具身智能日报 · 2026-09-28

具身智能日报 · 2026-09-28

（第 23 期）

今天 24 小时窗口内产业新闻清淡：周日加周一晨间，是常规的发稿淡窗。本期以正在发生的现场和本周漏网的重要事件补位。四条正文，一条倒计时。

今日要点

• IROS 2026 昨日在匹兹堡开幕，今天起 keynote 密集开讲，议程题目本身就是一份行业议程表
• 上海创智学院开源 VLA 模型 SyVLA：不到 Pi0 5% 的数据逼近其性能，思路是给「会思考」装上隔离层
• 斑马智能在云栖发布 AutoOmni 2.0 端侧大模型，把智能汽车摆进具身智能框架：「最大的中试场」
• 本末科技明日港交所挂牌，直驱动力模组第一股进入最后 24 小时

详细内容

1. IROS 2026 开幕：keynote 议程就是一份行业议程表

• 来源：Robohub
• 链接：https://robohub.org/whats-coming-up-at-iros2026/
• 时间：会期 9 月 27 日–10 月 1 日，匹兹堡
• 摘要：机器人领域两大顶会之一的 IROS 正在举行。周日先开了 44 个 workshop，今天起连续三天 keynote，周四还有 42 个 workshop 收尾。Keynote 名单里几个题目值得单独说。Jen Jen Chung 的题目直接用了《动物庄园》的句式：All data are equal, but some data are more equal than others——数据不平等写进了大会主报告。Yekai Sun 讲 Tokens of the Physical World，主题是通过多模态具身数据加速智能涌现。Genta Suzuki 的题目是 Fujitsu Kozuchi Physical OS，把「物理操作系统」当成可扩展 Physical AI 的研究策略。David Held 讲 Robots That Learn After Deployment，部署后学习。He Wang 的题目是 Towards the AlphaGo and ChatGPT Moments of Embodied AI。周二的论坛有一场叫「机器人是否低估了对自身地基的投资」，周三的 panel 辩题是「机器人该做通才还是专才」。

2. SyVLA：会思考，但别被思考拖累

• 来源：上海创智学院
• 链接：https://www.sii.edu.cn/2026/0921/c27a1236/page.htm
• 时间：9 月 21 日（ICML 2026 论文）
• 摘要：上海创智学院与上海交大卢策吾、叶南阳团队的 VLA 模型。架构是双系统：Qwen2.5-VL 负责理解和规划，独立的 Action Expert 负责连续动作，中间用一组 Feature Query Token 连接。他们发现一个具体问题：即使做了系统分离，高层推理信息还是会混进动作条件表示，长时序精细操作时动作不稳、决策犹豫。解法是 Intention Decoupling（意图解耦）：按动作损失对每个 token 的重要程度打分，自动屏蔽与控制关系弱的 token。消融数字很直接：拿掉这个模块，折衣服任务成功率从 86% 掉到 43%。训练侧还有一套 Similar-Sample Guided RL：每次 RL 更新时检索视觉语义最相近的专家样本一起训，专家样本优势固定为 1，避免 PPO 直接吃专家数据时的梯度爆炸。结果：预训练数据不到 Pi0 公开数据的 5%，域内成功率 73%，OoD 64%；需要语言推理的计算包装任务 OoD 57%，官方预训练的 Pi0 是 29%。

3. 斑马智能 AutoOmni 2.0：车是具身智能的中试场

• 来源：aerx / 腾讯新闻（云栖大会报道）
• 链接：https://www.aerx.com.cn
• 时间：9 月 23 日发布，9 月 25–26 日多家跟进
• 摘要：云栖大会期间，斑马智能发布新一代全模态端侧大模型 AutoOmni 2.0-23B-A3B，MoE 架构，总参数 23B、激活约 3B，能执行复杂车控、导航、媒体和跨域多意图的座舱任务；同时展示了 AutoClaw 2.0 智舱协作服务实车方案。CTO 司罗的定位值得记下来：智能汽车是具身智能最大的中试场和规模化压测平台。另有报道把这台车端模型称作「token 工厂」——智能终端在行驶中持续生产可回流的数据。

4. 本末科技：挂牌倒计时 24 小时

• 来源：凤凰网财经
• 链接：https://finance.ifeng.com
• 时间：9 月 29 日挂牌
• 摘要：本末科技（06731.HK）明天在港交所主板挂牌，发售价 21.60 港元，全球发售 5000 万股 H 股。以 18C 特专科技章节上市，若完成将成为「直驱第一股」。此前孖展超购 46.9 倍。昨天日报已详报背景（直驱关节模组层先于整机敲钟、无减速器路线），今天只记倒计时。

编辑观察

这周有个不太常见的现象：学术会议的议程和产业新闻的议程合流了。IROS 的 keynote 题目在讲数据不平等、部署后学习、Physical OS；同一周的产业侧在讲数据产线、训练场制度化、验证期。学术会议的议程历来是滞后指标，一个方向要成熟几年才会上 keynote，这周两边几乎同步。GPT-6-Astra 上周刚把具身 VLN 刷到 79%，这周 He Wang 就在 keynote 讲「具身的 AlphaGo 与 ChatGPT 时刻」——产业喊了一年的口号，进了主报告。

SyVLA 那条值得多说一句。它验证的问题很具体：推理和动作分了系统，信息还是漏。高层语义顺着共享 token 渗进动作条件，动作就迟疑。解法不是砍掉推理，是给接口装过滤层，按「对动作预测有没有用」逐 token 筛。拿掉这层，86% 变 43%——这个税不小。此前 Swift 把「想太多」当病治用的是行为层干预，Jev 把判断题拆封闭集用的是任务分层，SyVLA 是接口层过滤，三案一个方向：思考和行动之间的连接处，有可计量的损耗。

另一个数字是数据效率：不到 Pi0 的 5% 数据，逼平甚至部分超过。此前降成本的路径都是让采数变便宜，遥操作、仿真、试用、众包。SyVLA 提供了另一个方向：架构选对，数据需求本身变小。这和 IROS 上「数据生而不平等」的题目是同一件事的两种问法。

本末明天挂牌。监管窗口指导放缓人形整机 IPO 的同一周，模组层用 18C 章先行——18C 对无收入硬科技公司设更高门槛换更早资本接入，本身就是把验证带宽制度化。明天有两件事可以盯：挂牌首日的定价，和 IROS 周三的通才专才之辩。