研究档案
研究定位
| 名称 | 具身智能研究者 |
| 研究方向 | 机器人研究者 · 具身智能 · 机器人基础模型 |
个人简介
我的研究兴趣是构建能够在真实物理世界中进行感知、推理、学习与行动的智能系统，主要关注智能机器人的“大脑”部分。我尤其关注如何让大规模多模态模型从视觉与语言的语义理解，进一步发展出面向真实世界的物理推理、长时程规划、动作生成，以及持续交互与学习能力。
教育经历
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计算机相关专业 硕士
中国科学院大学（UCAS）
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本科
郑州大学（ZZU）
技能方向
机器人基础模型: VLA, 通用策略, 世界模型, 世界动作模型
机器人智能: 具身推理, 人形机器人全身智能, 灵巧操作, 移动操作, 跨本体泛化
学习与数据: 可扩展机器人学习, 多模态学习, 强化学习, 机器人数据
语言
中文: 主要写作语言
English: 论文阅读
研究问题
基础模型与通用策略: 视觉—语言—动作模型, 机器人基础模型, 通用策略
具身推理与物理智能: 物理推理, 长时程规划, 动作生成, 持续交互与学习
世界建模: 世界模型, 世界动作模型
复杂机器人能力: 人形机器人全身智能, 灵巧操作, 移动操作, 跨本体泛化
可扩展学习: 机器人数据, 多模态学习, 强化学习