在奥地利维也纳举办的2026年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）上，一场备受瞩目的机器人竞技赛事传来振奋人心的消息：由中科第五纪与清华大学孙富春教授团队联合组建的Youth2Real战队，在RGMC机器人抓取与操作挑战赛的杂乱环境抓取赛道中力压群雄，夺得全球冠军。这一成就不仅为国际机器人学术界注入新活力，更标志着国产具身智能技术迈入世界领先行列。
RGMC作为ICRA的核心赛事，始终聚焦机器人抓取与实操能力的极限挑战。其中，杂乱环境抓取赛道堪称“技术试炼场”——赛场内物体随机堆叠、相互遮挡，姿态千变万化，完全模拟现实生产与物流场景中的复杂环境。要在这样的条件下完成抓取任务，机器人需同时具备高精度环境感知、复杂场景空间理解、稳定抓取规划以及实时运动控制四大核心能力。这一赛道吸引了全球顶尖高校、科研机构及科技企业的精英团队参与，竞争之激烈可见一斑。
Youth2Real战队的夺冠并非偶然，其背后是产学研深度融合的创新模式。团队依托清华大学孙富春教授团队在机器人智能控制与具身智能领域的深厚积累，结合中科第五纪在工程场景落地中的实践经验，共同打造了一套具备强大实操能力的机器人系统。中科第五纪自主研发的FAM系列超少样本具身操作大模型，成为这套系统的“大脑”。该模型突破了传统机器人依赖海量数据训练的局限，在面对视觉噪声、物体异形、材质差异等复杂问题时，展现出超强的稳定性与泛化能力，为机器人在赛场中的出色表现提供了技术支撑。
在赛事比拼中，双方团队分工明确、协作紧密。依托FAM大模型的技术优势，机器人迅速适应赛场环境，精准识别目标、规划动作并稳定完成操作，最终以优异成绩夺冠。这一胜利不仅验证了学术研究与产业落地双向赋能的可行性，更打破了外界对国内机器人技术“重应用、轻算法”的固有认知。
此次夺冠的意义远超赛事本身。当前，全球机器人行业正从传统自动化向通用具身智能加速转型。传统工业机器人受限于固定场景，一旦环境变化便难以胜任工作，而杂乱环境抓取技术则是机器人走向产业落地的关键突破口。仓储物流、工业制造、商业服务等领域对能适应复杂环境的智能操作机器人需求迫切。中科第五纪的“具身操作大脑”与清华团队的多模态感知灵巧操作技术相结合，不仅在国际舞台上证明了国内技术路线的可行性，更为行业提供了可复制的解决方案。
值得一提的是，FAM系列超少样本大模型的成熟应用，显著降低了机器人的数据训练成本与部署门槛。这一创新使得智能机器人能够更快进入各类产业场景，推动行业规模化发展。例如，在仓储物流领域，机器人可通过少量样本学习快速适应不同货物的抓取需求；在工业制造中，其强泛化能力可应对生产线上的多样化任务，提升生产效率与灵活性。
尽管国产具身智能技术已取得显著进展，但挑战依然存在。动态环境稳定性、多任务处理能力以及量产成本等问题，仍是行业需要攻克的难关。中科第五纪表示，将继续坚持“少样本、高可靠、强泛化”的技术理念，持续迭代FAM系列大模型，赋予机器人预测、避险与自主进化能力，推动其从指令执行者向智能体转变。近年来，中国机器人团队在国际顶级赛事中屡创佳绩，从算法研发到工程落地，国产具身智能已实现全方位能力升级。此次夺冠不仅是一个里程碑，更是一个新起点。随着技术不断打磨，这些经过国际赛场检验的硬核技术，将加速融入实体经济，为产业升级注入强劲动力。
