突破具身智能物理死角：IJCAI 2026 具身智能泛化与控制突破
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告别理想仿真，中国学术团队用物理工程方案回应落地挑战。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 过去一年多里，具身智能似乎按下了快进键。 从 Physical Intelligence 发布的π₀到开源社区追捧的OpenVLA，VLA大模型一路高歌猛进。在各种标准基准测试和精心搭建的实验室 Demo 中，机械臂叠衣服、拿取物品流畅得宛如人类，动辄刷出 90% 甚至 95% 以上的成功率。 然而，当全行业都在欢呼“机器人的 GPT 时刻”到来时，前沿学术界与产业界却爆发了一场剧烈的反思：这些动辄数十亿参数的具身大模型，真的学会“举一反三”了吗？还是在“死记硬背”？ 在主流学术视角中，VLA 大模型像是给机器人装上了具备常识与规划能力的“大脑”。但要让机械体真正干好精细活，仅有一个聪明的大脑远远不够。 最新实验数据表明，面对物品位置的随机挪动或新指令组合时，纯端到端大模型往往会受到“空间过拟合”的约束，末端执行成功率会出现剧烈衰减。 这恰恰说明：具身智能要真正走出实验室，不仅需要大模型提供常识和高层决策，更需要扎实的工程技术去打造精准、稳健的“小脑”。 下面雷峰网盘点入选 IJCAI 2026 的 6 项…