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| 本文作者： 陳淑瑜 | 2026-06-11 14:24 | 專(zhuān)題：ICRA 國(guó)際機(jī)器人與自動(dòng)化會(huì)議 |
2026年6月初，在維也納國(guó)際會(huì)議中心落幕的ICRA 2026上，從多瑙河畔傳來(lái)消息。
來(lái)自賓夕法尼亞大學(xué)GRASP實(shí)驗(yàn)室的博士生Yifei Shao（邵逸飛） 作為第一作者的論文 《SymSkill: Symbol and Skill Co-Invention for Data-Efficient and Real-Time Long-Horizon Manipulation》 一舉斬獲兩項(xiàng)ICRA最高學(xué)術(shù)榮譽(yù)：Best Conference Paper Award（大會(huì)最佳論文獎(jiǎng)） 和 Best Paper Award on Planning and Control（規(guī)劃與控制方向最佳論文獎(jiǎng)）。
一篇論文同時(shí)攬獲兩項(xiàng)大獎(jiǎng)，在ICRA歷史上較為罕見(jiàn)，也標(biāo)志著GRASP實(shí)驗(yàn)室在機(jī)器人規(guī)劃與控制領(lǐng)域的又一次跨越式突破。
01
1.1 問(wèn)題的原點(diǎn)
讓機(jī)器人在真實(shí)世界中執(zhí)行復(fù)雜的多步驟操控任務(wù)，一直是機(jī)器人學(xué)最核心也最棘手的挑戰(zhàn)之一。現(xiàn)有方法主要分為兩大流派，卻各自陷入困境：模仿學(xué)習(xí)反應(yīng)迅速，但缺乏組合泛化能力，學(xué)習(xí)到的往往是“單一體策略”，環(huán)境稍有變化就無(wú)法拆解復(fù)用舊技能；而經(jīng)典的任務(wù)與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃雖然有良好的符號(hào)抽象和組合能力，但規(guī)劃延遲動(dòng)輒數(shù)十秒甚至上百秒，根本無(wú)法支持實(shí)時(shí)故障恢復(fù)。
SymSkill的突破在于——它不再在這兩條路徑中做選擇題，而是搭建了一座橋。論文提出了一套統(tǒng)一的學(xué)習(xí)框架，將兩者的優(yōu)勢(shì)無(wú)縫融合：離線(xiàn)的共同發(fā)明與在線(xiàn)的實(shí)時(shí)執(zhí)行。
論文鏈接：https://arxiv.org/html/2510.01661v2
1.2 核心技術(shù)架構(gòu)
SymSkill的核心創(chuàng)新可以概括為兩個(gè)階段：
離線(xiàn)階段——共同發(fā)明。 與以往需要人工標(biāo)注和分割演示數(shù)據(jù)的方法不同，SymSkill能夠直接從無(wú)標(biāo)簽、無(wú)分割的機(jī)器人演示數(shù)據(jù)中，以無(wú)監(jiān)督的方式聯(lián)合學(xué)習(xí)謂詞、操作符和目標(biāo)導(dǎo)向技能。這意味著，機(jī)器人只需要觀看少量演示（每個(gè)任務(wù)僅需約5次演示數(shù)據(jù)），就能自行“歸納”出完成任務(wù)所需的符號(hào)抽象和技能庫(kù)。
在線(xiàn)階段——實(shí)時(shí)組合與恢復(fù)。 執(zhí)行時(shí)，一旦用戶(hù)指定一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)謂詞，SymSkill就會(huì)調(diào)用符號(hào)規(guī)劃器來(lái)動(dòng)態(tài)組合和重排已學(xué)技能以達(dá)到符號(hào)目標(biāo)，同時(shí)在運(yùn)動(dòng)層級(jí)和符號(hào)層級(jí)同時(shí)執(zhí)行故障恢復(fù)。配合柔順控制器，SymSkill能夠在人類(lèi)和環(huán)境擾動(dòng)下實(shí)現(xiàn)安全、不間斷的執(zhí)行。
1.3 實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)與意義
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)令人信服。在RoboCasa模擬環(huán)境中，SymSkill成功執(zhí)行了12個(gè)單步任務(wù)，成功率達(dá)85%；面對(duì)需要多達(dá)6次技能重排的多步復(fù)雜任務(wù)時(shí)，SymSkill仍能從執(zhí)行失敗中穩(wěn)健恢復(fù)。
而最令學(xué)界驚嘆的是真實(shí)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)：在一臺(tái)真實(shí)的Franka機(jī)器人上，SymSkill僅用5分鐘的無(wú)分割、無(wú)標(biāo)簽玩耍數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練素材，僅通過(guò)目標(biāo)指令即可操控機(jī)器人執(zhí)行多種任務(wù)。這種數(shù)據(jù)效率在此前的規(guī)劃系統(tǒng)中幾乎不可想象。
