专题演讲嘉宾:康留旺 博士

深圳市人工智能与机器人研究院副研究员

康留旺,弗吉尼亚大学计算机科学博士,曾在弗吉尼亚大学从事博士后研究,先后担任美国弗吉尼亚州建模分析仿真中心高级项目科学家、百度资深工程师,现任深圳市人工智能与机器人研究院副研究员。长期从事多智能体协同、6G具身智能、自动驾驶安全与复杂系统仿真研究,具有扎实的理论基础与工程实践经验。研发的自动驾驶仿真平台已用于百度萝卜快跑模型训练,构建的混合交通系统已部署于美国弗吉尼亚州国际港口,分别提升了停车场场景智能化水平和无人卡车运输效率。作为项目负责人或骨干,先后完成美国弗吉尼亚州网络安全创新联盟项目及国家级、省部级科研项目3项,发表高水平论文多篇,并入选上海市海外领军人才计划。

by 康留旺 博士

深圳市人工智能与机器人研究院
副研究员

by 刘少山 博士

深圳市人工智能与机器人研究院
具身智能中心主任

随着具身智能从单机任务执行走向多机器人协同,系统面临的核心问题也由感知、规划和操作,进一步扩展到任务分配、动态协调、异构能力匹配与数据闭环。本次分享将结合 AIRSEAI 1.0 至 3.0 的演进,介绍其从单臂移动操作、双臂灵巧操作平台,到面向多智能体协同基础设施的技术探索,重点讨论模型与硬件解耦、能力评测、标准化数据闭环,以及多机器人任务调度、自适应规划和通信感知协作等关键问题。

演讲提纲

  1. 从单体智能到群体协同
    • 多机器人系统相较单体机器人新增的任务、资源与协同问题。
  2. AIRSEAI 1.0:建立单体任务执行链路
    • 高层任务规划、模块化导航、执行反馈与重规划。
  3. AIRSEAI 2.0:构建具身智能工程闭环
    • OPENARMS 双臂平台、弹性模型库、能力边界评测,以及“采集—训练—微调—部署”数据闭环。
  4. AIRSEAI 3.0:面向多智能体协同的探索
    • 多机器人任务分配、自适应规划、通信感知协作与多智能体训练平台。
  5. 从原型走向真实系统
    • 当前技术痛点、研发边界与未来演进方向。

这样的技术在实践过程中有哪些痛点?

  1. 模型适配问题:单一模型难以覆盖不同的规划、感知和操作任务。
  2. 评测有效性问题:简单任务成功率难以真实反映推理能力和能力边界。
  3. 数据闭环问题:多模态数据采集、对齐、训练和部署缺乏统一流程时,系统难以持续迭代。
  4. 仿真到现实差距:仿真环境难以完整覆盖真实设备、场景和交互变化。
  5. 多机器人协同复杂度:任务、约束和资源持续变化,且机器人在移动、感知、操作和通信能力上存在差异。

听众收益

  1. 理解具身智能从单体机器人走向多机器人协同的关键技术变化。
  2. 了解模型、硬件、评测和数据闭环如何共同构成具身智能基础设施。
  3. 掌握多机器人任务分配、自适应规划与通信感知协作的基本设计思路。
  4. 了解 AIRSEAI 从已有单体与双臂平台实践,进一步走向多智能体系统的技术路径与现实挑战。

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