ICRA & IROS 近十年（2015-2025）成果总结

ICRA（IEEE国际机器人与自动化大会）与IROS（IEEE/RSJ国际智能机器人与系统大会）是全球机器人领域最具影响力的两大顶会，二者形成互补格局：ICRA更聚焦机器人底层理论、自动化控制、硬件设计与工业落地，偏基础硬科技；IROS更侧重智能算法、感知交互、多机协同与具身智能，偏系统级智能创新。

近十年，两大顶会完整见证并引领了全球机器人技术从「模型驱动的专用自动化」到「数据驱动的通用具身智能」的范式革命，其成果不仅是学术创新的风向标，更直接推动了机器人产业从汽车产线的小众应用，走向千行百业的规模化普及，完成了四次核心代际跃迁。

一、十年技术范式的三次核心迁移

第一阶段：2015-2018 几何与模型为主轴，数据驱动方法入场

这一阶段是传统机器人技术的成熟期，物理建模、几何方法、优化控制仍是顶会的绝对主流，同时深度学习开始从计算机视觉领域向机器人领域渗透，完成了数据驱动方法的早期验证。

• 核心成果：
  1. 接触与操作建模实现突破：ICRA 2016最佳论文提出平面滑动的凸多项式力-运动模型，建立了可解释、可辨识的机器人接触操作理论，成为工业机器人精密装配的核心理论基础。
  2. 数据驱动抓取开启规模化探索：ICRA 2016学生最佳论文完成5万次抓取、700小时机器人数据的自监督学习，首次证明大规模数据可显著提升机器人抓取的泛化能力，打破了传统手工建模的局限。
  3. 控制与规划体系全面成熟：模型预测控制（MPC）、轨迹优化（Collocation）方法在无人机、工业机器人领域广泛落地，成为机器人运动控制的行业标准；同时RRT*、A*等路径规划算法完成工程化优化，支撑移动机器人的规模化应用。
  4. 几何SLAM进入成熟期：以ORB-SLAM2、LIO-SAM为代表的激光/视觉几何SLAM方案在顶会集中爆发，解决了静态环境下机器人的高精度定位与建图问题，定位误差降至厘米级，成为移动机器人的核心标配技术。
• 阶段特征：技术核心是“让机器人在已知结构化环境中稳定完成预设任务”，机器人的泛化能力、动态环境适应能力仍有明显短板，学术创新仍以欧美团队为主导。

第二阶段：2019-2021 学习方法上位，Sim2Real成为核心刚需

这一阶段是机器人技术的智能化转型关键期，深度学习、强化学习全面进入机器人领域的核心赛道，顶会论文中学习类论文占比从不足20%提升至50%以上，核心解决了“仿真到现实的迁移”“真实场景数据稀缺”两大行业痛点。

• 核心成果：
  1. 强化学习实现工业级落地：ICRA 2019首次实现强化学习驱动的机械臂灵巧抓取，成功率突破80%；Google在ICRA 2018发布的QT-Opt算法，通过大规模强化学习实现了700+真实场景的机械臂抓取，成功率突破96%，证明了强化学习在真实机器人场景的落地价值。
  2. Sim2Real技术体系全面成熟：两大顶会集中爆发了仿真环境构建、域随机化、域适应相关成果，解决了仿真与现实的“现实鸿沟”，让机器人在仿真中完成90%的训练，再迁移到真实场景，大幅降低了机器人算法的开发成本与周期。
  3. 多机器人协同实现突破：IROS 2021提出多机器人通信-感知协同框架，解决了复杂无信号环境下的多机鲁棒性协同问题；分布式SLAM、集群任务分配、冲突避让算法实现千台级规模的验证，支撑了电商仓储场景的机器人集群规模化落地。
  4. 离线强化学习破局数据稀缺问题：顶会提出的BC、DT、Offline RL等算法，解决了真实机器人场景数据采集成本高、风险大的痛点，可利用历史离线数据完成策略优化，让学习方法从实验室走向工业场景。
• 阶段特征：技术核心从“预设任务的稳定执行”转向“未知场景的泛化适应”，机器人的动态环境适应能力、任务泛化能力实现质的飞跃，中国团队开始在顶会崭露头角，论文投稿量、录用量快速增长。

