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哪里有网站做爰视频,宁波趋势信息科技有限公司,免费软件站,做废品推广哪个网站好大家好#xff0c;我是陈天行#xff0c;现在是香港大学MMLab的一年级博士生#xff0c;师从罗平教授。我的研究方向是具身智能#xff0c;包括机器人通用操作策略、数据合成器、视觉基座模型等。我在CVPR、RSS、ACL等学术顶会发表多篇论文#xff0c;我做的《Embodied-AI…大家好我是陈天行现在是香港大学MMLab的一年级博士生师从罗平教授。我的研究方向是具身智能包括机器人通用操作策略、数据合成器、视觉基座模型等。我在CVPR、RSS、ACL等学术顶会发表多篇论文我做的《Embodied-AI-Guide》项目在Github上获得超一万star。在ECCV 2024 MAAS Workshop上获得最佳论文奖获得NeurIPS 2025 MARS操作赛冠军IROS 2025 AgiBot World操作赛季军在IROS 2025 RoMaDo、RoDGE、AIR4S Workshop与ChinaSI 2025上获得最佳海报奖获得CVPR Highlight等。我曾经获得CCF优秀大学生全国年度99人、荔园卓越之星深圳大学本科生最高荣誉等荣誉。竞赛上获得ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛银牌在RAICOM机器人开发者大赛中获得赛道全国亚军。我是Lumina具身智能社区的创始人也曾作为组织者举办SIGGRAPH ASIA 2025 TriFusion Workshop、CVPR 2025 MEIS Workshop、CVPR 2025 RoboTwin双臂协作竞赛、大湾区具身智能研讨会等。担任ARTS自主机器人技术研讨会的学生委员会成员。同时我还在全网拥有超过2万粉丝。从竞赛选手、学术研究者再到社区创始人科普达人他的人生从不设限。今天程序员客栈很荣幸能请到陈天行跟大家分享他的科研与成长之路聊聊在具身智能领域的探索与思考也希望能和更多同路人一起在这条充满挑战的赛道上大胆向前。在深圳大学的求学时光里有哪些经历对你的成长影响深远我在深大待了四年时间我大一大二基本上都在打ACM算法竞赛国际大学生程序设计竞赛带领团队拿到过不错的名次。到了大三我去了上海 AI Lab进行科研实习过程中认识了我现在的导师——港大的罗平教授也很有幸地在大四拿到了港大直博的offer转换到了科研者的角色。在深大的校园生活有一些比较关键的节点影响了我今后的道路第一个是大二那年我拿下了ACM-ICPC 国际大学生程序设计竞赛香港站的银牌。其实从入学前我就开始准备这个比赛了整整一年半的时间我每天泡在算法题里反复琢磨、练习也和团队一起配合协作这份付出换来的这块银牌让我又意外又激动。有意思的是这次比赛的赛站就在香港。我当时特别开心就在朋友圈里写下香港真是一块福地希望未来和香港能有更多的关联。而后来我真的来到香港大学成了这里的一名学生。另一个重要的里程碑是大四那年我以第一作者的身份发表了顶会论文。刚开始接触科研的时候我完全是一头雾水足足经历了五个月的迷茫期。那会儿的我连Python环境都不会配置只能一点点摸索着找方向。好不容易有了个初步的想法随着学习的深入才发现这个思路既没什么新意也不是学界真正关心的问题。后来我沉下心来调整方向慢慢学会了如何快速找准一个有价值的课题深耕下去。其实搞学术的过程比打竞赛要难熬多了 —— 因为它没有过程性的奖励只能一味埋头苦干但最后拿到顶会的时候对我来说有特别大的激励意义。总之大四期间我一直在尝试把自己的科研做得更好做更有价值的东西虽然我最后的做出来的成果未必有多好但我自己明白在这个过程中我一直都在进步这让我觉得很有成就感。你是如何系统性规划以斩获这些顶级奖学金和荣誉的其实我从来没有刻意去追逐这些奖学金和荣誉最终能拿到更像是水到渠成的结果。而至于最后为什么能拿到这些奖学金和荣誉我觉得核心的点是不能走常规的路子。很多人会觉得我要拿这个奖学金我就要分析这个奖学金的评选维度比如这个奖学金的评选维度是学习成绩、竞赛和公益那么我就应该花很多时间把绩点卷上去、竞赛名次刷上去再凑凑公益时长。