這項(xiàng)研究的更深層意義在于，它讓機(jī)器人從“背答案”進(jìn)化到了“理解題目”——不再是簡(jiǎn)單記憶動(dòng)作序列，而是能夠抽象出任務(wù)背后的符號(hào)結(jié)構(gòu)，并根據(jù)現(xiàn)實(shí)變化實(shí)時(shí)調(diào)整策略。SymSkill為下一代通用家庭服務(wù)機(jī)器人提供了一條從“反應(yīng)型模仿”走向“推理型執(zhí)行”的可行路徑。
02
邵逸飛是賓大計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系的博士生，師從Vijay Kumar教授與Pratik Chaudhari教授，主攻符號(hào)規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的融合理論。在本研究中，他主導(dǎo)了SymSkill整體框架的設(shè)計(jì)與符號(hào)規(guī)劃器的開(kāi)發(fā)，是論文核心思想的主要構(gòu)建者。
SymSkill不僅是GRASP實(shí)驗(yàn)室的一項(xiàng)技術(shù)突破，更展現(xiàn)了作者間的默契配合。論文的前三位作者——Yifei Shao、Yuchen Zheng（佐治亞理工phd）和Sunan Sun（GRASP phd）都是來(lái)自中國(guó)的留學(xué)生——分別在不同環(huán)節(jié)發(fā)揮了關(guān)鍵作用，形成了從理論設(shè)計(jì)到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的完整鏈條。
在博士研究之外，邵逸飛在本科和碩士階段已經(jīng)打下了扎實(shí)的工程功底：他擁有密歇根大學(xué)安娜堡分校的機(jī)器人及機(jī)械工程雙碩士學(xué)位。其研究興趣涵蓋運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、人機(jī)協(xié)作以及LLM驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人實(shí)時(shí)糾錯(cuò)等多個(gè)前沿方向。
SymSkill作為邵逸飛以一作身份發(fā)表的重磅研究，可以看作他在符號(hào)規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制與安全保證領(lǐng)域的集大成之作。SymSkill提出了一套名為 “符號(hào)與技能共同發(fā)明”（Symbol and Skill Co-Invention） 的統(tǒng)一學(xué)習(xí)框架，首次在ICRA舞臺(tái)上同時(shí)獲得兩項(xiàng)大獎(jiǎng)。該工作不僅延續(xù)了邵逸飛在T-RO和RA-L期刊上對(duì)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)時(shí)性、安全性和數(shù)據(jù)效率的持續(xù)關(guān)注，更將符號(hào)規(guī)劃從離線(xiàn)的、靜態(tài)的任務(wù)分解提升到了與技能學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)耦合、可實(shí)時(shí)故障恢復(fù)的新層次。
SymSkill論文的發(fā)表和雙獎(jiǎng)獲得，無(wú)疑標(biāo)志著邵逸飛從一位極具潛力的青年學(xué)者正式邁入機(jī)器人學(xué)界的前沿行列。他目前在灣區(qū)機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司(DYNA robotics)實(shí)習(xí)，探索物理AI和VLA的最前沿方向。
03
如果說(shuō)Yifei Shao是GRASP實(shí)驗(yàn)室的未來(lái)，那么Vijay Kumar就是GRASP的靈魂。Kumar教授是賓夕法尼亞大學(xué)工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院的Nemirovsky Family院長(zhǎng)，他于1987年在俄亥俄州立大學(xué)獲得機(jī)械工程博士學(xué)位，此后一直在賓大任教，至今已近四十年。
3.1 學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)：從無(wú)人機(jī)集群到多機(jī)器人系統(tǒng)
Kumar是當(dāng)今機(jī)器人學(xué)界最具影響力的學(xué)者之一。他的研究跨越多個(gè)維度：集體行為——研究生物與機(jī)器人系統(tǒng)中的群體動(dòng)力學(xué)；分布式與去中心化控制——設(shè)計(jì)可擴(kuò)展、魯棒的協(xié)作機(jī)器人算法；微型飛行器——他在多旋翼飛行器及無(wú)人機(jī)集群方面的研究成果已成為該領(lǐng)域的奠基性工作。
