金年会,金年会官网,金年会登录,金年会注册,金年会app下载,在线体育投注,电竞投注平台,真人游戏平台,金年会数字站在具身智能火热加持下，看 2025 年机器人学术年会中的热点主题。PNP机器人展示力控、灵巧手捕捉等案例。

　　2025年8月1日-3日长沙，2025 年机器人学术年会在长沙举行。本届学术年会以“人机共融，智向未来”为主题，是中国机器人学术领域顶级盛会。

　　2025 年，对于全球机器人研究与产业来说，无疑是意义非凡的一年。从实验室走向生产线，从单一机械臂到人形机器人，从简单重复的自动化，到面向复杂环境的“通用型”具身智能体，机器人正在经历一场技术与理念的深刻变革。而这场变革背后，正是近年来炙手可热的大模型与具身智能的快速发展，为传统机器人学注入了新的活力，也为新兴产业链带来了无限可能。

　　在刚刚在长沙举行的 2025 年机器人学术年会中，“大模型与具身智能的结合”“机器人灵巧手的产业化”“力感知与全感知闭环控制”“机器人在科研生态中的标杆作用”等热点议题，频频出现在主论坛与分论坛之中。本文结合最新学术动态与产业趋势，从四个典型切面切入，试图为读者梳理当下机器人领域的前沿与热潮，并探讨这些变化背后的机遇与挑战。

　　如果把机器人学比作一棵参天大树，那么“动态响应控制”“轨迹优化”“刚体动力学”无疑是这棵大树扎根大地的粗壮根系。传统机器人学一直强调精准的运动学建模、动力学求解与控制律设计，从工业机械臂到移动机器人，无不依赖这些基础学科的长期积累。

　　然而，从 2022 年开始，伴随着“具身智能（Embodied Intelligence）”概念的快速出圈，机器人研究者们发现，仅靠动力学与轨迹规划的单向优化，已难以满足对复杂、动态、不确定环境下通用操作能力的渴望。这其中最具代表性的，莫过于大模型的跨界进入。

　　所谓大模型，指的是参数规模达到数十亿乃至千亿级的机器学习模型，它们在语言理解、视觉感知、多模态对齐等任务中展现了远超传统方法的泛化能力。当研究者尝试把这套“预训练-微调”的范式迁移到机器人领域，便诞生了以 RT-X、BC-Z 等为代表的机器人行为大模型。

　　例如，最新论文《Mimic-One: A Scalable Model Recipe for General Purpose Robot Dexterity》，提出用上百万段多样化操作示范数据，训练一个单一行为模型，力图在跨任务跨场景的操作中保持高成功率。这种思路与传统机器人学的“白盒建模”形成互补：一方面大模型带来了强大的感知与策略泛化能力，另一方面，传统的动力学约束、轨迹优化则提供了安全性与物理可解释性。

　　在产业层面，PNP 机器人便是典型案例之一。作为国内早期布局具身智能的机器人公司之一，PNP 机器人在传统机械臂控制、灵巧手设计等方面拥有扎实的工程经验，如今也在积极拥抱大模型与模仿学习技术，搭建大规模动作示范库，推动基于行为模型的灵巧操作在工业与服务场景中的落地。

　　可以预见，未来的机器人学术会议中，纯粹依赖经典轨迹优化的议题会逐渐与大模型策略优化、感知模型训练深度耦合，形成“从模型到数据再到现实闭环”的新范式。届时，机器人不再仅仅是机械臂+控制器的简单组合，而是具身智能体，是与环境对话、可自适应演化的复杂系统。

　　在工业机器人领域，人们熟悉的多是那些“大块头”——多关节机械臂、移动底盘、AGV 车队等。而真正能让机器人操作能力无限接近人手的，却是一向被认为“高精尖”“不量产”的灵巧手（Dexterous Hand）。