第三阶段：2022-2025 具身智能成为统一范式，大模型重构机器人技术体系

这一阶段是机器人技术的范式革命期，大语言模型、多模态大模型全面重构了机器人的技术架构，两大顶会全面聚焦具身智能，核心目标从“完成单一任务”转向“实现通用环境适应能力”，机器人技术从“自动化”正式进入“智能化”时代。

• 核心成果：
  1. 具身多模态大模型全面落地：ICRA 2023集中发布了RT-1、PaLM-E等里程碑式成果，首次将大语言模型与机器人感知、动作体系深度融合，实现了自然语言指令到机器人动作的端到端映射，让机器人可理解模糊指令、完成长时序复杂任务。
  2. 世界模型成为机器人学习的核心框架：两大顶会的相关论文实现爆发式增长，世界模型可让机器人构建环境的内在表征，预测动作带来的环境变化，实现“先想象、再执行”，大幅提升了机器人在未知场景的泛化能力，成为具身智能的核心底座。
  3. 人形机器人技术实现量产级突破：IROS 2025集中发布了双足机器人动态控制、直驱执行器、灵巧手相关成果，突破了双足机器人足球动态控制、复杂地形自适应行走等核心难题；视触觉集成灵巧手实现了穿针引线、叠衣、发牌等类人精细操作，打破了人形机器人“只能走、不能做”的瓶颈。
  4. 神经SLAM与动态环境感知实现颠覆式突破：以MoD-SLAM、DDN-SLAM为代表的神经隐式SLAM方案（ICRA/IROS 2025），实现了动态环境下的高精度定位与稠密建图，追踪误差较传统方法降低90%，解决了机器人在真实动态场景的长期自主运行难题。
• 阶段特征：技术核心从“单任务性能优化”转向“通用智能能力构建”，机器人的人机交互能力、任务泛化能力、长期自主运行能力实现指数级提升；中国团队实现从跟跑到领跑的跨越，2025年IROS落地杭州，中国大陆学者首次担任大会主席，中国团队的论文录用量、最佳论文提名量跃居全球第二。

二、六大核心技术领域的十年里程碑成果

1. 感知与SLAM技术：从几何定位到全域语义理解

这是十年间变化最彻底的技术领域，完成了三次核心升级：

• 2015-2018年：几何SLAM成熟期，激光SLAM、单目/双目视觉SLAM方案全面成熟，解决了静态结构化环境下的机器人定位与建图问题，代表成果包括ORB-SLAM2、LIO-SAM、VINS-Mono，成为移动机器人的标配技术。
• 2019-2021年：多模态与动态SLAM突破期，事件相机、毫米波雷达、IMU多传感器融合方案成为顶会主流，解决了弱光、高速、遮挡场景的鲁棒性感知问题；动态SLAM算法可剔除动态物体干扰，实现了人流密集场景的长期稳定运行。
• 2022-2025年：神经隐式SLAM与语义感知爆发期，NeRF、占用网络（OccNet）与SLAM深度融合，实现了动态环境的稠密三维重建与语义级场景理解；IROS 2025提出的DRACO-SLAM2实现了水下分布式声学SLAM，ICRA 2025的相关成果实现了深空、地下极端环境的鲁棒定位，彻底拓展了机器人的感知边界。

2. 运动控制与规划：从优化控制到端到端智能决策

十年间，机器人的运动能力从“精准重复”升级为“动态自适应”，完成了从工业场景到全场景的跨越：

• 2015-2018年：传统优化控制体系成熟，MPC、LQR、非线性轨迹优化成为机器人控制的行业标准，在工业机器人、无人机领域实现了微米级的控制精度；足式机器人实现了稳定平地行走，波士顿动力Atlas在ICRA展示了后空翻等动态动作，但仍依赖手工调参的传统控制方案。
• 2019-2021年：学习控制规模化落地，强化学习、模仿学习在足式机器人、机械臂控制领域全面突破，IROS 2020的RMA算法让四足机器人实现了复杂地形的自适应行走，无需人工调参即可适配草地、台阶、斜坡等未知场景；模仿学习+规划的融合方案，让工业机器人的装配效率提升300%，大幅降低了部署成本。
• 2022-2025年：端到端规划与人形控制突破，大模型+世界模型重构了机器人规划体系，实现了从视觉感知到动作输出的端到端规划，无需人工设计中间模块，泛化能力实现质的飞跃；IROS 2025的相关成果突破了双足机器人动态轨迹规划，实现了足球运动中的跑位、踢球、避障全流程自主控制；人形机器人实现了直膝行走、上下楼梯、摔倒自主起身等类人动作，控制精度与鲁棒性达到量产级要求。

