个人简介

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报告题目：具身视觉感知与学习

报告摘要：面向物理实体机器人的视觉行为感知与学习是具身智能研究的重要一环。本次报告将大致汇报我们研究组在通用机器人自由抓取建模上所展开的相关研究，包括机器人动态移动抓取建模、机械灵巧手抓取建模、多机器人协作、以及机器人视觉导航等初步研究成果。

个人简介：郑伟诗博士，中山大学计算机学院教授、教育部“长江学者奖励计划”特聘教授、IAPR Fellow, 英国皇家学会牛顿高级学者，现任中山大学计算机学院副院长、机器智能与先进计算教育部重点实验室主任。他长期研究机器学习和人工智能应用。他发表CCF-A/中科院1区/Nature子刊论文 200多篇，其中在IEEE T-PAMI/IJCV/SIGGRAPH /自然通讯发表30余篇。担任国际人工智能顶级期刊IEEE T-PAMI等期刊的编委。作为负责人，主持承担国家自然科学基金委重大研究计划重点项目、国家自然科学基金委联合基金重点项目等国家级重点项目5项和广东省自然科学基金委卓越青年团队(负责人)项目等。获中国图象图形学学会自然科学奖一等奖、广东省自然科学奖一等奖等、国家教学成果奖二等奖等。

报告题目：从人类运动中学习多样化的人形机器人交互技能

报告摘要：赋予人形机器人在多种场景下的交互能力是具身人工智能研究的重要目标。然而，人形机器人因其复杂的动力学特性、高维感知与控制需求以及欠驱动特性，技能学习过程面临诸多挑战。得益于人形机器人与人类形态的相似性，人类丰富的交互运动数据为其提供了宝贵的先验知识。如何高效利用这些数据，学习并指导多样化的人形机器人交互技能，是本次报告的核心主题。报告将分享团队在这一领域的探索，介绍多种学习路径，并展示人类运动数据在人形机器人技能开发中的巨大潜力。

个人简介：弋力博士现任清华大学交叉信息研究院助理教授，国家优青（海外）。他在斯坦福大学取得博士学位，导师为美国三院院士Leonidas J. Guibas教授，毕业后在谷歌研究院任研究科学家。他近期的研究聚焦于三维视觉与具身智能，他的研究目标是赋予机器人理解并与三维世界交互的能力。他在计算机顶级会议期刊上已发表论文七十余篇，引用数两万余次，代表作品包括ShapeNet Part，SyncSpecCNN，PointNet++等，大大影响了三维深度学习这一领域的出现与发展。此外他还曾担任CVPR、IJCAI、NeurIPS等顶会的领域主席与SIGGRAPH TPC等。

报告题目：杭州云深处科技（DEEP Robotics），具身智能创新技术与应用引领者

报告摘要：杭州云深处科技（DEEPRobotics）是具身智能创新技术与应用引领者，在中国率先实现四足机器人全自主巡检变电站。云深处自主研发的“绝影”系列机器人在电站、工厂、管廊巡检、以及应急救援、消防侦查、未来科研等多种应用环境中落地应用，曾在地下管廊服务亚运，参与新加坡国家电网项目，实战参演应急使命抗震救灾、燃爆侦察实战演习。目前，云深处科技正同国家电网、南方电网、宝钢股份、福禄克等行业巨头及知名高校开展长期深度合作。

个人简介：余硕，杭州云深处科技区域销售总监。负责云深处科技教育行业业务管理。

报告题目：基于模仿学习的机器人灵巧操作

报告摘要：本次报告将深入探讨基于模仿学习的机器人灵巧操作技术。灵巧操作是指机器人手或多功能指端执行器通过精确协调的指运动和适应性力调节来熟练控制、重新定向和操纵物体的能力。传统基于模型的方法在面对灵巧操作任务的高维度和复杂接触动力学时，难以泛化到不同任务和物体变化。而模仿学习作为一种替代方案，能够让机器人直接从专家演示中学习灵巧操作技能，无需显式建模和大规模试错。报告将概述基于模仿学习的灵巧操作方法，介绍最新进展，并探讨该领域的关键挑战和未来研究方向，为研究人员和从业者提供了这一快速发展的领域的全面介绍。

个人简介：安山，英国工程技术学会会士（IET Fellow），英国计算机学会会士（BCS Fellow），IEEE、CCF、CSIG、CIC高级会员，IAPR会员。主导上线京东AR试妆、AR试鞋等项目，达到国际领先水平。项目成果登上京东2020年中期财报。已发表论文50余篇。已授权中国发明专利36项，美日俄专利8项。1篇论文获评Journal of Field Robotics 2021-2022、2022-2023十大高引论文。获2023 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques最佳论文奖。担任CCF智能机器人专委会常务委员，2022-2025中国智能机器人学术年会赞助主席。