　　过去，灵巧手多局限于航天、特种装备等尖端场景。以 DLR/HIT 灵巧手为例，这款由德国宇航中心与哈工大合作研发的多指灵巧手，曾是中国航天机械臂操作的核心零部件，具备高自由度、多关节的独立驱动能力，可在失重或极端环境下执行精密操作。然而，其复杂的机械设计与昂贵的维护成本，让灵巧手很难真正走进民用工业。

　　但这一切正在改变。随着人形机器人、服务机器人、智能制造等多领域对“拟人化抓取”需求的急剧增长，灵巧手的市场潜力被重新激活。思灵机器人便是典型代表，除了旗下广受科研院所青睐的 FRANKA 协作机器人外，其在灵巧手产品线上也推出了成套化的多指柔性手解决方案，逐步走向批量化生产。

　　在学术界，灵巧手一直是机器人操作学派的重要分支。PNP 机器人的创始团队，早期便在实验室阶段深耕灵巧手与手部操作的感知与控制研究。今天，PNP 已合灵巧智能合作，将机器人技术与其大模型行为库相结合，开发了基于动作捕捉的灵巧手示范采集平台。研究人员可通过该平台采集真实人手的多指动作轨迹，训练操作策略，快速迁移到实际的机器人灵巧手上。

　　技术路线也在持续进化。早期灵巧手大多采用电机直驱或伺服关节，如今，微伺服驱动、电缸驱动、柔性绳驱等多种新型驱动方案应运而生，以降低成本、简化维护、提升轻量化水平。得益于 3D 打印与新材料工艺，灵巧手的生产门槛也在不断降低，逐渐从“科研玩具”走向批量可用的“工业抓手”。

　　对人形机器人来说，灵巧手的重要性尤为突出。人形机器人要完成如拧瓶盖、写字、翻书等高自由度的日常任务，灵巧手往往是不可或缺的硬件。为此，PNP 正在与多家国内高校合作，推进灵巧手在人形机器人场景下的通用化与模块化，助力机器人真正走进生产线与家庭。

　　如果说灵巧手让机器人有了“人手”，那么力感知则让机器人真正具备“触觉”。在传统的刚性机械臂系统中，操作往往依赖高精度的运动控制与位置反馈，一旦出现外部扰动或物体形状不规则，机器人极易出现操作失败，甚至因过载导致设备损坏。

　　近年来，随着操作任务复杂度的提升与灵巧手的普及，末端力感知、触觉感知成为行业内公认的“机器人下一个关键能力”。以抓取为例，人手拿起一个装满水的纸杯，能够在不断感知手指与杯壁的摩擦与压力变化的基础上，动态调整抓握力度，以防止纸杯被挤破。同理，机器人若要完成类似操作，也必须具备对末端接触力的精准感知与快速调节能力。

　　力感知的实现方式多样，常见有电容式力传感、电阻应变片、光纤传感及新兴的视触觉（Visual Tactile）方案等。PNP 机器人近年来在力感知集成与示范方案上也有诸多尝试。例如，PNP 与坤维传感器团队合作，基于末端装配的高灵敏力传感单元，开发感知精度可达 0.02N，应用在“机器人扎不破气球”演示中多次对外亮相，充分展示了力感知在柔性物体操作中的巨大潜力。

　　与此同时，力感知与大模型策略的结合，也在成为趋势。当机器人具备实时力触觉输入时，大模型可利用多模态数据对当前状态做更精准的预测与控制，从而实现真正意义上的“感知-决策-执行”闭环。这意味着未来的机器人不仅能“看到”，更能“摸到”，并且根据感知到的信息即时自适应调整操作策略。

　　在具身智能领域，机器人科研圈讨论最热的硬件，FRANKA 机械臂绝对名列前茅。这款诞生于德国的高性能协作机械臂，以其开放、柔顺、易集成的特点，迅速成为全球各大顶尖实验室与创新企业的首选。

