ADL139《具身智能》开始报名

讲者简介：刘华平，清华大学计算机科学与技术系教授，国家杰出青年科学基金获得者，中国人工智能学会理事，担任International Journal of Robotics Research的Senior Editor，以及RSS的领域主席。主要研究方向为机器人智能感知与学习。

报告题目：具身智能概述

报告摘要：具身智能强调智能受脑、身体与环境协同影响，更侧重关注智能体与环境的“交互”。因此，在具身智能的研究中，智能体的物理形态与感知、学习、控制的关系起到至关重要的作用。当前，具身智能综合吸收了机构学领域关于形态、结构，机器学习领域关于感知、学习，以及机器人领域关于行为、控制等的相关研究成果，形成了相对完整、独立并仍在蓬勃发展的学科分支。本报告尝试分析具身智能内涵与外延，梳理包括形态、行为、感知与学习四方面在内的相关研究方向，并对具身智能的优点、缺点和难点展开探讨。

讲者简介：赵明国，清华大学自动化系研究员、机器人控制实验室主任、清华大学无人系统中心类脑机器人中心主任，主要从事足式仿生机器人及类脑机器人及系统的研究工作，完成了国内首台无人驾驶自行车的研制，相关工作发表于Nature正刊。

报告题目：具身形态智能——足式机器人

报告摘要：本报告介绍足式机器人的运动中可能蕴含的智能，包括被动行走系统、仿生的中枢神经模式发生器和双足机器人的全身控制方法。本报告将讨论足式运动在不同视角下的不同理解，并探讨其中蕴含的智能不是在神经系统中孤立地存在，而是机器人的神经系统、躯体和环境共同组成的一个系统所体现出来的智能。 

讲者简介：吴琦，阿德莱德大学副教授，澳大利亚机器学习研究所视觉和语言实验室主任，2019-2021年间的ARC Discovery早期职业研究员奖 (DECRA) 研究员。2019年澳大利亚科学院授予罗素奖。2015年获得英国巴斯大学计算机科学博士学位，2011年获得硕士学位。他的研究兴趣主要是计算机视觉和机器学习。目前，他正在研究视觉语言问题，主要是图像字幕，视觉问答(VQA)以及视觉语言导航方面。在TPAMI、CVPR、ICCV、ECCV等著名会议和期刊发表论文100余篇。他还是CVPR 、ICCV和NeurIPS的领域主席。

报告题目：视觉语言导航——从地面到天空

报告摘要：视觉和语言导航是最近提出的一个研究方向，引起了计算机视觉、自然语言处理和机器人学界的广泛关注。2019年，我们通过提出第一个基准VLN任务和数据集Room-to-Room(R2R)开启了这个方向。从那时起，许多新的模型和数据集被提出，包括我们的 REVERIE -真实室内环境中的远程具体化视觉参考表达。在本次演讲中，我将首先展示原始的VLN 任务和数据集，并且分别从数据和方法的角度来讨论该方向的最新进展。在演讲的最后，我还将介绍我们最近提出的AerialVLN，它首次将VLN带入了空中环境。

讲者简介：卢策吾，上海交通大学教授，博士生导师，2016年获海外高层次青年引进人才，2018年被《麻省理工科技评论》评为35位35岁以下中国科技精英(MIT TR35)，2019年获求是杰出青年学者，2020年获上海市科技进步特等奖（第三完成人），2021获中国高被引学者，2022年获IROS最佳论文之一(6/3579)。以通讯作者或第一作者在《自然》，《自然·机器智能》，TPAMI等高水平期刊和会议发表论文100多篇；担任Science正刊，Nature子刊，Cell子刊等期刊审稿人，NeurIPS，CVPR，ICCV ，ECCV，IROS ，ICRA领域主席。研究兴趣包括计算机视觉，机器人学习 。

