ICRA2026 完整揭示了 2026–2027 年全球具身智能的固定发展格局：VLA 通用化成为算法底座、Sim-to-Real 工程化成为研发底座、双臂协同成为能力上限、力触觉多模态融合成为落地关键、Franka 统一软硬件算法测试平台标准。行业正式从 “模型效果比拼” 转向 “真实物理落地能力比拼”。

ICRA2026 完整揭示了 2026–2027 年全球具身智能的固定发展格局：VLA 通用化成为算法底座、Sim-to-Real 工程化成为研发底座、双臂协同成为能力上限、力触觉多模态融合成为落地关键、Franka 统一软硬件算法测试平台标准。行业正式从 “模型效果比拼” 转向 “真实物理落地能力比拼”。

从左到右依次为：Henrik(Franka机器人)， 包文涛(PNP机器人)，Sven Parusel(Franka机器人)两位行业深耕者立足全球巨头布局、产业落地现状与技术迭代逻辑，深度剖析了当下具身智能赛道的机遇与瓶颈，讨论了Franka作为行业标杆硬件平台、PNP深耕本土化落地的核心价值，为行业发展、技术落地、生态共建提供了权威参考。PNP 机器人依托深度合作优势，整合 Franka 单双臂

PNP的技术已兼容FRANKA、UR等主流机械臂平台，并能与Isaac、Genesis等仿真环境无缝对接，助力科研人员快速构建从虚拟到现实的完整具身智能体系。在ROS大会上，PNP也将发布多项开放接口和开发者计划，为高校与创新团队提供一站式的智能实验支持。

具身智能，作为机器人行业近两年来发展最快的赛道，正在重塑整个产业的技术范式。作为Franka机器人2025-2026年度中国区出货量最大合作伙伴，PnP机器人依托国际顶尖技术资源，结合本土产业需求，打通了从硬件平台、数据采集到遥操作控制的全链路服务能力，真正实现了技术、场景与生态的跨界融合。作为Franka机器人2025-2026年度中国区出货量最大合作伙伴，PnP机器人依托国际顶尖技术资源，结合

RLinf 是一个灵活且可扩展的开源强化学习基础设施，是以清华大学、北京中关村学院、无问芯穹为核心，还联合了北京大学、加州大学伯克利分校等机构共同参与设计并开源。这是一个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架，专门为具身人工智能和智能体人工智能而设计。RLinf 中的“inf”代表“基础设施” Infrastructure，突显了它作为下一代训练强大骨干的作用。它也代表“无限” Infi

RoboBallet提出了一种创新的多机器人协作规划方法，通过将图神经网络与强化学习结合，实现了高效、可扩展和流畅的协作模式。它不仅在实验中展现了显著优势，还为未来大规模机器人系统提供了新思路。从工业仓储到医疗服务，再到人机共存社会，RoboBallet都有广阔的应用前景。这项研究体现了机器人学、人工智能与图神经网络的深度融合，推动了机器人协作领域向更智能、更自然、更高效的方向发展。

研究者们逐渐意识到：如果每一个机器人都需要从零开始训练，或者只能执行少量特定任务，那么通用人工智能（AGI）与具身智能（Embodied AI）的前景将受到严重限制。：抓取（Pick）、放置（Place）、堆叠（Stack）、门把操作（Door Opening）、工具使用（Tool Use）。：环境状态（机器人关节位置、速度、力觉信息）、视觉信息（相机RGB/Depth）、任务指令（自然语言/任务

RLinf 是一个灵活且可扩展的开源强化学习基础设施，是以清华大学、北京中关村学院、无问芯穹为核心，还联合了北京大学、加州大学伯克利分校等机构共同参与设计并开源。这是一个面向具身智能的“渲训推一体化”大规模强化学习框架，专门为具身人工智能和智能体人工智能而设计。RLinf 中的“inf”代表“基础设施” Infrastructure，突显了它作为下一代训练强大骨干的作用。它也代表“无限” Infi

双臂机器人在类人操作科研中具有显著优势，其7个自由度的设计模仿了人类手臂的运动能力，提供了更高的灵活性和精确度；Franka机器人配备了先进的力感知技术，能够实现对接触力的敏感反馈，这对于执行精细操作和避免损伤物体至关重要。此外，双臂设计支持复杂的协同任务，如装配和搬运，模拟了人类的双手操作模式，提高了任务执行的效率和自然性。这些特点使得Franka机器人成为研究先进操作技能