随着具身智能在国内的关注度快速提高，两年前还非常冷门的AI Robotics如今已经成为产业界和学界关注度最高的话题。我相信两三年后，国内会有越来越多在这个领域世界级的工作出现，人才密度也会快速提升。但在今天，我们不得不承认的一个现实问题是，国内高质量的AI Robotics学术人才是比机器人数据更稀缺的要素。

真实机器人数据通过堆人堆钱是可以快速解决的，但人才的培养需要时间。在机器人学习领域，有一个非常有意思的现象是，全世界范围内，最顶级的论文常常出自华人学者。可以说华人学者引领着AI Robotics这个领域的发展，但反观国内，因为代际差异和学术重点的不同，目前真的非常缺少AI Robotics领域有经验的学者。AI Robotics国内人才的话题也是我一直想来探讨，借着这个话题，我非常荣幸的邀请到了两位即将毕业的国内本土培养的AI Robotics方向博士生来探讨一些他们的研究方向，中美学术代际差异，具身大模型路径等问题。

汶川是清华大学交叉信息研究院（IIIS）的博士五年级学生，导师是高阳教授。他从2019年开始跟随高阳老师进行相关研究，主要专注于端到端的模仿学习，探讨如何融合不同来源的数据，以提升具身智能系统的性能和鲁棒性，从而实现高效、安全的智能系统。

吕峻是上海交通大学的博士四年级学生，导师是卢策吾教授。他的研究路径是基于仿真来学习机器人智能，目标是开发能够在现实世界中执行各种任务的机器人，以解决人类在生产和生活中面临的问题。

时间线：

00:30 吕峻博士求学经历和研究方向

01:33 汶川博士求学经历和研究方向

03:08 当初为什么选AI机器人这个方向作为博士研究方向？

07:40 为什么AI机器人在北美会比国内早这么多年热起来？

09:15 国内近几年在AI机器人领域的进展主要由什么因素刺激？12:27 中美在AI机器人领域的代际差异如何？

17:57 关于发顶会

19:20 汶川研究方向详细介绍

25:13 吕峻研究方向详细介绍

31:23 仿真未来发展的挑战有哪些

34:40 模仿学习的挑战有哪些

38:00 怎么看数据融合？

47:00 具身大模型框架有哪些

（这个时间轴梳理有更自动的方法吗?)

吕峻博士主页：https://lyuj1998.github.io/

汶川博士主页：https://alvinwen428.github.io/

主播：Jamie

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