IROS 2026 机器人学六项新变化

AI 解读（根据原文生成）

文章基于 IROS 2026 正式议程中的 1933 篇论文做多标签梳理，认为大模型并未取代机器人学，而是更深嵌入学习、感知、规划、控制和操作等传统模块。文中举例讨论 LLM 与 Task and Motion Planning 的分工、GeoVLA 引入三维几何、慢速 Foundation Model 训练快速机器人策略、DexTact 融合视觉与触觉，以及 VLA 研究从可行性转向效率、三维理解、长时记忆和真实部署等短板。

要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）

• IROS 2026 将在匹兹堡开幕。
• 今年进入正式议程的论文达到 1933 篇。
• Robot Learning / Embodied AI 相关论文约有 809 篇。
• Navigation / Planning 564 篇，Perception / Vision 556 篇，Control / Dynamics 546 篇，Manipulation 520 篇。
• Humanoid / Legged 相关论文约为 213 篇。
• VLA、VLM、LLM 和 Foundation Model 相关论文约有 162 篇，占全部论文的 8.4%；其中明确涉及 VLA 的论文约有 82 篇。