CIRAC 2024分论坛预告——大模型与通用机器人

第五届中国智能机器人学术年会将于2024年9月20日-22日在辽宁大连召开。

CIRAC 2024分论坛预告——大模型与通用机器人

2024年9月20日-22日

第五届中国智能机器人学术年会将于2024年9月20日-22日在辽宁大连召开，中国智能机器人学术年会是智能机器人领域的国际性学术会议，今年将与国家自然科学基金委主办的“2024年全国水下机器人大赛暨人工智能与水下机器人高峰论坛”同期举办，主题是“智能机器人与大模型赋能新质生产力”。本次大会将围绕海、陆、空、天和工业机器人特别是水下机器人领域前沿技术和应用开展广泛交流与探讨。

大会将邀请何友院士、于海斌院士、张建伟院士等院士和知名专家学者作大会特邀报告，并组织专题报告、分组报告、优秀论文展示、机器人展览、企业展示等形式进行交流，参会院士、长江、杰青等国家级人才约100人，参会总人数约1000人，通过汇聚领域专家、学者、技术人才和产业界人士，深入开展战略研讨和技术展示交流，共同推动中国智能机器人技术相关生态发展 欢迎广大专家学者、科技工作者和学生踊跃参会！请关注会议网站：

会议详细日程

2024年9月21日（星期六）

时间日程08:30-09:00开幕式&合影09:00-09:30何友院士 人工智能安全问题研究09:30-10:00于海斌院士 新工业革命与智能机器人10:00-10:30张建伟院士：提升机器人系统的多模态大模型10:30-11:00茶歇11:00-11:30刘云辉教授: 视觉驱动机器人：机器人技术的核心挑战11:30-12:00孙立宁教授: 学科交叉促进智能机器人创新发展12:00-12:30胡德文教授：计算机几何视觉在机器人自主导航中的应用12:30-13:30午餐13:00-14:00海报展14:00-17:30专题论坛：智能机器人与多模态感知主席：安山（天津大学副教授）曾明（天津大学副教授）秘书：姚晓楠（大连海事大学）l 具身视觉感知与学习（郑伟诗 中山大学教授/副院长）l 多源多模态特征融合与多任务协同优化（陈俊颖 华南理工大学教授、博导）l 面向挑战性场景的无人系统鲁棒感知技术（方正 东北大学教授、博导）l 边缘智能视觉感知及其典型工程应用（符长虹 同济大学副教授、博导）l 从类人视觉感知到机器人学习的探索与进展（宋然 山东大学教授、博导）14:00-17:30专题论坛：认知机器人和进化学习主席：陆慧敏（东南大学自动化学院首席教授）胡德文（国防科技大学智能科学学院教授、博导）秘书：孙璐（大连海事大学副教授）l 演化发育机器人学：机遇与挑战（金耀初 西湖大学讲席教授）l 极限工况下汽车运动预测协调控制方法及应用（胡云峰 吉林大学教授）l 面向移动机器人的视觉目标跟踪方法探索（王栋 大连理工大学 教授）l 面向柔性物体抓取的人-机-物交互技术研究（高一星 吉林大学人工智能学院研究员）l 工业协作机器人的环境智能感知（陆慧敏 东南大学自动化学院首席教授）14:00-17:30专题论坛：水下智能机器人主席：张福民（香港科技大学郑家纯机器人研究院院长、教授）付先平 （大连海事大学信息科学技术学院院长）秘书：王辉兵（大连海事大学副教授）l 新概念变结构海洋机器人技术（俞建成 中国科学院沈阳自动化研究所研究员）l 水下机器人智能动态对接技术研究进展（向先波 华中科技大学教授）l 深渊原位科学实验站技术挑战与试验 （张奇峰 中国科学院沈阳自动化研究所水下机器人研究室副主任）l 水下机器人的视觉检测与悬停控制方法研究（王昕 哈尔滨工业大学（深圳）机电与自动化学院教授）l 无人艇集群协同包围和拦截控制：理论与实践（彭周华 大连海事大学教授）14:00-17:30智能机器人专委会博硕激励计划入选者论坛14:00-17:30论文口头报告18:00-20:00第五届中国智能机器人学术年会晚宴&颁奖典礼

