中国高校，正在终结一个时代。

原创于 2025-11-30 17:11:28 发布 · 546 阅读

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导读

过去三年，具身智能（Embodied Intelligence）几乎成为机器人领域最热的词汇。从自主飞行到人形控制，从视觉理解到语言决策，机器人研究的焦点正在从“看得见”转向“能思考、会行动”。在这股全球浪潮中，中国高校的身影频频出现在 ICRA、IROS、CoRL、RSS 等国际顶级会议上。

根据 RoboRanking 2022–2025 的统计数据，全亚洲地区机器人领域发文量前十高校中，有五所来自中国（含港澳地区）。这一数字不仅说明中国科研力量的崛起，也标志着国内高校正在从“工程驱动”迈向“智能驱动”的新阶段。无论是多模态感知、具身学习，还是语言与控制的融合，中国团队的研究正逐步走到国际前沿。

本文将基于 RoboRanking （一份公开在线实时更新的机器人领域科研成果统计榜单https://roboranking.org/）数据，对近三年国内高校在机器人与具身智能领域的学术成果进行盘点，梳理代表性团队与研究方向，看看是谁在引领中国的具身智能研究，也看看这场“机器人智能化革命”，正如何在中国的高校实验室里悄然展开。

▲图1｜2022-2025亚洲高校具身智能机器人科研成果统计，在亚洲范围的高校中，国内高校占据5席，且浙大与清华高居前两位，数据来源@Roboranking

本文盘点聚焦于机器人领域的具身智能研究，主要基于Roboranking统计近3年在 ICRA、IROS、CoRL、RSS、T-RO、IJRR、Science Robotics 等机器人方向顶级期刊与会议上的公开论文数据。部分学者虽然在 ICML、ICLR、NeurIPS 等机器学习顶会中也有具身智能相关工作，但由于统计范围仅限机器人主线领域，因此未被纳入。本次排名与分析仅基于公开数据，不代表学者或学校的整体科研实力的全面比较，敬请理解

如果说数据勾勒出的是整体版图，那么真正推动这张地图不断扩展的，是一个个实验室、一位位研究者。

过去三年，中国高校的机器人研究从感知建图走向具身智能，从算法突破走向系统落地。背后，是十多所高校在 ICRA、IROS、CoRL 等顶会上的持续发力。我们根据 RoboRanking 2022–2025 数据，选取了发文量与具身智能关联度最高的十所代表性高校——它们构成了中国具身智能研究的“中坚力量”：

从聚焦空地协同的浙江大学，到探索通用智能体的清华大学；从推进仿真—现实融合的上海交通大学，到引领机器人多形态技能学习的香港科技大学，这些团队共同组成了中国具身智能研究的最强阵容。接下来，让我们逐一走进这些高校，看一看他们的代表人物、研究方向与独特风格——也看看，未来的具身智能，会从哪些实验室出发。

浙江大学：从自主飞行到群体具身智能

根据 RoboRanking 数据，浙江大学在 2022–2025 年间的机器人领域论文数量位居全球高校首位，展现出强大的综合研究实力。在具身智能方向上，浙大团队的研究涵盖了自主飞行、群体协同、跨模态感知与多体规划等多个层面，形成了从算法到系统的完整技术链。

在发文量方面，榜单前三位研究者分别为高飞、王越和熊蓉。他们的研究从不同角度推动了机器人智能体的发展：

● 高飞团队专注于高性能飞行控制与大规模编队规划，探索复杂环境下的实时轨迹优化与多机器人协同；

● 王越团队关注感知融合与具身认知，将多模态理解、语言推理与三维重建引入机器人导航与操作中；

● 熊蓉团队则长期致力于机器人系统智能化、视觉与控制融合以及人形与移动平台的感知决策研究。

整体来看，浙江大学的具身智能研究呈现出“从动态控制到认知理解”的完整演进路径，也代表了中国高校在机器人智能化方向上的系统性突破。

清华大学：从多模态智能到具身认知的系统探索

在 2022–2025 年的机器人研究榜单中，清华大学持续保持全球前列，是中国在具身智能与认知控制方向最具代表性的科研力量之一。学校在算法、感知、控制等多层面展开研究，形成了从基础理论到系统实现的完整闭环。

榜单中发文量最高的三位学者分别是 孙富春、王学谦 和李翔。他们的研究覆盖了具身智能的多个核心维度：

● 孙富春团队聚焦于多模态学习与触觉感知，在视觉–触觉融合、因果强化学习和智能控制等方面提出了具有前瞻性的思路；

● 王学谦团队重点研究机器人感知决策与强化学习控制，将大模型和多智能体方法引入真实机器人任务，推动了从离线学习到在线具身自适应的转变；

● 李翔团队则专注于医疗机器人、软体操作和人机协同，通过深度学习与力觉反馈结合，探索具身智能在复杂操作场景中的安全性与精度。

总体而言，清华大学的研究路径呈现出从多模态认知到智能控制的系统融合趋势，其特色在于将理论研究与真实世界具身行为紧密结合，代表了中国高校在具身智能认知层的探索深度。

