大家好，欢迎来到SOTA！这是一档分享AI机器人领域最前沿的产业和学术动态的播客，我是Jamie！ 这期节目我们非常荣幸的邀请到了四位具身智能领域优秀的企业家和学者探讨具身智能领域的热门话题。四位嘉宾包括Covariant的联合创始人兼CEO 陈曦（Peter Chen），UCSD助理教授王小龙，清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲，和云深处创始人朱秋国。 嘉宾介绍： 陈曦（Peter Chen）是Covariant.ai的首席执行官兼联合创始人。Covariant是一家领先的AI机器人初创公司，已经融资超过2亿美元。Covariant正在构建用于机器人学的基础模型，使机器人可以对物理环境进行识别、推理和操作。在创办Covariant之前，陈曦（Peter Chen）曾是OpenAI的研究科学家，也是加州大学伯克利分校人工智能研究实验室（BAIR Lab）的研究员，他专注于强化学习、元学习和无监督学习。Peter在领先的学术期刊上发表了30多篇论文，引用超过2万次。 朱秋国是云深处创始人兼CEO ，同时也是浙江大学控制科学与工程学院副教授，主要研究领域为仿生机器人和机器智能，主持研制人形机器人“悟空”和四足机器人“绝影”。承担国家重点研发项目、国家自然科学基金等项目10余项，发表学术论文40余篇，授权发明专利40余项。云深处科技（DEEP Robotics）是全球四足机器人行业应用的引领者，自主研发的“绝影”系列机器人在国际同类产品中已经达到先进水平，并率先在电力、消防、隧道、安防等领域投入使用。 王小龙是加州大学圣迭戈分校（UCSD）电子工程系的助理教授，同时隶属于TILOS NSF人工智能研究所。他在卡内基梅隆大学（CMU）获得机器人学博士学位，并在加州大学伯克利分校进行博士后研究。他的研究聚焦于计算机视觉和机器人学的交叉领域。他特别关注从视频和物理机器人交互数据中学习3D和动态表示。这些综合表示被用于促进机器人技能的学习，旨在使机器人能够在真实物理世界中与各种对象和环境有效交互。他获得了NSF CAREER奖、Intel Rising Star Faculty奖，以及来自Sony、Amazon、Adobe和Cisco的研究奖励。 许华哲博士现为清华大学交叉信息研究院助理教授，博导，清华大学具身智能实验室负责人。博士后就读于斯坦福大学，博士毕业于加州大学伯克利分校。其研究领域是具身人工智能（Embodied AI）的理论、算法与应用，具体研究方向包括深度强化学习、机器人学、基于感知的控制（Sensorimotor）等。其科研围绕具身人工智能的关键环节，系统性地研究了视觉深度强化学习在决策中的理论、模仿学习中的算法设计和高维视觉预测中的模型和应用，对解决具身人工智能领域中数据效率低和泛化能力弱等核心问题做出多项贡献。顶级智能机器人会议CoRL'23最佳系统论文得主，在IJRR, RSS，NeurIPS等发表顶级期刊/会议论文四十余篇，代表性工作曾被MIT Tech Review，Stanford HAI等媒体报道。曾在IJCAI2023、IJCAI2024、ICRA2024担任领域主席/副主编。

大家好，欢迎来到SOTA！这是一档分享AI机器人领域最前沿的产业和学术动态的播客，我是Jamie！ 这期节目我们来聊一聊具身智能模拟器simulator。我也非常荣幸的邀请到了机器人模拟器开源项目simulately的发起人之一耿浩然和主要参与者之一秦誉哲进行访谈。 耿浩然是北京大学图灵班20级本科生，同时也是2023年北京大学年度人物，他从大一开始在北大王鹤老师的具身智能团队进行科研实习，他科研成果突出，作为本科生在 CV和机器人顶会上发表了多篇论文。 ​秦誉哲是加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）的博士生，由王小龙和苏昊教授共同指导，本科毕业于上海交大。他的研究领域涉及使用五指手进行灵巧操纵、3D感知以及强化学习（RL）和模仿学习（IL）。 00:02:56:为什么会做Simulately 00:04:59:Simulately之后的迭代 00:10:03:机器人模拟器目前的生态格局是什么样子 00:15:04:做一个好的Simulator最大的挑战是什么 00:20:07:强化学习和模仿学习对Simulator的选择有什么不同？ 00:25:08:如何解决Sim2Real Gap问题 00:30:11:模仿学习和强化学习哪条路更可行？ 00:35:07:Anyteleo遥操作为什么也需要模拟器？ 00:40:11:模仿学习可以你直接部署的真机上吗？ 00:45:16:目前常见的物理引擎对比 00:50:19:3D生成和模拟器的关系 00:55:21:触觉在操作上的必要性