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。

Symskill — Best Paper Award Finalist on Planning & Control（GRASP Lab）

[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。

Rysen Robotics Apex Hand — 10kg单手握持力（Cointelegraph主动报道）

[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。

AMPLIFY — 互联网视频数据教机器人（Jeremy Collins ）

[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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