缺少数据，已成当前具身智能发展所面临的主要困境之一。
标杆如特斯拉，为收集高质量机器人数据，干脆给操作员开出了1小时300元的高薪，足见其对数据之重视。
也就是说，如何获取更多数据、以及如何高效利用数据，是目前提升具身智能能力的关键。
8月29日20:00，AI快讯网「365行AI落地方案」邀请到了清华大学交叉信息学院助理教授、千寻智能联合创始人高阳，和北京大学计算机学院助理教授董豪，一起聊聊具身智能的数据难题如何破局。
董豪教授一直专注于具身智能领域的研究。
董豪团队提出的ManipLLM，入选了CVPR 2024。只需要一张图一个指令，大语言模型就能控制机械臂完成各种日常物体操作。
而高阳团队提出的EfficientZero V2算法，能够高效利用样本数据，从模型底层解决数据短缺的问题，被收录为ICML 2024 Spotlight论文。
高阳教授负责的视觉语言模型ViLa（Vision-and-Language Models）和控制机器人操作的部件约束模型CoPa（Constraints of Parts），也是具身智能分层模型领域的重要工作。
ViLa模型还曾被用到Figure 01的设计中。
欢迎在AI快讯网视频号预约直播，围观这场与清北教授的对话！
高阳
清华大学交叉信息学院助理教授
千寻智能联合创始人
高阳博士，清华大学交叉信息研究院的助理教授。在此之前，他在加州大学伯克利分校获得博士学位，导师是 Trevor Darrell 教授。他还在伯克利进行了一年的博士后研究，与 Trevor Darrell 和 Pieter Abbeel 一起工作。他的主要研究方向是机器人技术，尤其是机器人学习。在此之前，他毕业于清华大学计算机科学系，与朱军教授一起研究贝叶斯推理。2011 年至 2012 年，他在谷歌研究院实习，研究自然语言处理，与 Edward Y. Chang 博士和李方涛博士一起工作，2016 年夏天在 Waymo 自动驾驶团队工作。2018 年夏天，他还在英特尔研究院与 Vladlen Koltun 博士一起研究自动驾驶问题。
董豪
北京大学计算机学院助理教授
董豪博士，现任北京大学计算机学院助理教授，新一代人工智能国家科技重大专项首席。研究内容涉及物体操纵、任务决策和导航，旨在寻找具身AGI的scaling law，致力于为工业应用和家用场景创建具有成本效益的人形机器人。董豪博士在NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等国际顶尖会议/期刊上发表论文70余篇，Google Scholar引用6000余次，多次担任国际顶尖会议如NeurIPS、ICRA、CVPR、AAAI的领域主席或副编委。
Spirit AI 千寻智能，一家具备AI+机器人全栈生产力级技术能力的具身智能公司，通过前瞻的产品思维、领先的大模型技术以及卓越的机器人研发能力，打造世界级通用人形机器人和下一代具身大模型与学习算法，让通用的机器人伙伴走进千家万户，驱动世界迈向智能机器人时代。
AI技术的落地应用不仅限于科技领域，它已经渗透到各行各业，成为推动产业升级的重要力量。因此，“365行AI落地方案”主题策划应运而生，我们寻找各行各业中成功应用AI技术的案例和方案，分享给更多的产业内人士。
8月29日20:00，欢迎在AI快讯网视频号预约直播，一起来聊～
— 完 —
版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。
