CIRAC 2024分论坛预告——具身智能与三维交互

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——具身智能与三维交互

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 人工智能发展前沿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08:00-12:00人工智能与水下机器人高峰论坛12:00-14:00午餐

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 同济大学百人计划特聘研究员）

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）

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（高翔智元机器人首度技术专家）14:00-17:30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）14:00-17:30专题论坛：机器人情感计算主席：姚俊峰（厦门大学教授）赵玉良（东北大学秦皇岛分校特聘教授、博士生导师）秘书：张吉庆（大连海事大学）l 智能体驱动的社会行为模拟（魏忠钰 复旦大学大数据学院副教授）l 机器人情感伦理（王继平 诚迈科技（南京）股份有限公司董事长）l 机器人的感知与认知（赵玉良 东北大学秦皇岛分校教授、博导）l 跨领域情感分析方法研究与应用（蔡毅 华南理工大学软件学院院长）l 面向对话场景的多模态情感计算（夏睿 南京理工大学教授、博导）14:00-17:30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）14:00-17:30论文口头报告

时间：2024年9月21日 14:00-17:30

组织人：

主席：

史雪松（银河通用机器人算法工程负责人）

王新年（大连海事大学 教授）

秘书：

马济通（大连海事大学 副教授）

主席介绍：

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。

王新年

大连海事大学信息科学技术学院教授

王新年，大连海事大学信息科学技术学院教授、中国计算机学会（CCF）理事、杰出会员、CCF大连主席。研究方向是数字图像处理、模式识别和生物特征识别，主要集中于基于足迹的生物特征识别、指静脉识别以及机器视觉系统。目前发表学术论文30篇，公开出版教材一本，授权发明专利50余项，主持863项目以及企业合作项目20余项；曾获辽宁省科技进步二等奖和大连市科技进步一等奖；2019年获批大连市高端人才。

演讲嘉宾

嘉宾介绍

孔涛

字节跳动

孔涛，研究员，字节跳动研究部门机器人研究总监。带领团队进行大规模通用机器人的技术攻坚和孵化工作。发表高水平学术论文50余篇，Google Scholar 引用超过1.2万次，开源算法被权威框架引入标准算子，广泛影响了后续工作。获得2024WAIC·云帆奖、2023中国自动化学会自然科学一等奖、斯坦福大学全球前2%顶尖科学家，多次带领团队在机器人国际比赛中获得冠军，长期担任NeurIPS、ICLR等会议的领域主席。

报告题目：机器人操作基础模型探索

报告摘要：近年来，生成式基础模型在自然语言处理、计算机视觉与多模态领域取得了巨大进步。在本次报告中，将重点介绍GR系列生成式机器人操作基础模型的探索工作。GR系列工作分别从数据、预训练、模型架构以及与真实机器人部署几个关键方面进行探索，证明生成式机器人操作模型的潜力。超过百种大规模的机器人真机实验表明，GR系列模型在成功率、泛化性以及任务效率上均取得业界领先的结果，希望对未来研究有所启发。

方斌

北京邮电大学

方斌，北京邮电大学“拔尖人才”教授，主要研究方向具身智能、机器人大模型。兼任中国人工智能学会认知系统与信息处理专委会秘书长、中国人工智能学会杰出会员、中国计算机学会智能机器人专委会常务委员、IEEE 高级会员。发表Nature Communications、IEEE TRO、Soft Robotics等高水平期刊及ICRA等会议论文上百篇，出版中英文专著各1部，获得国际会议/国际期刊最佳论文奖8项。作为首席客座主编在多个SCI国际期刊组织了机器人灵巧操作的专刊。多次指导学生在国际比赛中获得冠军，曾被清华大学评为挑战杯“优秀指导教师”。研制的触感灵巧手入选了国家“十三五”科技创新成就展，同时获得了IEEE仿生机电及机器人技术委员会“早期职业生涯奖”、中国指挥控制学会“青年科学家奖”、北京市“创新大工匠”、ICRA 2024“新一代学术之星”等。

报告题目：具身触觉的感知与交互操作

报告摘要：随着大语言模型ChatGPT的出现，具身智能成为了OpenAI、Google、英伟达等世界前沿科技公司的重点发展方向。如何提升具身触觉感知能力也成为了其中亟待研究的热点问题。报告介绍了具身触觉的基本发展过程，重点阐述了基于触觉感知的交互操作研究，进一步介绍了面向机器人操作的RobotGPT框架，探讨了具身智能的未来发展趋势和思考。

