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| 本文作者： 陳淑瑜 | 2026-07-20 18:16 | 專題：RSS：機(jī)器人，科學(xué)與系統(tǒng)會(huì)議 |
來源：公眾號(hào)seeed矽遞科技
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/oatmuYsg5WVw_Ef3qX43Dw
機(jī)器人正在進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段。
隨著大模型、視覺語言動(dòng)作（Vision-Language-Action, VLA）、機(jī)器人學(xué)習(xí)（Robot Learning）以及邊緣 AI 技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器人正在從傳統(tǒng)的自動(dòng)化設(shè)備，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚋兄W(xué)習(xí)并與真實(shí)世界交互的智能系統(tǒng)。
2026 年 Robotics: Science and Systems（RSS）大會(huì)在澳大利亞悉尼舉行，作為全球機(jī)器人領(lǐng)域最具影響力的學(xué)術(shù)會(huì)議之一，RSS 匯聚了來自全球高校、研究機(jī)構(gòu)以及機(jī)器人創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的最新研究成果。
Seeed Studio 也參與其中，與全球機(jī)器人研究者、開發(fā)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)交流，共同探索 Physical AI 時(shí)代下機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展方向，并展示了包括 reBot Arm B601、Reachy Mini 以及基于 NVIDIA Jetson 的邊緣 AI 機(jī)器人解決方案。
一、RSS 2026：機(jī)器人研究正在進(jìn)入 Physical AI 時(shí)代
相比大型工業(yè)機(jī)器人展會(huì)，RSS 更聚焦機(jī)器人前沿研究。
今年大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)可以明顯感受到，機(jī)器人領(lǐng)域的研究重點(diǎn)正在發(fā)生變化：
機(jī)器人學(xué)習(xí)（Robot Learning）
視覺語言動(dòng)作模型（VLA）
靈巧操作（Dexterous Manipulation）
人機(jī)協(xié)作（Human-Robot Interaction）
具身智能（Embodied AI）
成為討論最頻繁的話題。
過去，機(jī)器人更多依賴人工編程完成固定任務(wù)；而如今，研究者正在探索如何讓機(jī)器人通過 AI 模型理解環(huán)境、學(xué)習(xí)技能，并完成更加復(fù)雜的任務(wù)。
一個(gè)明顯趨勢(shì)正在形成：
未來機(jī)器人不僅需要執(zhí)行指令，更需要具備理解、學(xué)習(xí)和適應(yīng)真實(shí)世界的能力。
二、從實(shí)驗(yàn)室研究到實(shí)際應(yīng)用，機(jī)器人開發(fā)方式正在改變
RSS 現(xiàn)場(chǎng)展示的大量研究成果顯示，機(jī)器人技術(shù)正在從實(shí)驗(yàn)室逐漸走向更加開放的開發(fā)生態(tài)。
越來越多研究團(tuán)隊(duì)關(guān)注：
如何高效采集機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)
如何利用仿真環(huán)境訓(xùn)練機(jī)器人
如何通過遙操作（Teleoperation）快速生成數(shù)據(jù)
如何降低機(jī)器人研究和實(shí)驗(yàn)成本
與此同時(shí)，研究者對(duì)于機(jī)器人硬件平臺(tái)提出了新的需求：
? 更開放的硬件設(shè)計(jì)
? 更靈活的軟件生態(tài)
? 更低的使用門檻
? 更方便的二次開發(fā)能力
這意味著機(jī)器人創(chuàng)新正在從少數(shù)大型實(shí)驗(yàn)室，逐漸擴(kuò)展到更多高校、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)和獨(dú)立開發(fā)者。
三、Seeed 展示：構(gòu)建面向 Physical AI 的開源機(jī)器人平臺(tái)