特別值得一提的是，Kumar團(tuán)隊(duì)在生物啟發(fā)的機(jī)器人架構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化動(dòng)態(tài)環(huán)境中的自主控制方面取得了大量突破性成果。GRASP實(shí)驗(yàn)室的網(wǎng)頁(yè)中專(zhuān)門(mén)提到，Kumar的研究核心挑戰(zhàn)包括：在不依賴(lài)精確環(huán)境模型的條件下，在非結(jié)構(gòu)化動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)控制、通信與感知的集成——這恰恰與SymSkill試圖解決的長(zhǎng)時(shí)程操控問(wèn)題高度吻合。
3.2 榮譽(yù)與影響力
Kumar是美國(guó)國(guó)家工程院院士，同時(shí)是ASME和IEEE的會(huì)士。他曾擔(dān)任美國(guó)白宮科技政策辦公室機(jī)器人與網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)助理主任，深度參與了美國(guó)國(guó)家機(jī)器人計(jì)劃的制定。其領(lǐng)導(dǎo)下的GRASP實(shí)驗(yàn)室，成立47年來(lái)一直是全球機(jī)器人研究的頂級(jí)孵化器。本屆ICRA上，GRASP實(shí)驗(yàn)室共有15位教師、27位博士生在技術(shù)項(xiàng)目中發(fā)表論文，參與組織了12個(gè)研討會(huì)，并在展區(qū)和競(jìng)賽中全面亮相。
作為導(dǎo)師，Kumar的研究生培養(yǎng)也成績(jī)斐然。在他的指導(dǎo)下，多名學(xué)生畢業(yè)后任職于頂級(jí)高校（劍橋大學(xué)、斯坦福大學(xué)、香港科技大學(xué)、東北大學(xué)）及產(chǎn)業(yè)界（Skydio、Exyn、Shield AI等）。Yifei Shao是他眾多優(yōu)秀學(xué)生中的一個(gè)，但SymSkill的成就無(wú)疑讓這段師生關(guān)系增添了濃墨重彩的一筆。
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4.1 學(xué)術(shù)之路：從EPFL到MIT再到賓大
如果說(shuō)Vijay Kumar是機(jī)器人學(xué)界的長(zhǎng)青樹(shù)，那么Nadia Figueroa則是正在升起的一顆耀眼新星。Figueroa現(xiàn)任賓夕法尼亞大學(xué)機(jī)械工程與應(yīng)用力學(xué)系的Shalini and Rajeev Misra Presidential Assistant Professor，同時(shí)兼任計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系、電氣與系統(tǒng)工程系的職務(wù)，是GRASP實(shí)驗(yàn)室的核心教師成員。
她的學(xué)術(shù)履歷令人矚目：2007年獲墨西哥蒙特雷理工學(xué)院機(jī)電工程學(xué)士學(xué)位，2012年獲德國(guó)多特蒙德工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化與機(jī)器人碩士學(xué)位，2019年在瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院獲得機(jī)器人、控制與智能系統(tǒng)博士學(xué)位。博士論文榮獲Georges Giralt博士論文獎(jiǎng)（歐洲最佳機(jī)器人博士論文）、ABB博士論文獎(jiǎng)及EPFL博士卓越獎(jiǎng)三項(xiàng)大獎(jiǎng)。博士畢業(yè)后，她在MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的交互式機(jī)器人組從事了兩年博士后研究，于2022年加入賓大。2025年，她獲得NSF CAREER Award，這一獎(jiǎng)項(xiàng)被譽(yù)為美國(guó)青年學(xué)者在科學(xué)與工程領(lǐng)域的最高榮譽(yù)之一。
4.2 研究聚焦：安全、控制與人機(jī)共融
Figueroa的研究聚焦于為人機(jī)協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)開(kāi)發(fā)安全、控制、估計(jì)與學(xué)習(xí)方法。她的核心理念是：機(jī)器人需要能夠在人類(lèi)生活的動(dòng)態(tài)空間中，與人和其它機(jī)器人安全且高效地互動(dòng)。
SymSkill中“配合柔順控制器實(shí)現(xiàn)安全不間斷執(zhí)行”的技術(shù)，正是Figueroa研究專(zhuān)長(zhǎng)的直接體現(xiàn)。她先前的工作已經(jīng)探索了反應(yīng)式策略學(xué)習(xí)與穩(wěn)定性保障的融合問(wèn)題，為SymSkill提供了底層控制層面的理論支撐。可以說(shuō)，F(xiàn)igueroa在柔順控制與安全的交叉地帶的深耕，是SymSkill能夠從理論走向?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證的關(guān)鍵一環(huán)。
