缺少數據，已成當前具身智能發展所面臨的主要困境之一。
标杆如特斯拉，爲收集高質量機器人數據，幹脆給操作員開出了，足見其對數據之重視。
也就是說，如何獲取更多數據、以及如何高效利用數據，是目前提升具身智能能力的關鍵。
8 月 29 日 20:00，量子位「365 行 AI 落地方案」邀請到了清華大學交叉信息學院助理教授、千尋智能聯合創始人高陽，和北京大學計算機學院助理教授董豪，一起聊聊具身智能的數據難題如何破局。
董豪教授一直專注于具身智能領域的研究。
董豪團隊提出的ManipLLM，入選了 CVPR 2024。隻需要，大語言模型就能控制機械臂完成各種日常物體操作。
而高陽團隊提出的EfficientZero V2算法，能夠高效利用樣本數據，從模型底層解決數據短缺的問題，被收錄爲 ICML 2024 Spotlight 論文。
高陽教授負責的視覺語言模型ViLa（Vision-and-Language Models）和控制機器人操作的部件約束模型CoPa（Constraints of Parts），也是具身智能分層模型領域的重要工作。
ViLa 模型還曾被用到 Figure 01 的設計中。
點擊下方按鈕，歡迎圍觀這場與清北教授的對話直播！
嘉賓簡介
高陽
清華大學交叉信息學院助理教授
千尋智能聯合創始人
高陽博士，清華大學交叉信息研究院的助理教授。在此之前，他在加州大學伯克利分校獲得博士學位，導師是 Trevor Darrell 教授。他還在伯克利進行了一年的博士後研究，與 Trevor Darrell 和 Pieter Abbeel 一起工作。他的主要研究方向是機器人技術，尤其是機器人學習。在此之前，他畢業于清華大學計算機科學系，與朱軍教授一起研究貝葉斯推理。2011 年至 2012 年，他在谷歌研究院實習，研究自然語言處理，與 Edward Y. Chang 博士和李方濤博士一起工作，2016 年夏天在 Waymo 自動駕駛團隊工作。2018 年夏天，他還在英特爾研究院與 Vladlen Koltun 博士一起研究自動駕駛問題。
董豪
北京大學計算機學院助理教授
董豪博士，現任北京大學計算機學院助理教授，新一代人工智能國家科技重大專項首席。研究内容涉及物體操縱、任務決策和導航，旨在尋找具身 AGI 的 scaling law，緻力于爲工業應用和家用場景創建具有成本效益的人形機器人。董豪博士在 NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS 等國際頂尖會議 / 期刊上發表論文 70 餘篇，Google Scholar 引用 6000 餘次，多次擔任國際頂尖會議如 NeurIPS、ICRA、CVPR、AAAI 的領域主席或副編委。
關于千尋智能
Spirit AI 千尋智能，一家具備 AI+ 機器人全棧生産力級技術能力的具身智能公司，通過前瞻的産品思維、領先的大模型技術以及卓越的機器人研發能力，打造世界級通用人形機器人和下一代具身大模型與學習算法，讓通用的機器人夥伴走進千家萬戶，驅動世界邁向智能機器人時代。
關于 365 行 AI 落地方案
AI 技術的落地應用不僅限于科技領域，它已經滲透到各行各業，成爲推動産業升級的重要力量。因此，"365 行 AI 落地方案 " 主題策劃應運而生，我們尋找各行各業中成功應用 AI 技術的案例和方案，分享給更多的産業内人士。
8 月 29 日 20:00，歡迎預約直播，一起來聊～
— 完 —
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