　　在具身智能兴起的近几年，FRANKA 机器人几乎成为“具身智能+行为大模型”实验平台的代名词。从斯坦福大学、加州伯克利到 Google DeepMind，很多知名的模仿学习与行为克隆论文都选用 FRANKA 机械臂作为主要验证平台。究其原因，一方面是其 7 自由度冗余度设计，使其具备出色的人机协作能力；另一方面，FRANKA 官方提供的丰富 API 和开源支持，让研究者可以快速接入不同感知模块与行为模型，快速完成从仿真到实机的验证。

　　在国内，FRANKA 机械臂也逐渐成为机器人研究生与青年学者的“标配设备”。从强化学习到视觉伺服，从力控装配到灵巧手挂载，FRANKA 机械臂在众多前沿方向都留下了活跃的身影。作为其重要生态伙伴，PNP 机器人承担了 FRANKA 在国内的渠道建设、技术支持与场景化开发任务，推动了数百所高校与科研院所基于 FRANKA 展开具身智能相关研究。

　　更值得一提的是，围绕 FRANKA 机械臂的“开源生态”日益成熟，GitHub、Hugging Face、PyRobot 等平台上，研究者可轻松找到开源的运动学模型、模仿学习脚本、传感器集成方案等，极大地降低了学术创新的门槛。某种程度上，FRANKA 不仅是一款机械臂，更是一座“具身智能创新工厂”，为研究者们提供了站在巨人肩膀上的快速迭代能力。

　　站在 2025 年的节点回望，机器人学已从“单点突破”走向“多维耦合”。动态响应与轨迹优化仍是不可或缺的基石，大模型与模仿学习正快速填补高层行为规划的空白，灵巧手让机器人的“手”真正有了抓握世界的能力，而力感知则让这只“手”具备了人类手指般的细腻与安全。

　　从学术会议到产业前沿，PNP 机器人等创新企业正在用一套套可落地的技术路线，验证“具身智能”不只是概念，而是可生产、可集成、可规模化的现实。面向未来，机器人不仅要能“看见世界”，更要“触摸世界”，最终“理解世界”，这正是具身智能时代带给我们最大的想象空间。

　　原创/PNP机器人，转载请申请授权在具身智能火热加持下，看 2025 年机器人学术年会中的热点主题。PNP机器人展示力控、灵巧手捕捉等案例。引言一、传统机器人学：在动态响应与轨迹优化之外，与大模型加速融合二、机器人灵巧手：从小众学术方向走向规模化产业化三、力感知：打造机器人“全感知闭环”的必由之路四、FRANKA机器人：科研与具身智能生态的标杆结语

　　2025年8月1日-3日长沙，2025 年机器人学术年会在长沙举行。本届学术年会以“人机共融，智向未来”为主题，是中国机器人学术领域顶级盛会。

　　2025 年，对于全球机器人研究与产业来说，无疑是意义非凡的一年。从实验室走向生产线，从单一机械臂到人形机器人，从简单重复的自动化，到面向复杂环境的“通用型”具身智能体，机器人正在经历一场技术与理念的深刻变革。而这场变革背后，正是近年来炙手可热的大模型与具身智能的快速发展，为传统机器人学注入了新的活力，也为新兴产业链带来了无限可能。

　　在刚刚在长沙举行的 2025 年机器人学术年会中，“大模型与具身智能的结合”“机器人灵巧手的产业化”“力感知与全感知闭环控制”“机器人在科研生态中的标杆作用”等热点议题，频频出现在主论坛与分论坛之中。本文结合最新学术动态与产业趋势，从四个典型切面切入，试图为读者梳理当下机器人领域的前沿与热潮，并探讨这些变化背后的机遇与挑战。

　　如果把机器人学比作一棵参天大树，那么“动态响应控制”“轨迹优化”“刚体动力学”无疑是这棵大树扎根大地的粗壮根系。传统机器人学一直强调精准的运动学建模、动力学求解与控制律设计，从工业机械臂到移动机器人，无不依赖这些基础学科的长期积累。

　　然而，从 2022 年开始，伴随着“具身智能（Embodied Intelligence）”概念的快速出圈，机器人研究者们发现，仅靠动力学与轨迹规划的单向优化，已难以满足对复杂、动态、不确定环境下通用操作能力的渴望。这其中最具代表性的，莫过于大模型的跨界进入。