2016年，她與合作者在機(jī)器人頂級(jí)會(huì)議RSS（Robotics: Science and Systems）上斬獲最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。十年后的ICRA 2026，她作為通訊作者指導(dǎo)博士生Yifei Shao再次登頂，見(jiàn)證了一個(gè)學(xué)術(shù)傳承的閉環(huán)。
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5.1 歷史與規(guī)模
GRASP全稱(chēng)為General Robotics, Automation, Sensing & Perception Laboratory，成立于1979年，是賓夕法尼亞大學(xué)工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院內(nèi)的跨學(xué)科學(xué)術(shù)中心。實(shí)驗(yàn)室旨在促進(jìn)學(xué)生、研究人員和教師之間的合作，重點(diǎn)覆蓋視覺(jué)、感知、控制系統(tǒng)、自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)研究。經(jīng)過(guò)47年的發(fā)展，GRASP已成為全球機(jī)器人領(lǐng)域的核心陣地之一。
根據(jù)GRASP官網(wǎng)披露的數(shù)據(jù)，本屆ICRA上，GRASP實(shí)驗(yàn)室在技術(shù)項(xiàng)目中發(fā)表了25篇論文，涉及15位教師作者、7位博士后作者和27位博士生作者。這組數(shù)字本身就說(shuō)明了GRASP在學(xué)術(shù)界持續(xù)而深厚的產(chǎn)出能力。
5.2 SymSkill與GRASP的“統(tǒng)治力”
本屆ICRA，GRASP實(shí)驗(yàn)室不僅在SymSkill上斬獲雙獎(jiǎng)，同實(shí)驗(yàn)室的另一篇論文《Push Anything》也入圍了Best Paper Award on Robot Manipulation and Locomotion方向的Finalist（最終提名）。一家實(shí)驗(yàn)室貢獻(xiàn)兩篇Finalist，GRASP在本屆ICRA的“統(tǒng)治力”可見(jiàn)一斑。除此之外，GRASP的資深研究員Mark Yim還在大會(huì)上獲得了T-RO杰出服務(wù)獎(jiǎng)。這三項(xiàng)殊榮共同勾勒出了GRASP在機(jī)器人領(lǐng)域從理論研究到人才培養(yǎng)的全方位領(lǐng)先地位。
GRASP實(shí)驗(yàn)室的強(qiáng)勢(shì)表現(xiàn)也被媒體稱(chēng)為ICRA 2026的“雙殺”格局——石冠亞團(tuán)隊(duì)與GRASP Lab同日獲得不同方向最高榮譽(yù)，這在ICRA歷史上并不多。而對(duì)邵逸飛來(lái)說(shuō)，能在博士生四年級(jí)就在這樣一個(gè)頂級(jí)平臺(tái)上獲得最高認(rèn)可，無(wú)疑為他的學(xué)術(shù)道路打開(kāi)了無(wú)限可能。
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SymSkill的獲獎(jiǎng)，不僅僅是對(duì)一項(xiàng)高質(zhì)量研究的學(xué)術(shù)表彰，更是對(duì)一種研究范式的肯定——機(jī)器人的智能，不在于記住多少動(dòng)作序列，而在于能否從少量數(shù)據(jù)中抽象出符號(hào)級(jí)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，并在動(dòng)態(tài)變化的世界中實(shí)時(shí)適應(yīng)。
正如SymSkill論文最后一句所暗示的：“The source code and additional analysis can be found on the project website”——代碼已開(kāi)源。SymSkill的意義不僅在于它贏下了ICRA的最高獎(jiǎng)項(xiàng)，更在于它為全球所有機(jī)器人研究者打開(kāi)了一扇門(mén)：門(mén)后是一條通往數(shù)據(jù)高效、實(shí)時(shí)可控、安全可靠的通用機(jī)器人操控的新路徑。
在這個(gè)意義上，SymSkill不是終點(diǎn)，而是一個(gè)起點(diǎn)。
（本文基于GRASP實(shí)驗(yàn)室官網(wǎng)、ICRA 2026官方報(bào)道、SymSkill論文arXiv頁(yè)面及相關(guān)人物公開(kāi)資料撰寫(xiě)。SymSkill項(xiàng)目主頁(yè)：https://symskill.github.io 論文arXiv ID：2510.01661）
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