ICRA 2026|艾歐智能 ：從跨國遙操作到真實任務數據開放
重點摘要
原文作者：公眾號“艾歐智能”原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/hqvxAUemcbsLmqBjQ2H4HA2026 年 6 月 1 日至 5 日，IEEE International Conference on Robotics & Automation（ICRA 2026）將在奧地利維也納舉辦。作為機器人與自動化領域最具影響力的國際會議之一，ICRA 持續匯聚全球機器人研究機構、開發者與產業生態夥伴，共同推動機器人技術在真實世界中的研發與落地。今年，艾歐智能（IO-AI TECH）將繼續亮相 ICRA 2026（Booth #106），並作為第二屆 WBCD（What Bimanuals Can Do）Competition 的合作支持方之一，參與比賽相關數據支持與生態合作。什麼是 WBCD？WBCD（What Bimanuals Can Do）是基於 ICRA 的雙臂機器人挑戰賽。官方將其定義為：“Real Tasks. Real Robots. Real Benchmarks.”比賽圍繞真實世界中的機器人任務展開，覆蓋物流、實驗室操作、柔性物體處理等場景，並支持包括 VR、外骨骼、UMI 等不同形式的人類操作與數據採集方式。今年的第二屆 WBCD Challenge 共設置四個細分賽道，其中 Track 1 聚焦基於 Unitree G1 的物流分揀任務。在 2025 年首屆 WBCD 比賽中，艾歐智能曾完成基於 TeleXperience 的跨國遠程遙操作實驗，由中國深圳操作員遠程控制美國賽場機器人，完成生命科學實驗場景中的多步驟 manipulation task，並獲得最佳應用獎。今年，我們進一步為 WBCD Track 1 提供與比賽任務相關的 SenseXperience UMI 數據支持，並開放對應數據集供社區訪問與使用。Ta
原文作者：公眾號“艾歐智能”原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/hqvxAUemcbsLmqBjQ2H4HA2026 年 6 月 1 日至 5 日，IEEE International Conference on Robotics & Automation（ICRA 2026）將在奧地利維也納舉辦。作為機器人與自動化領域最具影響力的國際會議之一，ICRA 持續匯聚全球機器人研究機構、開發者與產業生態夥伴，共同推動機器人技術在真實世界中的研發與落地。今年，艾歐智能（IO-AI TECH）將繼續亮相 ICRA 2026（Booth #106），並作為第二屆 WBCD（What Bimanuals Can Do）Competition 的合作支持方之一，參與比賽相關數據支持與生態合作。什麼是 WBCD？WBCD（What Bimanuals Can Do）是基於 ICRA 的雙臂機器人挑戰賽。官方將其定義為：“Real Tasks. Real Robots. Real Benchmarks.”比賽圍繞真實世界中的機器人任務展開，覆蓋物流、實驗室操作、柔性物體處理等場景，並支持包括 VR、外骨骼、UMI 等不同形式的人類操作與數據採集方式。今年的第二屆 WBCD Challenge 共設置四個細分賽道，其中 Track 1 聚焦基於 Unitree G1 的物流分揀任務。在 2025 年首屆 WBCD 比賽中，艾歐智能曾完成基於 TeleXperience 的跨國遠程遙操作實驗，由中國深圳操作員遠程控制美國賽場機器人，完成生命科學實驗場景中的多步驟 manipulation task，並獲得最佳應用獎。今年，我們進一步為 WBCD Track 1 提供與比賽任務相關的 SenseXperience UMI 數據支持，並開放對應數據集供社區訪問與使用。Task-Relevant Data正在變得更重要針對 Track 1 的物流分揀任務，我們提供了與比賽任務場景高度相關的 SenseXperience UMI 類型數據，用於支持參賽團隊進行模型訓練與測試參考。與通用演示性質的數據不同，本次數據圍繞真實比賽任務進行採集，覆蓋：目標物體操作、分揀流程、第一視角操作過程等，更貼近真實任務中的操作邏輯與操作流程。除了數據支持之外，針對 Unitree G1 平臺，我們也提供了可快速安裝的配套執行器夾爪方案，並開放對應 SDK 用於夾爪控制與開發，以降低參賽團隊在任務搭建與數據驗證過程中的適配成本。我們認為：對於具身智能而言，真正關鍵的，不僅是“獲得更多數據”，而是“獲得與目標任務強相關的數據”。相比泛化 demonstration，task-relevant data 往往更能有效支持機器人在真實任務中的學習與執行。開源 SenseXperience UMI 數據集為支持 WBCD 參賽團隊與社區開發者，我們已在 Hugging Face 開源了 SenseXperience UMI 數據集。該數據集圍繞 Unitree G1 物流分揀任務採集， 由 SenseXperience 人類數據採集系統完成，包含真實任務場景中的第一視角操作數據與 UMI 類型 demonstration data。開發者現可通過 Hugging Face 訪問對應數據集：https://huggingface.co/datasets/ICRA-WBCD/IO-AI-SenseXperience-UMI從數據到研究探索除了開放真實任務相關數據之外，我們也持續關注輔助遙操作、shared control 與 demonstration understanding 等方向。今年，我們也聯合吉林大學共同完成了輔助遙操作方向的相關研究工作：《Adaptor: Advancing Assistive Teleoperation with Few-Shot Learning and Cross-Operator Generalization》並已作為 ICRA 相關研究工作公開。論文關注輔助遙操作中的少樣本適應與跨操作者泛化問題。輔助遙操作雖然可以通過 shared control 提高效率，但不同操作者的習慣、熟練程度和動作風格會導致軌跡分佈差異很大，從而影響系統對人類意圖的判斷。Adaptor 提出一個少樣本意圖識別與動作生成框架：通過噪聲注入合成 trajectory perturbations，並使用 geometry-aware keyframe extraction 提取關鍵軌跡信息；隨後用 Intention Expert 編碼人類意圖，並結合 VLM context 條件化 Action Expert 生成動作。相比傳統“針對單一操作者進行動作補全”的輔助遙操作方案，Adaptor 更進一步探索了“面向多操作者的意圖理解和泛化輔助”。論文地址：https://arxiv.org/abs/2604.09462雷峰網
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