3. 机器人操作与灵巧手：从粗放抓取到类人精细操作

十年间，机器人的操作能力从“能抓起来”升级为“能做精细活”，是机器人从工业走向服务场景的核心突破：

• 2015-2018年：接触建模与抓取基础突破，顶会成果集中在机器人接触力学建模、抓取姿态规划领域，解决了结构化场景下的固定物体抓取问题，工业机器人实现了稳定的码垛、上下料操作，但泛化能力弱，无法适配未知物体。
• 2019-2021年：数据驱动的抓取泛化突破，自监督学习、强化学习让机器人实现了未知物体的通用抓取，ICRA 2019的相关成果实现了1000+未知物体的抓取，成功率突破90%；力控技术全面成熟，协作机器人实现了柔顺装配、打磨等精细操作，力控精度达到±0.5N。
• 2022-2025年：灵巧手与大模型驱动的精细操作爆发，视触觉融合灵巧手成为顶会主流，IROS 2025展示了指尖集成视触觉传感器的灵巧手，实现了发牌、穿针引线、叠衣服等类人精细操作；清华大学AIR团队的X-VLA模型（IROS 2025竞赛冠军）实现了120分钟无辅助自主叠衣，突破了 deformable物体操作的行业难题；大模型让机器人可理解人类的操作意图，自主完成复杂的家务、装配任务，实现了从“会操作”到“懂操作”的跨越。

4. 机器人学习：从深度强化学习到具身大模型统一范式

这是十年间最具颠覆性的技术领域，彻底重构了机器人的智能生成逻辑：

• 2015-2018年：深度强化学习入场验证，DDPG、TD3、SAC等深度强化学习算法在仿真环境中实现了机器人控制任务的突破，但真实场景落地困难，Sim2Real迁移效果差，仅能完成简单的抓取、导航任务。
• 2019-2021年：Sim2Real与离线学习成熟，域随机化、域适应技术让仿真到现实的迁移成功率突破90%；离线强化学习、行为克隆算法解决了真实场景数据稀缺的问题，让学习方法可利用工厂历史数据完成策略优化，正式进入工业落地阶段；多任务学习、元学习让机器人实现了跨任务的快速适配，泛化能力大幅提升。
• 2022-2025年：具身大模型成为统一范式，PaLM-E、RT-2、GPT-4V等多模态大模型与机器人体系深度融合，解决了机器人的任务规划、语义理解、长时序推理难题，让机器人从“只会执行指令”升级为“能理解任务、自主拆解步骤、处理突发异常”；世界模型成为机器人学习的核心框架，让机器人具备了环境预判、风险规避的能力，彻底打破了传统模块化架构的泛化瓶颈。

5. 多机器人系统：从单机运行到万级集群全域协同

十年间，机器人从“单打独斗”升级为“群体协同”，支撑了物流、矿山、港口等场景的规模化应用：

• 2015-2018年：小规模集群调度成熟，实现了数十台同类型AGV的集中调度与冲突避让，核心应用于电商仓储的分拣场景，采用集中式调度架构，鲁棒性差，无法适配无信号环境。
• 2019-2021年：分布式协同框架突破，IROS 2021提出的多机器人通信-感知协同框架，实现了无中心节点的分布式协同，解决了复杂环境下的集群鲁棒性问题；分布式SLAM、协同定位技术让多机器人可在无GPS、无先验地图的环境中，协同完成定位与建图，适配了灾害救援、地下勘探等极端场景。
• 2022-2025年：万级集群全域协同落地，顶会成果实现了跨品类、跨域机器人的协同调度，可同时调度AMR、机械臂、无人机、无人车等多类型机器人，完成复杂的物流、巡检、救援任务；IROS 2025的相关成果实现了水下多机器人分布式协同作业，ICRA 2025的成果实现了矿山场景千台级无人设备的全域协同，集群作业效率较人工提升5倍以上。

