ICRA 2026 大会 Day 1 落下帷幕，本届最大新闻—— FP3、Push Anything、Symskill、HITTER 等 5 篇论文被评为 Best Paper Award Finalists，为全周期首次论文评级；Ken Goldberg 开幕 Plenary 引发全场热议，Jeannette Bohg 对 VLA 在接触任务中的性能来源做了一场堪称「教科书级」的解析；灵巧手赛道全面升温，Xynova Flex 2 混合驱动、Rysen Apex Hand 10kg 握力、Wuji Hand 2 开源三足鼎立；更有 7600+ 注册学者同聚维也纳，Shohei Hido 直言「China is dominating」——中国展商成为 Day 1 最醒目的存在。雷峰网在第一现场带你一口气看完 ICRA 2026 Day 1 的所有精华。
热门议题一：5 篇 Best Paper Finalist 揭晓—— ICRA 2026 首次论文评级引爆学界
今年 ICRA 最大的悬念提前揭晓。Day 1 Poster Session 刚刚结束，组委会便一口气公布 5 篇 Best Paper Award Finalists，覆盖 Robot Learning、Manipulation & Locomotion、Planning & Control 三大方向。这是本届 ICRA 首次对会议论文进行公开评级，GRASP Lab 一家实验室贡献两篇 Finalist（Push Anything + Symskill），Geng Chen 教授的 FP3 则在 Robot Learning 方向一骑绝尘。如果你是冲着「ICRA 最好论文」来的，这 5 篇就是你的必读清单。
FP3 — Best Paper Award Finalist on Robot Learning（Geng Chen 教授）
[ 摘要 ] Geng Chen 教授宣布 FP3 获选 ICRA 2026 Robot Learning 方向 Best Paper Finalist。FP3 聚焦机器人学习领域的核心问题，以创新方法论在众多投稿中脱颖而出，成为 Day 1 学界瞩目的焦点。在论文帖中表现不俗。
Push Anything — Best Paper Award Finalist on Robot Manipulation & Locomotion（GRASP Lab / DAIR Lab）
[ 摘要 ] 宾大 GRASP 实验室 DAIR Lab 的 Push Anything 被提名为操控与移动方向 Best Paper Finalist。该研究聚焦极端非结构化环境下的机器人推动策略，在物体种类、地面材质、接触形态等方面展现出极强的泛化能力。
[ 摘要 ] 同一 GRASP 实验室再下一城。Symskill 在规划与控制领域摘得 Finalist 提名，与 Push Anything 共同见证 GRASP Lab 在本届 ICRA 的统治力。该论文聚焦对称性技能学习在规划中的应用。
[ 链接 ] https://x.com/GRASPlab/status/2061922519678959925
HITTER — Award Finalist（Zhi Su · 乒乓球机器人）
[ 摘要 ] 乒乓球机器人 HITTER 获 ICRA 2026 Award Finalist 提名，在 Hall A2 展出。HITTER 以极高速度与精度的球拍控制惊艳全场，是本届硬件 + 算法结合最出彩的作品之一。
热门议题二：灵巧手三国杀—— Xynova 混合驱动 vs Rysen 10kg 握力 vs Wuji 开源生态
「给机器人的手装上灵魂」，这是 Day 1 展览区传递出的最强烈信号。三条技术路线正面对撞：Xynova Flex 2 以气动 + 线驱混合驱动实现人手级尺寸，Rysen Apex Hand 凭 10kg 单手握持力被 Cointelegraph 主动报道，Wuji Hand 2 则在 Dexterous Manipulation Workshop 分享开源进展——创始人潘云喆直言希望构建灵巧手生态。再加上 Apex Glove 触觉反馈 VR 遥操作手套和 Touchlab TACTO 触觉指尖新品，灵巧操控已从实验室研究正式进入产业竞赛阶段。