RSS 2026 現(xiàn)場(chǎng)，Seeed 展示了一系列面向 Physical AI 開源的機(jī)器人平臺(tái)，包括：
reBot Arm B601 開源機(jī)械臂
Reachy Mini 開發(fā)平臺(tái)
NVIDIA Jetson 驅(qū)動(dòng)的邊緣 AI 機(jī)器人解決方案
通過軟硬件結(jié)合的方式，幫助開發(fā)者更快速地探索機(jī)器人智能化應(yīng)用。
四、reBot Arm B601：讓機(jī)器人學(xué)習(xí)研究更加觸手可及
作為 Seeed Robotics 生態(tài)中的核心產(chǎn)品之一，reBot Arm B601 在 RSS 現(xiàn)場(chǎng)受到了來自研究人員和開發(fā)者的廣泛關(guān)注。
現(xiàn)場(chǎng)交流中，參觀者主要關(guān)注：
?是否開源
?是否支持遙操作
?電機(jī)性能表現(xiàn)
?硬件擴(kuò)展能力
?開發(fā)支持
其中，遙操作體驗(yàn)成為現(xiàn)場(chǎng)討論較多的話題之一。
通過直觀的操作體驗(yàn)，開發(fā)者可以快速理解機(jī)器人控制、數(shù)據(jù)采集以及機(jī)器人學(xué)習(xí)之間的聯(lián)系。
此外，reBot Arm B601 的開放設(shè)計(jì)也為研究人員提供了更大的實(shí)驗(yàn)自由度：
可修改硬件結(jié)構(gòu)
可進(jìn)行算法驗(yàn)證
可結(jié)合 AI 模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)
可用于機(jī)器人教育與研究項(xiàng)目
結(jié)合 NVIDIA Jetson 平臺(tái)強(qiáng)大的邊緣 AI 計(jì)算能力，reBot Arm 可以支持：
視覺感知
AI 推理
機(jī)器人控制
機(jī)器人學(xué)習(xí)研究
幫助開發(fā)者從 AI 模型快速走向真實(shí)機(jī)器人應(yīng)用。
SEEED
五、開源機(jī)器人生態(tài)正在加速發(fā)展
RSS 現(xiàn)場(chǎng)另一個(gè)明顯趨勢(shì)是：
開源式機(jī)器人平臺(tái)正在成為推動(dòng)創(chuàng)新的重要力量。
傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人依然在制造領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，但對(duì)于高校教學(xué)、機(jī)器人研究以及 AI 開發(fā)者而言，高成本、封閉的軟件生態(tài)往往限制了創(chuàng)新速度。
更加開源、靈活的機(jī)器人平臺(tái)能夠幫助：
更多學(xué)生接觸機(jī)器人技術(shù)
更多研究團(tuán)隊(duì)快速驗(yàn)證想法
更多開發(fā)者參與 Physical AI 創(chuàng)新
未來機(jī)器人生態(tài)的發(fā)展，不僅需要更強(qiáng)大的 AI 模型，也需要更加開源、易用的硬件平臺(tái)作為基礎(chǔ)。
(基于 NVIDIA Isaac Sim 6.0 的數(shù)字孿生 Demo，展示機(jī)器人在虛擬環(huán)境中的訓(xùn)練、驗(yàn)證與 Sim-to-Real 遷移流程，加速 Physical AI 從仿真走向真實(shí)應(yīng)用)
關(guān)于此demo的更多信息：https://wiki.seeedstudio.com/cn/rebot_arm_b601_rs_isaacsim/
SEEED
六、連接全球機(jī)器人創(chuàng)新社區(qū)
RSS 不僅是展示最新研究成果的平臺(tái)，也是全球機(jī)器人社區(qū)交流的重要窗口。
在展會(huì)期間，Seeed 與來自不同國(guó)家的研究人員、高校團(tuán)隊(duì)以及機(jī)器人開發(fā)者進(jìn)行了深入交流。
大家共同關(guān)注：
機(jī)器人教育的發(fā)展
開源機(jī)器人生態(tài)建設(shè)
AI 與機(jī)器人結(jié)合的新機(jī)會(huì)
下一代智能機(jī)器人應(yīng)用
這些交流也進(jìn)一步驗(yàn)證：
Physical AI 的發(fā)展，需要 AI、硬件、軟件以及開發(fā)者社區(qū)共同推動(dòng)。
SEEED
七、未來：推動(dòng)更多開發(fā)者探索智能機(jī)器人
隨著 Physical AI 快速發(fā)展，機(jī)器人正在迎來新的創(chuàng)新周期。
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