首获AAAI杰出论文奖，团队研发机器人能像人一样凝视目标

国际人工智能顶会AAAI迎来第40个年头，本次大会在新加坡举办，正式揭晓了年度杰出论文奖项[1]。今年共颁发了5个杰出论文奖和2个经典论文奖，获奖论文涵盖机器人、视觉语言模型、高频信号处理等多个前沿研究方向[1]。

其中，一篇具身智能领域的创新研究论文ReconVLA（重建式视觉-语言-动作模型）获得了杰出论文奖，这是该研究团队首次在AAAI大会上获得此项荣誉[2]。这篇论文在具身智能领域的突出贡献，反映了当前AI研究评选标准的深刻变化。

论文提出的视觉-语言-动作（VLA）模型是具身智能领域的关键突破，该模型能够将视觉感知、语言理解和动作生成统一到同一个系统中[1]。机器人可以根据所看到的物体和所听到的指令，直接输出可执行的动作，实现了从多模态感知到实际行动的端到端映射。

ReconVLA的核心创新在于，它将连续时间动力学建模从传统的

本次AAAI大会的杰出论文获奖情况揭示了AI竞争重心的重大转移[1]。过去AI领域注重通过大规模参数扩展（Scaling Law）在实验环境中打造炫酷的演示效果，而如今的研究评选标准已转向真实应用场景的有效性。

获奖论文所关注的共同问题是：谁能够在真实世界中被理解、被修订、被信任[1]。这意味着AI系统不仅需要在数据集上表现优异，更要在实际部署中具备可解释性、可修正性和可信性。具身智能、世界模型、RAG和Agent等技术的发展，都体现了从纯统计学方法向

机器人凝视目标能力的实现具有重要的实际意义[1][2]。在现实操作场景中，机器人需要像人类一样理解环境中的物体、语言指令和执行动作之间的因果关系，而ReconVLA的因果机制学习使这一目标成为现实。

这项突破标志着AI在具身智能领域从理论研究向实用化转变，未来机器人将能够在工业制造、服务业、科学研究等多个领域中更加灵活和高效地完成复杂任务[1]。AAAI 2026的评奖导向进一步表明，具有真实应用价值和可信度的研究正在成为学术界和产业界的共同关注焦点。