　　所谓大模型，指的是参数规模达到数十亿乃至千亿级的机器学习模型，它们在语言理解、视觉感知、多模态对齐等任务中展现了远超传统方法的泛化能力。当研究者尝试把这套“预训练-微调”的范式迁移到机器人领域，便诞生了以 RT-X、BC-Z 等为代表的机器人行为大模型。

　　例如，最新论文《Mimic-One: A Scalable Model Recipe for General Purpose Robot Dexterity》，提出用上百万段多样化操作示范数据，训练一个单一行为模型，力图在跨任务跨场景的操作中保持高成功率。这种思路与传统机器人学的“白盒建模”形成互补：一方面大模型带来了强大的感知与策略泛化能力，另一方面，传统的动力学约束、轨迹优化则提供了安全性与物理可解释性。

　　在产业层面，PNP 机器人便是典型案例之一。作为国内早期布局具身智能的机器人公司之一，PNP 机器人在传统机械臂控制、灵巧手设计等方面拥有扎实的工程经验，如今也在积极拥抱大模型与模仿学习技术，搭建大规模动作示范库，推动基于行为模型的灵巧操作在工业与服务场景中的落地。

　　可以预见，未来的机器人学术会议中，纯粹依赖经典轨迹优化的议题会逐渐与大模型策略优化、感知模型训练深度耦合，形成“从模型到数据再到现实闭环”的新范式。届时，机器人不再仅仅是机械臂+控制器的简单组合，而是具身智能体，是与环境对话、可自适应演化的复杂系统。

　　在工业机器人领域，人们熟悉的多是那些“大块头”——多关节机械臂、移动底盘、AGV 车队等。而真正能让机器人操作能力无限接近人手的，却是一向被认为“高精尖”“不量产”的灵巧手（Dexterous Hand）。

　　过去，灵巧手多局限于航天、特种装备等尖端场景。以 DLR/HIT 灵巧手为例，这款由德国宇航中心与哈工大合作研发的多指灵巧手，曾是中国航天机械臂操作的核心零部件，具备高自由度、多关节的独立驱动能力，可在失重或极端环境下执行精密操作。然而，其复杂的机械设计与昂贵的维护成本，让灵巧手很难真正走进民用工业。

　　但这一切正在改变。随着人形机器人、服务机器人、智能制造等多领域对“拟人化抓取”需求的急剧增长，灵巧手的市场潜力被重新激活。思灵机器人便是典型代表，除了旗下广受科研院所青睐的 FRANKA 协作机器人外，其在灵巧手产品线上也推出了成套化的多指柔性手解决方案，逐步走向批量化生产。

　　在学术界，灵巧手一直是机器人操作学派的重要分支。PNP 机器人的创始团队，早期便在实验室阶段深耕灵巧手与手部操作的感知与控制研究。今天，PNP 已合灵巧智能合作，将机器人技术与其大模型行为库相结合，开发了基于动作捕捉的灵巧手示范采集平台。研究人员可通过该平台采集真实人手的多指动作轨迹，训练操作策略，快速迁移到实际的机器人灵巧手上。

　　技术路线也在持续进化。早期灵巧手大多采用电机直驱或伺服关节，如今，微伺服驱动、电缸驱动、柔性绳驱等多种新型驱动方案应运而生，以降低成本、简化维护、提升轻量化水平。得益于 3D 打印与新材料工艺，灵巧手的生产门槛也在不断降低，逐渐从“科研玩具”走向批量可用的“工业抓手”。

　　对人形机器人来说，灵巧手的重要性尤为突出。人形机器人要完成如拧瓶盖、写字、翻书等高自由度的日常任务，灵巧手往往是不可或缺的硬件。为此，PNP 正在与多家国内高校合作，推进灵巧手在人形机器人场景下的通用化与模块化，助力机器人真正走进生产线与家庭。

