也弥漫着一股对数据规模的迷信，深信“数据越多越智能”是通往通用具身智能的唯一坦途。然而，在刚刚结束的 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS）上，昆士兰大学主力脚说 Jen Jen Chung 在主旨演讲...

FlexiTac压阻式传感器可兼顾柔性、低成本与一致性。 作者丨向欣 编辑丨岑峰 机器人的视觉能力正快速增强，但触觉仍然是具身智能系统中的薄弱环节。尤其是在精细操作场景中，当物体被遮挡、透明、易碎，或需要精确判断接触力与手内姿态时，仅靠视觉往往难以确认机器人是否真正抓稳了物体、是否发生了滑移，也难以实现可靠的力控与顺从交互。与图像领域已经形成相对统一的传感器和数据体系相比，触觉研究尚未形成类...

具身智能从实验室走向真实工厂、迈向精密制造。 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 你有没有想过，机器人也可以走进车间，亲手造出组装一台机器人所需要的零件？这听起来像个玩笑，实际却是具身智能最硬核的落地命题。机器人的关节、卡盘、精密结构件，无一不是靠 CNC（计算机数控）车床、铣床一道道加工出来的。如果机器人能自主照看这些机床，完成工件的抓取、上料、插入、取出与放置，那么机器人工业将被机器人自己反哺—...

在机器人领域，一个更大的模型并不能自动解决所有问题。 作者丨马晓宁 编辑丨岑 峰 当地时间 9 月 30 日，IROS 2026 主会在美国匹兹堡落下帷幕，本届大会的主要奖项也在最后一天正式揭晓。AI科技评论在现场获悉，今年的 Best Paper Award 最终颁给了一项关于机器人“长期记忆”的研究。Yumin Lee、Hyoseok Ju 和 Giseop Kim 凭借《LT-Mem:...

大模型并没有“吃掉”机器人学。 作者丨马晓宁 编辑丨岑 峰 9月27日，IROS 2026 将在匹兹堡开幕。重隔31年后，IROS 重回这座钢铁之城。作为全球规模最大的机器人学术会议之一，今年进入正式议程的论文达到 1933 篇。把这近两千篇论文铺开来看，它更像是一张 2026 年机器人研究的横截面：从强化学习、模仿学习，到路径规划、视觉感知、运动控制、灵巧操作，再到人形机器人、触觉和大模型...

5小时动作碎片，最后变成了机器人的身体直觉。 作者丨吴思梦 编辑丨岑 峰 马晓宁 如果你玩过《Mario Tennis》或者《TopSpin》，大概不会觉得打网球是一件特别复杂的事。球飞过来，移动人物，判断落点，在合适的时机按下击球键。尤其在《Mario Tennis Aces》里，游戏甚至把网球进一步拆成了一套很直观的动作语言：正手、反手、上旋、切削、吊高球，甚至还有需要精确卡点才能完成的...

从结构化表征到无演示学习之路。 作者丨吴思梦 编辑丨岑 峰 一个盘子，一只水龙头，一小团蓝色的洗洁精。吴佳俊用这样一个几乎没有技术含量的厨房场景，开始了他在 IROS 2026 的演讲。一个学生挤了洗洁精，打开水龙头，洗了一半，临时离开。现在，换成机器人接手。第一眼看过去，任务直接明确：把盘子洗干净，再放回去。但机器人真正需要处理的，并不是“洗盘子”这三个字。它得先知道，眼前哪个东西是盘子；...