但我觉得这并不完全对因为当我站上深大特奖这个颁奖台的时候我发现每一个候选人都是每个学院最优秀的学生他们都有丰富的履历有不错的GPA有亮眼的竞赛成绩、也做了大量的公益。而在这个阶段你再去卷这些维度是没有任何价值的。所以如果你要去冲刺这些特奖或是走向社会想让别人记住核心并不是你在每个维度做得有多好或是多全面而是你要找到自己的独特性找到让别人记住你的点。当然我在大一大二把公益、绩点和竞赛成绩都刷得都可以快速地把评奖的基础门槛补齐这时候我就不再执着于和别人比拼 “全面性”而是转身去做一些别人没做过的事找到自己的独特性。比如我当上了ACM竞赛的队长试着提升自己的团队管理和统筹能力我通过一些科技项目去做助农、扶贫的落地实践我一头扎进具身智能的研究还尝试了相关的创业方向。包括我和朋友们做的《Embodied-AI-Guide》项目后来创办的 Lumina 具身智能社区在当时也是少有人涉足的领域。这些带着独特性的事比起单纯的 “卷绩点、堆履历”反而更容易让人记住。包括我运营小红书分享科研和成长的经历也是同理。我想正是这些 “别人没做过的事”提升了评委对我的认可度成了我拿到奖学金和荣誉的一些原因。我在不同时期获得的各项荣誉虽然是一个时间线上不断变化的获奖的里程碑其实对我个人而言也是我身份转变的缩影。是什么促使你发起《Embodied-AI-Guide》具身智能入门学习指南项目在2024年的7月我发起了《深圳大学飞跃手册》项目这个项目基本是依靠我、学弟、深大就业和计软工办的几位同学老师一起完成的目前搜集了深大64人的升学就业经验。而作为一个具身智能的初学者我也踩过非常多的坑我发现具身智能的知识十分冗杂每一个子领域和具身智能的关系具身智能涉及的主要技术等都没有一个完整的概述于是我决定利用好我之前学到的的团队管理的经验和能力拉了近50位深入参与具身智能行业的博士生以及工程师一起分工合作在他们擅长的领域去编写这样的一个具身智能入门指南《Embodied-AI-Guide》为大家提供一些知识的链接这是我做这个项目的初心。当然这个项目也有做得不好的地方因为我个人时间有限包括后来有越来越多人参与贡献所以现在的内容有点过于多和冗杂了最近我正在reorganize让它变成一个更加体系化更加精炼且翔实的项目。这是我第一个破万星的项目总浏览量也超过了40w很自豪地说我们是国内最流行的具身技术指南感谢所有的贡献者也欢迎大家共同来完善。你创办的Lumina具身智能社区未来的发展规划和方向是怎样的Lumina 社区算得上是国内头部的具身智能社区目前社区参与人次已突破 2 万。日常运营中我们会定期举办技术分享会邀请全球具身智能领域的顶尖华人学者与从业者来社区做主题分享同时我们也会对领域内的优质科研成果进行深度解析帮助社区成员更好地理解前沿进展。其实我们在Github上传的《Embodied-AI-Guide》项目正是我们为新手打造的核心内容之一能为大家提供清晰的具身智能入门路径。未来我们希望进一步扩大社区的影响力与覆盖面。比如我们正与魔搭社区合作共同打造具身智能领域的相关榜单近期也会发布更多科研和项目指引帮助大家快速了解具身智能技术的进展方向。除此之外线下活动也是我们未来发力的重点。因为我们发现线上交流终究隔着一层互联网的隔阂而线下的面对面交流、技术研讨会让思想碰撞更自然。因此后续我们计划在香港、深圳、广州、杭州、上海、北京等国内大城市开展巡回活动形式涵盖技术沙龙、主题分享会、圆桌会议等让 Lumina 社区成为连接全国具身智能研究者的线下纽带把分散的个体力量凝聚成一个紧密协作的学术与技术共同体让全中国具身智能的研究者之间的距离可以从几个人变成一个人。参与ACM竞赛的经历给你带来了哪些超出代码能力之外的收获我觉得ACM比赛中收获的代码能力提升是非常其次的最重要的是它是培养了我的个人品质这个品质对我未来的成长是很有帮助的。第一个就是让我练就了 “坐得住” 的定力。毕竟在 ACM 竞赛里为了攻克一套题目常常需要连续五小时高强度写代码。这种长时间的专注训练让我慢慢养成了沉下心做事的习惯。身边有些同学可能坐下来做一小时科研就坐不住了但对我来说我可以在这一直看论文写代码写五个小时我可以耐得住寂寞半夜都有精力去调节机器人模型。