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文章聚焦IROS 2026大会核心讨论，剖析机器人发展路径之争：年轻学者主张通用大模型驱动的通才路线，老一辈专家坚持面向手术、制造等场景的专才路线；双方最终趋近‘通用大脑+专用执行体’融合架构。同时探讨技术商业化难点（客户导向、可靠性、RaaS模式）、产业对人才的真实需求（重质量深度、轻论文数量，强调可靠性、标准与落地能力）。
文章聚焦触觉感知在机器人训练中的关键作用，指出视觉无法捕捉接触物理信息（如力、滑移、形变），导致操作不稳；IROS 2026现场展示MIT、哥伦比亚大学、Amazon等团队在触觉传感器（GelSight、FlexiTac、OSMO、ForceBand）及数据采集、耐久性、低成本规模化、跨设备兼容性等方面的突破；强调触觉正从可选配置转向数据驱动的机器人基础能力，并探索通用表征与触觉世界模型，以弥补物理交互建模短板。