2024年9月22日（星期日）

时间日程地点08:00-12:00人工智能与水下机器人高峰论坛开幕式包为民院士、樊邦奎院士等院士主旨报告水下机器人大赛颁奖典礼大连理工大学学生文化中心B座剧场厅

专题论坛：大模型与通用机器人

主席：张文强（复旦大学计算机科学技术学院研究员）

史雪松（银河通用机器人算法工程负责人）

秘书：刘晓凯（大连海事大学副教授）

l 大模型与机器人具身智能（王东林，西湖大学人工智能领域主任）

l 大语言模型是实现AGI的必由之路吗？（张奇 复旦大学教授）

l 世界模型角度下知识增强大模型的融合创新与展望（王昊奋 同济大学特聘研究员）

l 面向通用机器人的具身多模态大模型系统（王鹤 北京大学计算机学院前沿计算研究中心助理教授）

l Pannel主题：机器人大模型落地应用前景（彭俊杰 上海大学教授、刘斐 上海擎朗智能科技有限公司高校合作总监）

大学生活动中心610

14:00-17:30专题论坛：智能机器人与SLAM主席：宋霄罡（西安理工大学计算机科学与工程学院副院长）黑新宏（西安理工大学二级教授、博士生导师）秘书：王洋洋（大连海事大学）l 具身视觉与SLAM：在线学习的途径（查红彬 北京大学教授）l 复杂动态场景三维建图与定位（戴玉超 西北工业大学教授）l 复杂环境下多机器人分布式协同规划与控制（缪志强 湖南大学副教授）l 基于深度学习的视觉SLAM（章国锋 浙江大学教授）l 通用机器人中SLAM技术面临的挑战与机遇（高翔 智元机器人首席技术专家）大学生活动中心50114:00-17:30专题论坛：受限环境下机器人智能导航与控制主席：庄严（大连理工大学控制科学与工程学院教授）王洁（大连海事大学 教授）秘书：张鑫博（大连海事大学）l 特种智能机器人应用与挑战（何玉庆 中国科学院沈阳自动化研究所研究员）l Global Consistency: To be or not to be?（王越 浙江大学教授）l 多机器人协同规划与控制（刘哲 上海交通大学副教授）l 机器人具身感知与导航（王超群 山东大学教授）l 未知环境下空中机器人自主探索 （张雪涛 大连理工大学副教授）大学生活动中心308

大学生活动中心611

专题论坛：自动驾驶中人机混合智能

主席：马楠（北京工业大学教授）

刘永进（清华大学计算机系长聘教授）

秘书：王羽佳（大连海事大学）

l 人在回路混合增强智能的技术路径探索与实践（薛建儒 西安交通大学教授）

l 多模态视觉结构学习（李玺 浙江大学求是特聘教授）

l 开放混合车流环境下的全域情境理解、预测与控制（方浩 北京理工大学教授）

l 自动驾驶仿真关键技术（杨子江 中国科学技术大学教授）

l 无人驾驶具身交互智能（马楠 北京工业大学教授）

大学生活动中心404

分论坛：大模型与通用机器人

时间：2024年9月22日 14:00-17:30

组织人：

主席： 张文强（复旦大学研究员） 史雪松（银河通用机器人算法工程负责人）

秘书： 刘晓凯（大连海事大学副教授）

主席介绍：

张文强

复旦大学计算机科学技术学院研究员

张文强，复旦大学计算机科学技术学院研究员、博士生导师，复旦大学智能机器人研究院副院长，苏州市科技领军人才。目前担任中国计算机学会智能机器人专委会副主任，中国人工智能学会理事，香港机械工程学会理事，上海少年科学院首席顾问等。长期从事机器人、人工智能、智能装备等方面的产学研工作。近年来发表论文200余篇（包括TPAMI、CVPR、NeurIPS、AAAI等顶级期刊和会议论文），申请国家发明专利50余项。以第一完成人荣获中国国际工业博览会特等奖、教育部技术发明二等奖、吴文俊人工智能科技进步二等奖等奖项。先后主持科技部“2030新一代人工智能”重大专项、国家自然科学基金、上海市科委重大科技专项等，产生了一大批具有原创性、自主知识产权的研究成果，并研制了“自主心智发育机器人－复旦I号”等7代智能服务机器人。