Xynova Flex 2 — 混合驱动灵巧手
[ 摘要 ] Xynova 在 ICRA 2026 展出的 Flex 2 灵巧手采用气动与线驱混合驱动方案，尺寸接近人手、动作流畅自然，成为 Day 1 展览区单品最高互动产品，是本期物理产品中的绝对流量担当。
[ 摘要 ] Rysen Robotics 的 Apex Hand 在 ICRA 2026 亮相即获得行业外关注——加密货币媒体 Cointelegraph 主动报道，Michael Cho 发帖。其 10kg 单手握持力在同类产品中处于领先水平，纯电机驱动方案对标工业级应用场景，出圈信号明显。
Wuji Hand 2 — 灵巧手 Workshop 分享开源进展
[ 摘要 ] Wuji Hand 2 创始人在 ICRA 2026 Dexterous Manipulation Workshop 分享第二代灵巧手进展，明确开源生态战略。与 Xynova、Rysen 的硬件竞赛不同，Wuji 选择以开放平台切入，试图在灵巧手赛道建立社区壁垒，为研究者与开发者提供低成本实验入口。
热门议题三：VLA 路线之争进入深水区—— Jeannette Bohg 万字演讲拆解「VLA 到底强在哪」
VLA（视觉 - 语言 - 动作）是本届大会出现频率最高的关键词，但直到 Day 1 才有人真正给出硬核回答。Jeannette Bohg 在题为《Demystify VLA Performance in Contact-Rich Tasks》的演讲引爆全场：Diffusion Policy 和 VLA 如何在不用力传感器的情况下处理接触丰富任务？Yunzhu Li 团队 real-to-sim-to-real 等多项展示展现跨 sim2real 全链路研究实力。AMPLIFY 更给出了一个令人兴奋的新答案——用互联网视频数据教机器人。配合 Flexible Locomotion Diffusion MPC 在运动学习上的突破，Day 1 告诉我们：VLA 不是口号，而是正在被解构、验证、超越的工程现实。
Yunzhu Li 组 real-to-sim-to-real 多篇展示
[ 摘要 ] Yunzhu Li 团队在本届 ICRA 带来 real-to-sim-to-real、多篇主会论文、多个 Workshop 展示的全链路研究成果。126 个赞不仅刷新本期个人帖最高记录，更反映出学界对「从真实到仿真再回到真实」这一核心命题的高度关注。其研究成果覆盖软体机器人建模、触觉仿真、可微分物理等前沿交叉领域。
[ 链接 ] https://x.com/YunzhuLiYZ/status/2061384489595457731
Jeannette Bohg: Demystify VLA Performance in Contact-Rich Tasks
[ 摘要 ] 斯坦福 / 华盛顿大学 Jeannette Bohg 教授在 Day 1 发表了一场堪称「教科书级」的演讲，系统剖析了 Diffusion Policy 与 VLA 在面对接触丰富任务时的高性能来源——关键洞察是这些模型在无需力传感器的情况下，如何隐式编码了接触动力学。成为 Day 1 最受关注的演讲之一，对 VLA 方向的后续研究具有标杆意义。
[ 摘要 ] AMPLIFY 提出一个大胆思路：能否直接利用互联网上已有的海量人类操作视频来训练机器人策略？Jeremy Collins 团队通过创新的数据筛选与动作映射机制，将非结构化的 YouTube 视频转化为机器人可用的训练信号，直指机器人学习领域数据瓶颈的核心痛点。
Flexible Locomotion Learning with Diffusion MPC — Runhan Huang / Yilun Du
[ 摘要 ] 将扩散模型与模型预测控制（MPC）深度融合，实现在四足、轮式、人形等不同机器人形态间的快速运动策略迁移。与传统需要大量形态特定数据的运动学习方法相比，扩散 MPC 展现出极强的跨形态泛化能力，为通用机器人运动智能提供了新的技术蓝图。
[ 链接 ] https://x.com/RunhanH/status/2061875426612703598
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