来源：公众号“PnP机器人” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yUEFm-F6hDdale84n6SqGg 机器人科学和系统顶会 RSS2026 于 7.13-7.17 在悉尼举办，采用单轨报告制，审稿严苛、录用率不足 30%，是机器人系统领域含金量最高学术会议。RSS2026大会聚焦具身大模型、触觉灵巧操作、人形控制、多智能体安全规划等前沿，设置四类核心奖项...

来源：“具身智能之心”公众号 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/L3EOl1oSvUR7C6HMpg_4ig 长期以来，仿真平台被三大顽疾困住：高保真渲染与大规模并行训练不可兼得，场景资产全靠人工建模耗时数周，换一种机器人就得换一套仿真器。三道瓶颈，让“仿真里满分、真机上翻车”成为行业常态。 现在，这三道仿真的枷锁被一次性打开了。 论文：http://arxiv...

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/M3gYuB1gB2c3XL1GMk-p-A 刚刚，机器人顶会RSS 2026论文奖项出炉！ 作为机器人领域公认最具学术影响力的国际会议之一，RSS（Robotics: Science and Systems）的获奖论文，一直被视为观察机器人研究风向的一扇窗口，代表了这个领域的最新阶段进展。 今年，RSS共收到708篇投稿，最终...

作者丨张 璐 编辑丨齐铖湧 在机器人技术狂飙突进的今天，具身智能领域正面临着一个行业性的核心困境：我们已经拥有了高容量的深度神经网络，但现实世界中高昂的交互与试错成本，成为了阻碍机器人通往AGI的最大瓶颈。 在虚拟世界里，游戏和代码的执行成本几乎为零，因此我们见证了 AlphaGo 的奇迹和大语言模型在编程大赛中夺冠。但在物理世界中，机器人每一次真机试错，都伴随着昂贵的时间成本、设备损耗与安...

作者丨张 璐 编辑丨齐铖湧 当前的具身智能与世界模型领域，正面临着一个尴尬的现状。 随着以 Sora 为代表的高保真视频生成技术走向成熟，模型已经能够为机器人构建出极其逼真的未来画面，让人感觉AGI似乎触手可及。 但回到真实的物理世界，令人困惑的现象出现了：即便模型能够预测出完美的未来画面，机械臂在实际落地执行时依然频频失效。 这暴露出了行业内长期被忽视的一个核心矛盾——能够“生成”成功的结...

来源：机器人解剖师 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/t-27VnWDfrcyJ8gz72CmoQ RSS 2026近期在澳大利亚召开，会上颁布了最佳论文《FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control》，改文章提出高效强...

来源：具身江河 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/prlEip4pav6iyOtw95BIuw 导语 传统具身强化学习受限于真实世界交互成本高、复位繁琐及安全隐患，难以高效提升VLA模型在复杂动态任务中的鲁棒性。RISE框架通过构建解耦的“组合式世界模型”，将动力学预测与价值评估分离，实现了完全在想象空间中的高效在线强化学习。该方法避免了高昂的物理试错，在传送带...

来源：RoboPaperHub 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gEEALnYbNF5phOmDpvfF_A 长时程操控里，单步动作预测易随时间漂移，动作条件视频模型又常因误差累积或推理过慢难以闭环。RSS 2026多篇工作把世界模型接到策略链路：用中间视觉状态稳住目标条件控制，或以可交互模拟器与想象推演支撑长视界训练与自改进。长时程操控不仅依赖部署阶段的想象...

来源： 无问芯穹 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YEUdWcZDIKU4as3Txs5Q6Q近日，国际顶级学术会议 CVPR 2026 与 RSS 2026 先后公布录用结果。无问芯穹与清华大学等联合团队三项研究成果成功入选，其中一项获选为 CVPR 2026 Oral，两项被 RSS 2026 录用。此次“顶会三连中”充分展现了双方在强化学习算法及系统、具...

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 Outstanding Pap...