史雪松

银河通用机器人算法工程负责人

史雪松，银河通用机器人算法工程负责人，CCF智能机器人专委会常务委员，复旦大学博士。曾任高仙机器人算法总监，历经高仙商用清洁机器人全球大规模部署过程，带队攻克诸多算法问题。曾任英特尔研究院主任研究员，为英特尔自主移动机器人软件包的主要算法贡献者，OpenLORIS系列数据集作者，IROS 2019 Lifelong Robotic Vision Challenge竞赛主席。史雪松博士曾于信号处理、机器人学和计算机视觉的顶级学术会议与期刊发表十多篇论文，拥有十多项机器人和人工智能方向的国际专利。

演讲嘉宾

嘉宾介绍

王东林

西湖大学

王东林，博导，西湖大学人工智能领域主任，西湖机器人公司创始人，国家科技创新2030重大项目首席科学家。西安交通大学电信学院工学学士（2003）和硕士学位（2006），加拿大卡尔加里大学电子与计算机工程系博士学位（2010）。2017年加盟西湖大学，建立了机器智能实验室（MiLAB），主要研究强化学习和机器人具身智能，深入研究离线强化学习、模仿学习、人类反馈强化学习和机器人具身大模型及软硬件耦合等领域，发表ICML、ICLR、NeurIPS、CVPR、RSS等人工智能和机器人顶会顶刊论文150余篇，授权十余项国家发明专利。近五年主持承担了科技部重大项目、国家自然科学基金委等多项国家重要项目。

报告题目：大模型与机器人具身智能

报告摘要：随着语言大模型和多模态大模型的迅速发展，机器人具身智能逐渐成为研究热点。在此背景下，本报告首先介绍采用最优数据训练的机器人具身大模型和采用最优及次优数据训练的强化决策大模型。然后，关注强化学习设计的机器人小脑，针对强化学习的采样效率低下问题和奖励函数设计困难问题，分别介绍我们团队近期在离线强化学习、迁移强化学习、自主奖励函数设计等方面的最新工作。最后，简单介绍强化学习与控制理论的耦合方法，有效缓解机器人的仿真真实差异问题。

张奇

复旦大学

张奇，复旦大学计算科学技术学院教授、博士生导师、上海市智能信息处理重点实验室副主任。兼任中国中文信息学会理事、CCF大模型论坛常务委员、SIGIR Beijing Chapter组织委员会委员等。在ACL、EMNLP、COLING、全国信息检索大会等重要国际国内会议多次担任程序委员会主席、领域主席、讲习班主席等。发表论文200余篇，获得美国授权专利4项，著有《自然语言处理导论》、《大规模语言模型：从理论到实践》。复旦大语言模型 MOSS 核心成员、复旦眸思多模态大模型负责人，发布了国际上首个自然语言处理鲁棒性评测平台TextFlint、国际首个统一的越狱攻击框架 EasyJailbreak。相关研究成果获得WSDM 2014最佳论文提名奖、COLING 2018 领域主席推荐奖、NLPCC 2019杰出论文奖、COLING 2022杰出论文奖、NeurIPS 2023 Instruction Workshop最佳论文奖、ICLR 2024亮点论文奖。获得上海市“晨光计划”人才计划、复旦大学“卓越2025”、人才培育计划等支持，获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖、汉王青年创新一等奖、上海市科技进步二等奖、教育部科技进步二等奖、ACM 上海新星提名奖、IBM Faculty Award等奖项。

报告题目：大语言模型是实现AGI的必由之路吗？

报告摘要：2023年以来，大语言模型迎来了迅猛的发展，在多个领域展现出前所未有的能力。这引发了许多人对通用人工智能（AGI）的预测，认为基于大型语言模型的AGI将在短时间内成为现实。然而，大语言模型是否真的是实现AGI的必由之路呢？本次介绍将深入探讨这个问题。包括：大语言模型能力来源，什么是AGI，要实现AGI所必须具备的重要能力，当前大语言模型在这能力上的表现，大语言模型未来发展思考等。

