RSS 2026观察：美国具身智能亦未成熟，中国硬件优势被低估
RSS 2026揭示具身智能行业现状：模型未定型，数据是护城河，中国硬件领先但需自信。
RSS 2026现场讨论指出，包括Physical Intelligence在内的北美头部具身智能公司距离成熟尚远。中国机器人硬件优势明显，但不少中国公司却急着贴上“中国版XX”标签。领域内数据配方比模型架构更关键，VLA与世界模型并不矛盾，可协同发展。
正文摘录
“包括 Physical Intelligence 在内，如今的北美头部具身智能公司离成熟都还有不短的距离。整个领域，也还没出现真正的奠基性工作。” “中国真正领先的，恰恰是机器人硬件。美国同样没有成熟答案，中国公司又何必急着把自己称为‘中国版 XX’？” 到了周二，模仿学习与 VLA（视觉语言动作模型）相关报告从下午 3 点多一路排到傍晚，结结实实占据了后半个下午。 在与不少同学、老师交流后，我们发现之所以这样，其实是顶会的审稿周期已经跟不上 AI 领域的迭代了。 比如，RSS 2026 在 1 月 30 日截稿，4 月 27 日公布录用结果，7 月 13 日在线下举行。 如果再算上论文从 idea 到实验、写作所需的几个月，今天出现在会场上的成果，往往在大半年甚至一年前就已启动。 因此，现在的顶会论文可能更像过去一段时间的技术切片，而很难成为过去几周的行业热搜。 今年 RSS 的获奖论文，量子位已经在 刚刚，机器人顶会 RSS 三项最佳论文出炉！708 篇送审，仅 8 篇杀入决赛 中记录，这里就不再赘述。 为什么我们要来这里？为什么不直接把论文发到 arXiv，把视频发到 X（Twitter），然后就结束？ 量子位在 RSS 期间不仅和现场的学生、研究者及创业者聊了聊，也联合香港大学 OpenDriveLab、源策未来、诺亦腾机器人举办了线下活动。 除此之外，星海图、自变量、千寻、智元等公司，也把交流延伸到了主会场结束后的 after hours 和晚宴上。 一位来自 Sergey Levine 组的受访者直言：包括 PI 在内，今天的具身智能公司离成熟都还有不短的距离，整个领域也尚未出现他所认为的奠基性工作。中国具身在硬件有巨大优势，对中国公司称自己为中国版 xx 感到不解。