第二个收获是代码能力的提升但说实话ACM 的代码和工程代码之间存在不小的差距。ACM选手写的代码往往比较 “脏”但工程开发则需要兼顾代码结构的合理性和易读性这也是 ACM 选手转型过程中必须经历的一段阵痛期。第三个则是团队协作能力。ACM 竞赛一般是三人组队参赛比赛过程中需要充分发挥每个队员的性格优势、算法特长和代码能力合理分配每个人的精力和时间。这段经历也很好地锻炼了我在团队管理和项目进度把控上的能力。而这些从 ACM 竞赛中收获的品质与能力最后都内化到了我后来的科研和项目开发之中。你为什么选择具身智能这个领域进行深耕关于我选择具身智能这一方向的原因我想先给大家讲讲什么是具身智能。其实现在已经有非常多的人工智能参与了生活中比如遇到问题时曾经的你可能会去问搜索引擎而现在的你可能会去问GPT或者各种大模型所以在互联网层面上我们已经拥有了很多优秀的智能体。但是在现实世界中并不是只有互联网这种媒介物理世界才是我们真正去生活的媒介。所以我们也可以把人工智能搬到物理世界这就是具身智能的定义。在物理世界中的智能能够在物理上去影响现实世界。但人工智能要在现实中进行交互是一个非常困难的问题比如ChatGPT知道某个菜是多少钱知道这个物体大概有多大但是它不知道怎么样去操作这个物体。再宽泛一点来说特定的机械臂怎么样去抓取物体怎么样去打开一个铰接物体这些问题其实是非常困难的因为它要涉及到物理操作的常识所以具身智能研究的方向其实可以核心的概括为怎么样去让智能安全、高效、准确地在物理世界中进行操作和交互以达到人类的意图。在我选择今后的研究方向时我会考虑两个因素第一个是我对这个领域是否足够喜欢第二个是这个领域是否在处于上升期对于前者来说我从小就对钢铁侠、变形金刚非常感兴趣所以对于硬软硬件结合这个事我是比较感兴趣的。对于后者来说具身智能是现在国家发展的重点也是未来这个产业化和生产力变革的一个必然的方向。所以我觉得在这两个要素集齐之后具身智能就是我值得去投入的方向。身兼学术研究者、竞赛选手、社区创始人等多重身份你是如何让这些身份相互赋能的在外人看来我的身份确实很多元既是学术研究者、竞赛选手又是社区创始人、自媒体博主、科普达人…… 如果把这些身份对应的事情单独拎出来每一件都需要投入大量的时间和精力。但我觉得这些事情之间其实可以通过一些方法有机结合从而减轻个人的工作量。第一个方法是把这些事当成团队协作的事来推进。比如运营 Lumina 社区时我拉了几位志同道合的同学一起共事这样就大大减轻了我个人的工作量。第二个方法是让这些不同的身份之间形成联动互相赋能、彼此助力。比如运营社区的过程中我结识了不少优秀的合作伙伴举办社区技术分享会时前辈们分享的工作经验也让我收获了很多宝贵的insight这些insight后来也转化成了我学术研究的灵感和思路。再比如做科普分享时不少人通过我的内容认识了 Lumina 社区进而加入进来。所以我觉得我这些 “多线程” 的身份并不是彼此割裂的而是能够互相帮助、互相赋能的。能否以实际案例说明具身智能在复杂场景中的协同应用现在机器人已经非常广泛地出现在大家的生产和生活中了。比如现在的手机精加工就用机器人替代了人力劳动否则你不可能达到足够高的精度。机器人其实不仅限于机械臂很多事情可以描述为机器人。比如说机器加工的机床它也是机器人其实汽车本身也算一种机器人 —— 人工操控的汽车是需要人来驾驭的机器人而全自动驾驶汽车也是一种智能机器人。这么说来机器人早已经悄悄融入我们的日常生活了。那么为什么我们还要在这个时间点提出具身智能的概念比如机床去做加工这是一种机器人但是它只能做机床加工的这个任务。这就出现了一个问题我们只能为了一个特定的任务去重新设计一款机器人或者说对于一个新任务我们必须对它重新进行预定的编码才能把这个事给做完。这么做会带来两个问题第一个是现实世界中人的需求和意图以及现实世界中的任务是无穷无尽的。第二个问题是我不可能因为来了新任务就重新设计一套硬件这个事在成本上也是不acceptable的这也是阻碍了现在机器人走进大家千家万户的一个非常主要的原因。