王昊奋

同济大学

王昊奋，同济大学特聘研究员。长期在一线人工智能公司担任CTO之职。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他负责参与多项国家级AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到4100余次，H-index达到30。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，自然语言处理专委秘书长，信息系统专委常委，智能机器人专委会执委；中国中文信息学会理事，大模型专委会指导委员会委员，语言与知识计算专委会副秘书长；中国指挥控制学会大模型专委会常务委员；上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任等社会职位。

报告题目：世界模型角度下知识增强大模型的融合创新与展望

报告摘要：世界模型和知识增强大模型正逐渐成为推动新一代人工智能技术创新的核心力量。本报告将介绍相关基本概念，通过分析前沿研究案例和最新技术发展趋势，给出世界模型角度下知识增强大模型在理解复杂物理世界机理、提升决策质量和加速知识获取过程中的关键作用，最后结合垂直领域的落地应用展望未来技术范式。

王鹤

北京大学

王鹤博士是北京大学计算机学院前沿计算研究中心的助理教授和博士生导师。他创立并领导了北大具身感知与交互实验室(EPIC Lab，主页：https://hughw19.github.io)，研究目标是通过研发具身泛化技能及具身多模态大模型推进通用机器人的发展。他担任北大-银河通用具身智能联合实验室主任，智源学者。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）上发表五十余篇工作，其论文获得ICCV2023最佳论文候选，ICRA2023最佳操纵论文候选，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。他获得英特尔中国学术英才计划荣誉学者称号。他担任CVPR和WACV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：面向通用机器人的具身多模态大模型系统

报告摘要：通用机器人是具有任务和环境通用属性和革命性意义的下一代机器人。本报告将讨论通过具身多模态大模型系统融合视觉语言等模态可以直接对高度泛化通用的物理任务输出动作的解决方案。报告将介绍由本体和数据构成基石层、大脑和小脑构成能力层的具身多模态大模型系统方案。对于本体和数据，我们将对人形机器人的形态进行探讨，提供硬件的发展思路和基于合成大数据的泛化训练数据获取途径。对于能力层，我们完全通过合成数据和Sim2Real实现了多个泛化的移动和操作技能，包括二指和灵巧抓取、铰接类物体操作、柔性物体操作、端到端视觉语言导航大模型等等，这些构成了小脑。而对于大脑，我们将展示GPT-4V为代表的非具身多模态大模型进行视觉感知、任务规划和调用中层的三维视觉技能，实现从家用电器泛化操作到开放指令物体摆放的能力。最后，报告将展望通用机器人的未来，讨论其中的机会和挑战。

Pannel主题：机器人大模型落地应用前景

Pannel嘉宾介绍

彭俊杰

上海大学

上海大学教授，博导，上海市计算机学会理事、副秘书长、自然语言处理专委会副主任，CCF智能机器人专委会执委，上海市科协“晨光计划”入选者。主要研究方向为自然语言处理、情感计算、计算机视觉、数据分析与挖掘、智能技术与系统等。主持国家级、省部级及企业委托项目30余项；申请专利50项，授权37项。出版学术专著一部，在包括IEEE TOC、IEEE TAC、PR、IPM、INS、Science China、中国科学：信息科学等行业领域著名期刊及会议上发表学术论文150余篇。曾获中国产学研合作创新奖、中国人工智能学会青年科技成果奖、上海市教学成果一等奖、上海市计算机学会自然科学二等奖、上海市研究生优秀学位论文（指导教师）等荣誉。

刘斐

上海擎朗智能科技有限公司

刘斐，上海擎朗智能科技有限公司高校合作总监、CCF YOCSEF上海分论坛秘书长。博士毕业于国防科学技术大学智能科学学院，先后在第二军医大学、中国自动化学会机器人竞赛与培训部、木星机器人科技有限公司等单位工作。同时还担任中国自动化学会机器人竞赛工作委员会委员/赛项负责人、RoboCup机器人世界杯中型组国际组委会主席、中国自动化学会“智向未来”自动化与人工智能科普百人专家团专家等。长期从事机器人产品研发、课程设计、技术推广等工作，熟悉机器人及其相关研究方向的应用场景、主要技术以及发展方向。出版学术专著1本，发表论文十余篇，获得发明专利、实用新型专利、软件著作权多项。

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关键词：机器人,模型,cirac