　　如果说灵巧手让机器人有了“人手”，那么力感知则让机器人真正具备“触觉”。在传统的刚性机械臂系统中，操作往往依赖高精度的运动控制与位置反馈，一旦出现外部扰动或物体形状不规则，机器人极易出现操作失败，甚至因过载导致设备损坏。

　　近年来，随着操作任务复杂度的提升与灵巧手的普及，末端力感知、触觉感知成为行业内公认的“机器人下一个关键能力”。以抓取为例，人手拿起一个装满水的纸杯，能够在不断感知手指与杯壁的摩擦与压力变化的基础上，动态调整抓握力度，以防止纸杯被挤破。同理，机器人若要完成类似操作，也必须具备对末端接触力的精准感知与快速调节能力。

　　力感知的实现方式多样，常见有电容式力传感、电阻应变片、光纤传感及新兴的视触觉（Visual Tactile）方案等。PNP 机器人近年来在力感知集成与示范方案上也有诸多尝试。例如，PNP 与坤维传感器团队合作，基于末端装配的高灵敏力传感单元，开发感知精度可达 0.02N，应用在“机器人扎不破气球”演示中多次对外亮相，充分展示了力感知在柔性物体操作中的巨大潜力。

　　与此同时，力感知与大模型策略的结合，也在成为趋势。当机器人具备实时力触觉输入时，大模型可利用多模态数据对当前状态做更精准的预测与控制，从而实现真正意义上的“感知-决策-执行”闭环。这意味着未来的机器人不仅能“看到”，更能“摸到”，并且根据感知到的信息即时自适应调整操作策略。

　　在具身智能领域，机器人科研圈讨论最热的硬件，FRANKA 机械臂绝对名列前茅。这款诞生于德国的高性能协作机械臂，以其开放、柔顺、易集成的特点，迅速成为全球各大顶尖实验室与创新企业的首选。

　　在具身智能兴起的近几年，FRANKA 机器人几乎成为“具身智能+行为大模型”实验平台的代名词。从斯坦福大学、加州伯克利到 Google DeepMind，很多知名的模仿学习与行为克隆论文都选用 FRANKA 机械臂作为主要验证平台。究其原因，一方面是其 7 自由度冗余度设计，使其具备出色的人机协作能力；另一方面，FRANKA 官方提供的丰富 API 和开源支持，让研究者可以快速接入不同感知模块与行为模型，快速完成从仿真到实机的验证。

　　在国内，FRANKA 机械臂也逐渐成为机器人研究生与青年学者的“标配设备”。从强化学习到视觉伺服，从力控装配到灵巧手挂载，FRANKA 机械臂在众多前沿方向都留下了活跃的身影。作为其重要生态伙伴，PNP 机器人承担了 FRANKA 在国内的渠道建设、技术支持与场景化开发任务，推动了数百所高校与科研院所基于 FRANKA 展开具身智能相关研究。

　　更值得一提的是，围绕 FRANKA 机械臂的“开源生态”日益成熟，GitHub、Hugging Face、PyRobot 等平台上，研究者可轻松找到开源的运动学模型、模仿学习脚本、传感器集成方案等，极大地降低了学术创新的门槛。某种程度上，FRANKA 不仅是一款机械臂，更是一座“具身智能创新工厂”，为研究者们提供了站在巨人肩膀上的快速迭代能力。

　　站在 2025 年的节点回望，机器人学已从“单点突破”走向“多维耦合”。动态响应与轨迹优化仍是不可或缺的基石，大模型与模仿学习正快速填补高层行为规划的空白，灵巧手让机器人的“手”真正有了抓握世界的能力，而力感知则让这只“手”具备了人类手指般的细腻与安全。

　　从学术会议到产业前沿，PNP 机器人等创新企业正在用一套套可落地的技术路线，验证“具身智能”不只是概念，而是可生产、可集成、可规模化的现实。面向未来，机器人不仅要能“看见世界”，更要“触摸世界”，最终“理解世界”，这正是具身智能时代带给我们最大的想象空间。