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CoRL 2026录用687篇论文，清华58篇登顶超越CMU与斯坦福

CoRL 2026录用论文激增至687篇，中国机构占比升至37.5%。清华大学以58篇居首，上海交大、北大紧随其后，前十大机构份额降至26.2%，显示具身智能研究呈现长尾爆发态势。

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仿真与训练
具身模型

本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：CoRL 六年：论文数×4.5，谁在推着它涨？（雷峰网）

核心内容

CoRL 2026将于11月在美国奥斯汀举办，本届录用论文数达687篇，较往年约200篇的规模呈爆发式增长，反映机器人学习领域热度剧增。基于Conference Explorers等开源数据统计，在具备标准化机构信息的480篇论文中，中国机构占比从2021年的5.9%跃升至37.5%，美国占比则从76%降至51%，国内学术力量在顶会话语权显著提升。

机构排名方面，清华大学以58篇论文首次超越CMU和斯坦福登顶，上海交大（36篇）与北大（33篇）分列二三位，前五名中国高校占据三席。行业集中度大幅下降，前十大机构份额从2021年的49.8%降至26.2%，署名机构总数从92家扩至350家。尽管单年数据波动明显，但2021-2026累计数据显示美国机构与企业仍保持整体领先，科研格局正由头部垄断向长尾扩散演变。

关键看点

会议规模激增：CoRL 2026录用论文687篇，打破往年200篇左右的线性增长趋势，侧面印证近两年机器人与机器学习交叉领域的研究爆发。
中国高校崛起：清华大学以58篇论文登顶榜首，上海交大36篇、北大33篇入围前五；中国机构整体占比升至37.5%，较2021年增长超6倍。
研究长尾效应：前十大机构论文份额从49.8%降至26.2%，署名机构从92家增至350家，表明具身智能研究不再局限于少数顶尖名校，呈现全面加速态势。
数据样本说明：分析基于Paper Copilot及Conference Explorers开源项目，2026年数据覆盖480篇标准化信息，虽存在部分缺失但不影响总体分布趋势判断。

工程与产业观察

CoRL论文数量的指数级增长与机构分布的长尾化，标志着具身智能已从精英实验室走向规模化工程探索阶段。中国高校在顶会的爆发式产出预示着国内算法人才储备的快速充实，为产业界提供了更丰富的人才与技术源头。但需注意累计数据中美方仍占优，且企业端贡献比重较大，国内产学研转化效率与工业界基础研究投入仍是后续追赶的关键变量。