隨著具身智慧在國內的關注度快速提高，兩年前還非常冷門的AI Robotics如今已經成為產業界和學界關注度最高的話題。我相信兩三年後，國內會有越來越多在這個領域世界級的工作出現，人才密度也會快速提升。但在今天，我們不得不承認的一個現實問題是，國內高質量的AI Robotics學術人才是比機器人資料更稀缺的要素。
真實機器人資料透過堆人堆錢是可以快速解決的，但人才的培養需要時間。在機器人學習領域，有一個非常有意思的現象是，全世界範圍內，最頂級的論文常常出自華人學者。可以說華人學者引領著AI Robotics這個領域的發展，但反觀國內，因為代際差異和學術重點的不同，目前真的非常缺少AI Robotics領域有經驗的學者。
AI Robotics國內人才的話題也是我一直想來探討，藉著這個話題，我非常榮幸的邀請到了兩位即將畢業的國內本土培養的AI Robotics方向天花板級博士生來一起錄製了一期播客，歡迎掃描二維碼在小宇宙收聽，或者直接收聽本文嵌入的音訊。
汶川是清華大學交叉資訊研究院的博士五年級學生，導師是高陽教授。他從2019年開始跟隨高陽老師進行相關研究，主要專注於端到端的模仿學習，探討如何融合不同來源的資料，以提升具身智慧系統的效能和魯棒性，從而實現高效、安全的智慧系統。汶川在上海交通大學電子工程系獲得學士學位，也曾與賓夕法尼亞大學GRASP實驗室的Dinesh Jayaraman教授密切合作，並在加州大學伯克利分校人工智慧研究院（BAIR）進行過訪問，導師是Pieter Abbeel教授。汶川的多篇論文發表於ICLR、ICML、CoRL、RSS等機器學習和機器人學習領域的頂會。我之前也對汶川博士RSS 2024的滿分論文ATM進行過採訪，可以參考EP1對話高陽、汶川：如何利用網際網路人類影片訓練機器人大模型（ATM—RSS 2024滿分論文）
呂峻是上海交通大學的博士四年級學生，導師是盧策吾教授。他的研究路徑是基於模擬來學習機器人智慧，呂峻博士期間構建了一個Sim2Real2Sim的具身智慧學習系統，這個系統包括三個重要部分，Real2Sim基於獲得的感測器資料使用視覺基礎模型、可微分渲染器等對機器人所處環境進行建模；Learn@Sim基於對環境的建模，在模擬中學習特定操作任務；Sim2Real將學習到的機器人操作技巧遷移到真實環境中。他於2020年獲得上海交通大學的學士學位。呂峻的多篇論文曾發表於IJRR、CoRL、RSS、ICRA、ECCV等頂會。值得一提的是，呂峻作為一作的SAM-RL曾獲得RSS 2023 Best System Paper Award Finalist。
在如今資本、產業、甚至到學術都日漸割裂的世界氛圍下，我們非常期待有更多本土培養的優秀學者在機器人學習的世界級頂會展露頭角。中國有非常強大的製造業基礎，有非常敏捷的硬體供應鏈，有非常優秀的消費電子人才，有極度熱情的一級市場投資人；真心期待更多海外華人可以回國參與到通用機器人事業裡！
汶川博士主頁：
https://alvinwen428.github.io/
呂峻博士主頁：
https://lyuj1998.github.io/
原創不易，歡迎“點贊”“打賞”“在看”三連！
也歡迎加我微信交流！