上海交通大学：从智能控制到仿真—现实融合

在具身智能研究中，上海交通大学展现出“工程与智能并重”的鲜明特征。根据 RoboRanking 2022–2025 的统计，学校在全球机器人发文量中名列前茅，其研究覆盖了从高精度控制与柔性机器人，到具身认知和多模态交互等多个方向。

在榜单中，发文量最高的三位研究者分别为 卢策吾、王贺升 和 谷国迎。他们的研究代表了交大具身智能的三条主线：

● 卢策吾的团队聚焦于视觉驱动的操作与具身学习，探索大模型、视觉推理与机器人操作的结合，推动仿真环境与真实操作之间的迁移学习；

● 王贺升的研究集中于具身感知、SLAM 与智能控制，涵盖自主导航、视觉伺服与多模态融合等关键问题，强调复杂场景下的可解释与安全控制；

● 谷国迎则深耕于软体机器人与仿生感知，提出了多种柔性执行机构与触觉感知系统，在可变形结构、软体控制和人机交互等领域具备国际影响力。

总体来看，上海交通大学的研究呈现出从精密控制到智能理解、从仿真系统到现实部署的纵深布局，其跨层次融合的研究路径，使其成为中国具身智能领域中“最具工程落地能力”的代表之一。

香港中文大学：从微观操控到手术具身智能

香港中文大学在具身智能研究中的特色，在于它将“微观操控”与“智能认知”并行推进，形成了跨尺度、跨模态的具身智能体系。根据 RoboRanking 2022–2025 的统计，CUHK 在全球机器人发文量中稳居前列，研究方向从医用机器人、智能感知到认知型控制均有深度布局。

榜单中发文量最高的三位研究者分别为 刘云辉、张力和窦琪：

● 刘云辉团队聚焦于人形与医疗机器人控制，在具身感知、力觉交互以及智能手术机器人自主性方面成果丰富；

● 张力团队则以微纳机器人和磁控微装置为核心，探索具身智能在微尺度操作与生物医疗场景中的新边界；

● 窦琪团队结合计算机视觉与医学影像，推动了手术智能化与视觉语言融合诊疗模型的发展，为具身智能在医疗场景中的理解、规划与决策提供了新的范式。

总体来看，香港中文大学的具身智能研究呈现出从手术操作到微观交互的纵向延伸，在医工融合、智能决策与跨模态理解方面，代表了亚洲高校具身智能方向的独特力量。

香港科技大学：从自主飞行到视觉语言具身智能

香港科技大学在具身智能研究中的优势，体现在其算法创新与真实系统验证的紧密结合。根据 RoboRanking 2022–2025 的统计，港科大在全球机器人研究发文量中位列前茅，其研究涵盖空地一体化自主系统、视觉感知与生成式智能等多个方向。

榜单中发文量最高的三位研究者分别为 沈劭劼、刘明和 陈启峰。三者的研究共同构成了港科大在具身智能领域的完整技术谱系：

● 沈劭劼团队聚焦于空中机器人自主导航与感知融合，在事件相机、三维重建和多智能体规划方面持续突破；

● 刘明团队则从多传感融合和跨平台 SLAM 出发，推动了多源感知数据的语义化建图与可泛化定位；

● 陈启峰团队将视觉生成、视频理解与机器人操作相结合，探索视觉语言模型在具身感知与任务规划中的应用，推动了港科大在跨模态智能方向的发展。

总体而言，香港科技大学的研究体现出从高动态飞行与导航，到具身理解与生成智能的技术纵深，在机器人系统层与智能认知层之间架起了新的桥梁，也让“感知—语言—行动”的融合在真实世界中更加可行

综合近五年的科研趋势可以发现，中国高校在具身智能机器人领域已形成多层次的研究格局。以清华大学、浙江大学、上海交通大学、香港中文大学和香港科技大学为代表的高校，正在共同构筑中国具身智能研究的“技术地基”——从基础控制与软体执行器，到视觉语言模型与跨模态认知，再到手术机器人、微纳智能体与空地协同系统，中国学者的研究已不再局限于单一任务，而是向**“智能体—环境—任务”三位一体的认知闭环**不断延伸。

相比以往聚焦算法精度与机械性能的传统机器人研究，新一代具身智能工作更注重“理解”和“泛化”。

可以说，这些高校的研究共同描绘出中国具身智能的技术版图——从实验室算法到现实世界的智能执行，**从“做得准”到“做得懂”**的转变，正在成为新的竞争力核心

对于想入门具身智能机器人的研究者而言，最好的方式是跟随高校的研究脉络去学习。可以定期关注 ICRA、IROS、CoRL、RSS、TRO、Science Robotics 等顶会顶刊，追踪各大实验室的最新成果与开源项目。同时，尝试从一个具体任务入手，在仿真环境中复现VLA或者VLN算法，是理解具身智能的高效路径，许多研究都提供了丰富的开源生态支持。