6. 硬件与特殊场景机器人：从工业专用到全场景覆盖

十年间，机器人本体硬件实现了从“大型、笨重、专用”到“小型、轻量化、通用化”的跨越，彻底拓展了机器人的应用边界：

• 2015-2018年：工业机器人本体成熟，六轴工业机器人、SCARA机器人的精度、寿命、负载能力达到国际先进水平，核心应用于汽车、3C产线；协作机器人实现了人机协同安全控制，负载能力从3kg拓展至20kg，开始进入3C、医疗场景。
• 2019-2021年：足式机器人与特种机器人爆发，四足机器人实现了商业化落地，可完成巡检、安防、救援等任务，适应复杂地形；水下、空中、防爆、消毒等特种机器人在顶会集中爆发，在疫情、灾害救援、矿山勘探等场景实现了规模化应用。
• 2022-2025年：人形机器人与微型机器人突破，人形机器人本体实现量产级技术突破，滚柱丝杠执行器、直驱电机的性能、寿命、成本达到量产要求，整机自由度突破40个，可适配工业、服务等多场景；ICRA 2025发布了78.4mg的TinySense传感器套件，首次实现1g以下亚克级微型机器人的自主悬停，功耗仅15mW，可应用于灾害救援、体内医疗、环境监测等场景，彻底拓展了机器人的物理边界。

三、中国学术力量的十年崛起

近十年，两大顶会见证了中国机器人学术力量从跟跑到并跑、再到领跑的完整历程，实现了三大里程碑式突破：

1. 论文规模与质量的全面跃升：2015年，中国团队在ICRA/IROS的论文录用占比不足10%，且以合作论文为主；2025年IROS，中国团队的论文录用量占比超过35%，仅次于美国，位居全球第二，最佳论文提名、最佳学生论文数量实现爆发式增长，在SLAM、多机协同、具身智能领域的成果达到全球领先水平。
2. 学术话语权的根本性突破：2025年IROS落地中国杭州，上海交通大学王贺升教授成为首位担任IROS大会主席的中国大陆学者，这是中国机器人领域的里程碑事件；同时，中国学者开始担任ICRA/IROS领域主席、程序委员会委员的核心职务，深度参与顶会的规则制定，从学术成果的参与者，转变为规则的制定者。
3. 产学研一体化的全球领先：中国团队的顶会成果不再局限于实验室验证，而是快速实现产业落地，宇树科技、大疆、旷视、美团等企业的研发团队持续在ICRA/IROS发布成果，实现了“学术创新-产业落地-数据反哺学术”的正向循环；在仓储物流、巡检安防、服务机器人等领域，中国的学术成果转化效率、产业落地规模均位居全球第一。

四、十年演进的核心总结与未来趋势

核心总结

近十年，ICRA与IROS完整推动了机器人技术的三大本质转变：

1. 智能范式：从模型驱动的专用自动化，转向数据驱动的通用具身智能，机器人的核心竞争力从“硬件精度”转向“智能泛化能力”。
2. 应用边界：从封闭工业场景的固定任务，转向开放动态环境的全场景覆盖，机器人从汽车产线的小众设备，变成了千行百业的通用基础设施。
3. 学术格局：从欧美单极主导，转向中美双雄并立、中国快速领跑，中国成为全球机器人技术创新与产业落地的核心增长极。

未来趋势（2025-2030）

1. 具身大模型成为机器人的标准配置，端侧轻量化具身模型全面落地，实现机器人的自然语言交互、自主任务规划、全场景泛化适配，真正实现“软件定义机器人”。
2. 人形机器人技术全面成熟，双足运动控制、灵巧手操作、人机安全协同技术实现量产级突破，人形机器人进入工业、服务、家庭场景，成为下一代通用智能终端。
3. 空天地一体化机器人集群体系成型，跨域多机器人协同技术全面落地，实现低空无人机、地面机器人、海洋机器人、太空机器人的全域协同作业，拓展人类的作业边界。
4. 中国将主导全球机器人技术标准，中国团队在ICRA/IROS的学术影响力将持续提升，在具身智能、多机协同、人形机器人领域的成果将成为全球行业标准，实现从跟跑到全球领跑的全面跨越。