机器人界的“奥斯卡”：中国团队拿下顶级论文奖，让无人机不再撞墙

无人机在桥洞里穿梭时不撞墙，扫地机器人不会迷路——这背后靠的是一种叫SLAM的技术。最近，香港大学MaRS Lab团队凭借FAST-LIVO2系统拿下了机器人领域顶级期刊IEEE TRO的傅京孙纪念最佳论文奖，这是该奖项第二次颁给中国研究团队。

一句话理解SLAM：机器人怎么知道自己在哪？

SLAM就是让机器人一边走一边给自己画地图，同时在地图上找到自己位置的技术。你闭着眼睛在房间里走，靠触觉和记忆知道哪里是墙、哪里是门，机器人也得靠传感器（比如摄像头、激光雷达）做类似的事。

FAST-LIVO2：给机器人装了“三合一”导航

一般机器人只靠一种传感器，比如摄像头。但FAST-LIVO2把三种传感器的数据揉在一起：激光雷达（像“超级触角”测距离）、摄像头（像眼睛看颜色和纹理）、IMU（像内耳感知身体晃动）。这样在光线突然变化、墙壁没有花纹、或者快速移动时，机器人依然能保持稳定定位和建图。

而且它用的“直接法”不需要先识别角点、线条等特征，而是直接分析所有原始数据，就像你不需要先认出每块砖才能判断墙壁位置一样，处理更快、更省算力。

跟普通人有什么关系？

• 无人机快递：能飞进杂乱的城市小区，准确找到你家阳台
• 自动驾驶：在地下车库、隧道等无GPS场景依然能安全行驶
• 应急巡检：塌方现场或烟囱内部，机器人可以代替人进入探测

第一作者是个“华为天才少年”

论文第一作者郑纯然，博士毕业于香港大学，之前就开源了多个SLAM项目，GitHub总星数超9.1k（点赞收藏达9000多次）。2025年他入选了华为“天才少年”计划。导师张富教授同时也是创业公司硅羽科技（SPARO）的创始人，正把实验室技术变成能在复杂环境中飞的商用无人机。

开源了，人人都能看

FAST-LIVO2的完整代码、数据集都在GitHub上公开（已有4200多星），全球开发者可以自由使用和改造。这项技术未来可能出现在你的快递无人机、巡检机器人甚至家里的扫地机里。