金一

北京交通大学

金一，北京交通大学计算机学院教授，博导，CCF杰出会员。CCF YOCSEF副主席（24-25）、智慧交通分会常委。任科技部重点研发计划“智能机器人”重点专项专家组委员，研究方向为视频语义理解、多模态融合与交互、行为决策分析等。获IEEE Computer Society年度最佳论文奖提名奖等国际论文奖励3项，授权发明专利32项，参编国家/行业标准3项，获2023年中国产学研合作创新与促进奖创新成果二等奖（排1）等奖励，2020年中国计算机学会科学技术奖科技进步优秀奖等奖励，入选2023年度北京市轨道交通学会杰出青年人才。

报告题目：具身智能与三维交互赋能智能交通：技术与挑战

报告摘要：本报告围绕具身智能在智慧交通领域的应用展开，重点探讨多模态融合与3D视觉技术赋能具身智能，构建更具智能化、灵活性和安全性的交通系统。通过融合视觉、激光雷达等多源多模态数据，提升智能体对复杂交通环境的感知和理解能力，并通过基于3D视觉的虚实融合感知与交互等关键技术，为空间理解和实时决策提供支撑技术。近年来，团队结合平台积累和优势，在领域权威期刊和人工智能领域顶级会议等发表论文20余篇，报告分析了具身智能在应对复杂动态交通场景时的优势，同时探讨了当前技术的挑战和未来发展方向。

赵昊

清华大学

赵昊，清华大学智能产业研究院助理教授，于清华大学电子工程系获得学士和博士学位，曾于英特尔中国研究院担任研究员，曾在北京大学从事博士后研究。他在CVPR等顶级学术会议以及IJCV等顶级学术期刊上发表了40余篇研究论文，赢得过多项三维场景理解算法挑战赛的冠军，并主导研发了全球首个开源的模块化真实感自动驾驶仿真器MARS，在CICAI 2023获得Best Paper Runner-up奖项。其主导研发的渲染阶段可调整精度速度的神经渲染方法SlimmeRF于3DV 2024获得Best Paper奖项。

报告题目：生成式仿真为具身智能释放无限灵感

报告摘要：生成式仿真技术正迅速成为具身智能发展的关键驱动力。具身智能，作为能够感知、理解并与物理世界交互的智能体，其发展受制于训练环境的复杂性和多样性。生成式仿真通过动态创建丰富多变的虚拟场景，为智能体提供了前所未有的训练机会，突破了传统仿真环境的限制。在本次talk中，我将结合具身智能在各个领域的实际应用，深入探讨生成式仿真如何推动智能体从预设任务走向真正的自主学习与创新。生成式仿真不仅提升了智能体的适应性和鲁棒性，还为它们提供了应对现实世界中复杂问题的创新灵感。这种技术通过不断生成多样化的仿真场景，使得智能体能够在更加逼真的虚拟环境中进行有效学习，从而提高其面对真实世界时的表现。通过具体案例，我们将看到生成式仿真在自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域的潜力，展示其在推动具身智能发展中的核心作用。生成式仿真的应用无疑为未来的智能体设计与开发带来了无限的可能性和灵感。

张直政

银河通用机器人

张直政，银河通用机器人合伙人、大模型负责人。曾任微软亚洲研究院高级研究员，主导过多个基础模型和多模态大模型项目的研发，有丰富的AI模型及系统的科研、产品化和管理经验。中国科学技术大学和哥伦比亚大学CSC联合培养博士生。曾获中国电子教育学会优博、安徽省优博、中国科学技术大学优博、安徽省优秀毕业生等多个奖项。近三年在全球计算机视觉、人工智能顶级会议和期刊上发表论文30余篇。

报告题目：具身智能从“专”到“通”之路

报告摘要：机器人从“专用”到“通用”的发展是具身智能的使命，而大模型技术是推动这一发展的关键。本报告将首先从数据、模型、系统的角度介绍对于具身智能的Scaling Law探索，并介绍这一探索的重大意义。其次，报告将深入剖析机器人从“专用抓取”到“通用抓取”，从“通用抓取”到“通用操作”，再到面向终局的端到端具身大模型的科研思路和阶段性成果。最后，报告将讨论这一系列前沿探索对于具身智能在相关产业中形成新质生产力的诸多机会和可能性。