当地时间 9 月 27 日至 10 月 1 日，2026 年度 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS2026）在美国宾夕法尼亚州匹兹堡召开。作为全球机器人领域顶级学术会议，本届 IROS 汇聚来自全球 60 多个国家的高校、科研院所与机器人企业的上万名研究者，集中发布大量具身智能、人形机器人、足式机器人、灵巧操作领域最新科研成果。多场机器人挑战赛同步开赛，来自新加坡、英国、中国、美国、韩国等多国战队同台竞技，验证机器人在非结构化真实环境感知、规划、运动控制的综合能力，展现全球具身智能领域开放协同、跨国合作创新格局。

IROS 被视作机器人领域的国际风向标，重点关注机器人如何感知物理世界、在复杂环境自主决策并完成物理操作，这正是具身智能的核心定义：人工智能不再局限文本与图像生成，而是搭载实体躯体，在真实物理环境感知、交互、行动，通过与世界互动持续学习。本届会议收到论文投稿数量再创新高，其中超过 40% 论文主题与具身智能、人形机器人相关，覆盖世界模型、视觉语言动作模型（VLA）、灵巧手操作、人形全身运动控制、虚实迁移仿真、机器人安全伦理等前沿方向。

本届足式机器人挑战赛成为全场焦点。新加坡南洋理工大学战队使用中国企业研发的四足机器人平台，在复杂障碍地形自主导航、物体搬运任务中击败多国强队，夺得赛事总冠军。而上一届 IROS 足式赛事冠军英国曼彻斯特大学战队，同样选用同系列国产四足机器人硬件平台。连续两届国际顶级赛事冠军队伍选用中国硬件产品，代表国际科研圈对中国足式机器人运动控制、可靠性、自主导航能力的认可。赛事组委会专家表示，学术团队选择机器人平台，看重设备可以承受高强度反复调试、长时间连续测试，硬件稳定性、开放底层接口、技术支持能力，都是高校科研选型的核心考量。

大会同期举办多场人形机器人技术专题论坛，全球顶尖团队围绕具身智能当前瓶颈展开深度辩论。来自谷歌 DeepMind 团队发布 Gemini Robotics 最新进展，将多模态大模型与人形机器人全身控制框架融合，提升机器人在开放环境长序列任务规划能力。团队报告指出，当前具身智能最大痛点在于仿真与现实之间的 “现实鸿沟”。模型在虚拟仿真环境中训练后，一旦落地真实场景，微小环境变化就会造成任务失败，零样本泛化能力不足仍是行业共性难题。谷歌团队提出解决方案，构建大规模多场景虚实混合数据集，持续缩小仿真和真实世界差异，提升机器人跨环境适应能力。

来自英伟达的技术团队在主旨报告中介绍 Cosmos 世界模型与 GROOT 机器人基础模型，搭配 Isaac Sim 仿真平台，构建完整物理 AI 基础设施。这套工具链面向全球开发者开放，支持科研人员快速构建三维虚拟场景，在仿真环境训练人形机器人，再迁移到实体硬件。英伟达认为，世界模型是下一代具身智能的核心底座，机器人需要在大脑内部构建对物理世界的预测模型，预判物体运动、重力、碰撞结果，才能在陌生环境自主推理。当前全球大量高校与初创企业，都基于这套平台开展人形机器人算法研究。

来自中国的科研成果在本次大会集中亮相，多篇论文入选口头报告与海报展示，覆盖高扭矩人形关节、灵巧手触觉感知、VLA 视觉语言动作模型、人形机器人全身动态平衡算法。国内团队展示人形机器人在开放动态环境完成全身协同运动，例如动态接球、障碍环境自主穿行、柔性物体整理等复杂任务，引发海外科研人员高度关注。多位海外学者在交流环节表示，过去人形机器人研究集中在美国、日本、欧洲，近三年中国在硬件工程、整机集成、具身大模型方向论文与原型成果增长速度显著加快，已经成为全球赛道重要力量。

论坛中，多国专家探讨人形机器人的技术路线分歧。一部分团队坚持 “模型优先” 路线，依靠通用多模态大模型作为机器人 “大脑”，负责高层任务理解、逻辑推理；另一部分研究者坚持 “控制优先” 路线，认为人形机器人底层全身运动平衡、灵巧操作需要专用运动模型，也就是行业所说 “小脑”，大模型只负责高层任务规划，大小脑协同，才能兼顾推理能力与实时运动稳定性。本次大会多篇重磅论文验证 “大小脑协同” 架构有效性，高层世界模型下达任务目标，专用运动控制模型毫秒级执行全身动态控制，解决大模型延迟高、无法直接处理实时运动的短板。

除技术研讨之外，IROS2026 设置产业闭门论坛，学者、机器人企业、国际标准组织代表共同探讨人形机器人的安全规范、测试基准、伦理治理。随着人形机器人逐步进入工厂、公共空间，国际社会开始重视人机交互安全、事故责任界定、数据采集隐私等问题。多国代表提出，不能等待产品大规模落地之后再制定规则，需要技术研发与标准治理同步推进，建立统一的人形机器人性能评测基准，方便全球横向对比不同机器人的作业能力，避免企业各自建立私有评测标准造成行业混乱。

本次会议也清晰暴露行业现存短板。多位专家指出，当前绝大多数人形机器人演示任务仍然属于限定场景，机器人面对未知物品、环境突发扰动时容错能力偏弱；灵巧手精细操作成本高昂，复杂物体抓取成功率不稳定；整机能耗高、续航短，制约长时间连续作业。硬件层面，高功率密度轻量化关节、柔性触觉传感器仍然昂贵，零部件量产良率有待提升。算法层面，采集真实机器人物理交互数据成本极高，构建海量高质量机器人交互数据集是巨大挑战。

参会的中国机器人领域专家表示，IROS 这类国际顶级会议的价值在于开放交流，具身智能是全球性难题，单一国家无法独立完成全部技术突破。未来需要持续推进跨国学术交流、开源平台共建、基准数据集共享，在竞争的同时保持技术协同。人形机器人赛道不是零和博弈，各国团队的成果互相启发，共同推动物理 AI 走出实验室。

大会闭幕总结中，大会主席提出，机器人研究正从 “让机器人完成预设动作” 走向 “让机器人理解物理世界”。未来十年，具身智能将重新定义机器人能力边界，人形机器人有望成为继 PC、智能手机之后新一代通用计算载体。IROS2026 见证全球研究者在这条赛道持续攻坚，学术突破与产业落地双向驱动，推动具身智能从前沿科研课题，逐步转化为能够改变制造业、服务业的现实生产力。