在这种情况下具身智能想做什么首先我们依托机械臂、移动操作机器人、人形机器人这类最通用的操作机器人作为载体追求让它们具备通用能力 —— 人类能完成生活中的大部分任务机器人按理来说也应该能做到当然这并不包括那些高精度的精加工任务。我们选择这样一种更通用的载体核心优势就在于它至少有潜力通过单一载体解决各种各样的通用任务。这是具身智能和过往相关研究的一个不同之处。第二个是我们要在算法层面进行创新。比如基于机器人操作的基础模型在面对新任务时不用再去重新编写硬编码程序只需要给它几个示教案例或者直接用语言告诉它要做什么它就能独立完成任务这是一种完全的生产力层面的变革。当然要实现这一点离不开强大的智能技术支撑。所以整体来说这就是具身智能的核心概念。它其实不算一个全新的东西因为机器人早已融入我们的日常生活和各类工业生产场景但它又算得上一个新概念因为我们对机器人的载体形态和能力要求已经和以往完全不一样了。在你眼中具身智能的未来发展方向和发展前景如何在具身智能领域我们其实做过不少科研工作但我发现很多成果的影响力并不大。后来我总结出在这个领域里真正能产生影响力的论文基本分为这三类特征。第一类特征是具备本质性的架构创新并且能带来实实在在的性能提升。比如 Physical Intelligence简称 PI 或 π这家公司就在架构上做出了创新能够启发大家用这种新架构去开展更多研究。第二类特征是打造优质的开源项目让更多人能够通过这些项目更轻松地接触具身智能、开展科研工作甚至实现更多科学发现。这是属于燃料型的科研能为行业发展提供动力。自荐一下我们研发的机器人仿真平台RoboTwin能够帮助大家更简单地去做双臂策略学习的评测就是这类能切实助力科研的项目。第三类特征就是尽可能朝着落地的方向发力做真正能落地的工作我觉得这也是未来科研和产业发展的核心方向。从发展前景来看我认为智能汽车领域能在未来三到五年内大概率会出现逐步走进家庭的案例甚至是实现规模化落地的商业成功案例。所以我也很鼓励大家在具身智能领域多做产学结合真正推动技术落地尽早让机器人走进我们的家庭和生活。我始终相信具身智能在未来五年内一定会实现一定程度的落地。或许不会做到全面普及但一定会出现不少贴近日常生活的落地场景。就像之前靠硬编码程序机器人很难完成叠衣服这类柔性物体交互任务而现在具身智能凭借其强大的泛化能力已经能够实现这类操作了。最近香港大学就录了一期 24小时机器人叠衣服直播。从直播中能清晰看到仅仅一年时间机器人就从操作笨拙的状态进化到可以连续 24 小时完成叠衣服任务。这足以说明至少在叠衣服或是比叠衣服更简单的场景里具身智能已经具备了落地潜力。所以我相信未来五年内我们大概率能看到一些真正落地的产品比如能帮我们收拾餐桌、叠衣服的家用机器人。作为“具身智能”领域的青年代表你认为新一代科研工作者应具备哪些核心素质具身智能是一个软硬件强合的领域而且在科研领域中属于相对下游的方向 —— 下游就意味着它更偏向技术落地。所以在这个领域的人其实更希望看到更多人投身落地相关的工作。就拿机器人连续 24 小时叠衣服这个案例来说这个模型或许在架构上并没有多么亮眼的创新但它凭借各类工程手段实实在在地把这件事落地了。我认为这才是具身智能领域里真正有影响力的事核心就是把技术落到实处。再从科研的角度来看当前科研领域的论文产出量实在太大了。在这样的背景下作为论文作者只需要聚焦两件事第一你的研究要瞄准大家真正关心的问题第二思考如何让你的论文被更多人看见。但必须明确的是第二个条件一定要建立在第一个条件做得足够好的基础之上。至于如何确保研究瞄准的是大家真正关心的问题我认为首先要对自己的taste有足够的把控。确保自己的研究有足够大的贡献或是足够的工作量再着手撰写论文或是瞄准领域内真正值得解决的问题展开研究。做到这些才算满足了第一个核心条件。而关于如何让论文被看见我觉得可以从这几点入手让论文的行文更清晰好读把论文配套的代码做好开源同时将开源文档撰写得详尽清晰保证研究成果易于复现再配合适度的宣传推广。这样双管齐下才能把“做有价值的研究” 和 “让研究被看见”这两件事同时做好。故事征集《开发者说》是程序员客栈推出的高端技术访谈栏目我们会定期邀请国内外顶尖开发者、开源项目作者来分享他们的前沿技术洞察、工程经验与成长故事。欢迎大家推荐朋友或自己来参加我们的节目分享与对话是一件利他又利己的事。