来源：思维桥咨询

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2026年机器人学习大会（Conference on Robot Learning, CoRL 2026）将于2026年11月9日至12日在美国德克萨斯州奥斯汀隆重举行。作为机器人学与机器学习领域交叉融合的重要国际会议之一，CoRL自创办以来便致力于推动“智能机器人如何通过学习不断进化”这一核心问题的发展，已经逐渐成长为全球范围内最具影响力和学术价值的顶级会议之一。本届大会选址于美国科技创新氛围浓厚的城市奥斯汀，并在地标性酒店JW Marriott Austin举行，为来自世界各地的学者、工程师与产业界专家提供一流的交流与展示平台。

本次会议分为两个主要阶段：11月9日为Workshop（专题研讨会）日，聚焦前沿研究热点与新兴方向，为学界与产业界提供更具深度的专题交流机会；11月10日至12日为主会议阶段，将集中呈现高质量论文报告、主题演讲以及学术讨论。作为单轨制（single-track）的会议，CoRL强调高选择性与高质量，这意味着每一篇入选论文都代表了该领域最前沿、最具创新性的成果之一。

从中国计算机学会（CCF）推荐会议分类来看，CoRL通常被视为人工智能与机器人交叉领域的重要国际会议，具备较高的学术认可度和影响力。尽管其定位更偏向交叉领域，但在机器人学习（Robot Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）以及智能系统等方向，其地位逐年提升，已经成为众多科研人员投稿与交流的重点目标会议之一。对于从事机器人、自动化、人工智能及相关交叉研究的学者而言，CoRL不仅是展示成果的重要舞台，更是获取前沿信息、拓展国际合作的关键平台。

随着近年来大模型、具身智能（Embodied AI）以及机器人基础模型（Robot Foundation Models）的快速发展，机器人学习领域正迎来前所未有的技术爆发期。CoRL 2026的召开，正处于这一关键时间节点，将成为连接理论创新与实际应用的重要桥梁。从学术角度看，会议将进一步推动机器人从“编程驱动”向“学习驱动”的范式转变；从产业角度看，也将加速智能机器人在制造、物流、医疗等场景中的落地应用。

截稿在即

随着CoRL 2026征稿信息的正式发布，全球科研人员的目光再次聚焦这一机器人学习领域的重要学术舞台。据官方公布的信息，论文投稿相关时间节点已全面开放，研究者需密切关注具体截稿日期，以便及时准备高质量稿件。通常而言，CoRL的投稿周期紧凑且竞争激烈，投稿者不仅需要具备扎实的理论基础，还需在实验验证与实际应用方面提供充分证据，这对研究工作的完整性与创新性提出了极高要求。

值得注意的是，CoRL强调“机器人导向”的研究范式，这意味着所有投稿必须围绕核心机器人问题展开，并清晰展示所提出方法在机器人场景中的实际价值。相比一些偏理论或纯算法的机器学习会议，CoRL更看重“从感知到决策再到执行”的完整闭环，这也使其在学术界形成了独特的定位与评价标准。因此，每年的论文录用率相对较低，能够入选的工作往往代表该领域的前沿水平。

从国际影响力来看，CoRL近年来持续攀升，已逐渐与机器人领域的传统顶会形成互补关系。尤其是在机器人学习这一细分方向，其影响力甚至在某些方面超过了传统会议。越来越多来自顶尖高校（如MIT、Stanford、CMU）以及科技公司（如Google DeepMind、OpenAI、Meta AI等）的研究团队，将CoRL视为发布重要成果的首选平台之一。

此外，CoRL在推动跨学科融合方面也发挥了重要作用。随着机器人系统复杂性的不断提升，仅依赖传统控制理论已难以满足需求，机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术正不断融入机器人系统之中。CoRL正是这一融合趋势的重要体现，其论文主题覆盖从底层感知到高层决策，从算法设计到系统实现的完整链条。

可以说，CoRL不仅是一个学术会议，更是全球机器人学习生态的重要风向标。每一届会议所呈现的研究热点，往往预示着未来几年该领域的发展方向。因此，对于科研人员而言，把握CoRL 2026的投稿机会，不仅意味着一次论文发表的可能，更是参与全球科技前沿竞争的重要契机。

从基础模型到具身智能

CoRL 2026面向全球征集高质量原创论文，重点关注机器人与机器学习交叉领域的前沿问题。根据官方发布的征稿信息，本届会议的研究主题涵盖范围极为广泛，几乎囊括了当前机器人学习领域的所有核心方向。其中，包括但不限于：机器人感知与控制的学习表示、机器人基础模型（Foundation Models）、模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）、基于模型与无模型学习方法、学习与规划的结合、概率建模与不确定性表达、多模态感知与传感器融合、人机交互、机器人安全与对齐、以及机器人在操作、导航、驾驶、飞行等具体场景中的应用。

特别值得关注的是，近年来兴起的“视频模型”与“潜在世界模型”（Latent World Models）也被纳入重点征稿范围，这表明CoRL正在积极拥抱新一代生成式模型与世界建模技术。此外，数据驱动的机器人系统、自动数据生成方法、基准测试与数据集构建等方向，同样受到高度重视。这些主题不仅体现了当前研究热点，也反映出机器人学习正逐步从“算法导向”转向“系统导向”和“数据导向”。

在投稿要求方面，CoRL对论文质量有着严格标准。首先，所有投稿必须围绕明确的机器人问题展开，且需证明所提出方法在机器人场景中的有效性。作者被强烈建议提供真实机器人实验结果，或者至少给出充分证据证明仿真实验可以迁移至真实环境。这一要求凸显了CoRL对“实际可用性”的高度重视，也避免了仅停留在理论层面的研究。

其次，每篇论文必须包含“局限性（Limitations）”部分，明确说明方法的假设前提、潜在失败模式以及未来改进方向。这一要求不仅提高了论文的科学严谨性，也推动研究者更加全面地审视自身工作。此外，作者还被鼓励提交视频、代码和数据作为补充材料，以增强论文的可复现性和透明度。

总体来看，CoRL 2026的征稿要求体现出三个关键词：真实、完整、开放。真实，即强调机器人实际应用；完整，即要求从问题定义到实验验证的全流程闭环；开放，即鼓励共享数据与代码。这种高标准不仅提升了会议整体质量，也为整个领域树立了良好范式。

参会呼吁

在人工智能与机器人技术快速融合的今天，机器人学习正成为推动下一代智能系统发展的核心驱动力。从自动驾驶到智能制造，从家庭服务机器人到医疗辅助系统，越来越多的现实场景正在依赖“会学习的机器人”。而CoRL 2026，正是这一技术浪潮中的关键节点。

对于科研人员而言，这是一次不可错过的学术盛会。无论你是专注于算法创新，还是致力于系统实现，亦或是在产业界探索落地应用，CoRL都将为你提供展示成果、获取反馈以及建立合作的绝佳平台。在这里，你不仅可以聆听来自全球顶尖学者的前沿报告，还能与同行深入交流，碰撞出新的研究灵感。

对于学生与年轻研究者来说，参与CoRL更是一种成长的机会。通过投稿、参会或参与Workshop，你可以更清晰地了解该领域的研究前沿，找到自己的研究方向，并建立起国际学术网络。这种经验，将对未来的学术发展产生深远影响。

因此，如果你正在从事机器人学习相关研究，请务必抓住CoRL 2026的投稿机会，认真打磨你的工作，争取在这一国际舞台上展示你的成果。同时，也欢迎关注会议最新动态，积极参与各类学术活动。

机会稍纵即逝，前沿正在发生。CoRL 2026，期待你的加入。

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