报告题目：具身智能PIE方案——感知，想象与执行

报告摘要：该课程主要介绍具身智能基本定义，历史研究脉络，以及目前重要研究方向，和工业界重要具身智能系统技术原理。同时结合讲者研究具身PIE方案介绍讲者工作：P(Perception)，介绍讲者全感知与交互感知工作。I(Imagination)，介绍讲者的物理世界概念驱动仿真推理框架。E(Execution)，介绍讲座通用元操作技能设想与工作（重点介绍：通用柔性物体操作与通用抓取工作）。 

讲者简介：王鹤，博士，北京大学前沿计算研究中心(CFCS)的助理教授和博士生导师。他创立并领导了具身感知与交互实验室(EPIC Lab，主页：https://hughw19.github.io)，实验室立足三维视觉感知与机器人学，重点关注具身机器人在三维复杂环境中的感知和交互问题，研究目标是以可扩增地方式发展高泛化性的机器人视觉和控制系统。他已在计算机视觉、机器人学和人工智能的顶级会议和期刊(CVPR/ICCV/ECCV/TRO/RAL/ICRA/NeurIPS/ICLR/AAAI等)上发表40篇工作，其论文获得2022年世界人工智能大会青年优秀论文(WAICYOP)奖，Eurographics 2019最佳论文提名奖，其带领的团队获得ICLR 2021可泛化机器人物体操纵挑战赛ManiSkill无额外标注赛道冠军。他担任了CVPR2022和WACV2022的领域主席，Image and Vision Computing的副主编和诸多顶会的审稿人、程序委员。在加入北京大学之前，他于2021年从斯坦福大学获得博士学位，师从美国三院院士Leonidas. J Guibas教授，于2014年从清华大学获得学士学位。

报告题目：具身智能探索——面向服务机器人的研究

报告摘要：具身智能(Embodied AI)是当下计算机视觉、机器人学等的前沿交叉领域，致力于发展可以与真实世界进行物理交互的机器人智能体。在众多具身智能的应用中，智能家用服务机器人是其终极梦想之一，将极大地提升人们的生活水平、有助于解决养老等重大社会需求。在本次讲座中，我们将回顾家用服务机器人技术当前的现状，并从具身智能研究的角度出发探讨其中的关键物体，包括面向物理交互的可泛化机器人三维视觉，可泛化物体操作策略以及可泛化的移动导航。我们将以实验室近期发表的系列工作为例，从类别级物体位姿估计与追踪方向(CVPR’19 oral, CVPR’20 oral, ICCV’21 oral, AAAI’23 oral)讨论机器人视觉；围绕透明物体抓取(ECCV’22，ICRA’23)、类别级物体操纵(RAL’22)、跨物体类别级物体操纵 CVPR’23*2 ）和灵巧手操作(ICRA’23, CVPR’23)探讨可泛化物体操纵学习；最后从深度里程计(TRO)和基于三维感知的导航策略学习(CVPR’23)探讨导航策略学习。 

讲者简介：孔涛，博士，字节跳动人工智能实验室高级研究员，机器人研究负责人。致力于研究可交互可操作的下一代智能机器人。在机器人和人工智能领域发表国际会议和期刊论文30余篇，获得超过7000次的谷歌学术引用。获得2020中国人工智能学会优秀博士学位论文提名奖、2016年IROS机器人抓取与操作竞赛冠军、2022年Habitat机器人主动语义导航挑战赛冠军等荣誉。担任国际会议NeurIPS 2023领域主席，以及多个顶会的审稿人、程序委员。

报告题目：具身大模型

报告摘要：近一两年基础模型在自然语言处理、计算机视觉等AI领域取得了比较大的成功。一个自然的问题是，基础模型是否会对机器人领域产生大的变革呢？在本次报告中，我们将从感知、交互和操作的角度，介绍学术界和工业界在机器人基础模型的最新研究工作。进一步介绍如何利用大数据、自监督基础模型来大幅度提升机器人的智能化程度，使机器人具备多种任务的泛化性。最后介绍未来机器人大模型的演进路径。

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