AiDD研发数字峰会-北京站

出品人：赵朝阳

博士，中科院自动化研究所副研究员，中国科学院正高级工程师，中科视语（北京）科技有限公司CTO。长期专注于具身智能与多模态大感知技术在真实场景中的落地研究，围绕多模态感知、智能体决策与具身交互系统开展系统性探索，重点聚焦视频内容理解、目标检测与识别、视觉预训练大模型等技术在具身智能体中的集成应用。致力于构建融合感知、认知与执行能力的“具身大脑”系统，推动人工智能从感知智能向自主智能演进。
曾获2018年人工智能最高奖吴文俊奖，在人工智能领域CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS等国际会议以及TIP等国际期刊发表相关论文50余篇，获人工智能领域国内外竞赛冠军20余项，授权人工智能领域相关发明专利30余项。

中科院自动化研究所副研究员

具身智能与机器人

聚焦AI与物理实体交互的前沿领域，围绕大模型赋能机器人决策、多模态感知融合技术、动态环境自主行动能力、人机协作伦理安全等核心议题展开，涵盖工业机械臂、人形机器人、服务机器人等应用场景。解析具身智能如何驱动机器人从 “程序控制” 迈向 “自主认知”，推动机器人的智能化升级，构建 “感知 - 决策 - 执行” 闭环的未来智能体生态。

知识驱动的具身导航与操作

黄岩

中科院自动化所副研究员优青

内容简介：

在当前具身智能研究领域，各式各样的数据驱动的预训练模型均展现出很强的性能。这些模型无一例外地都具备标注数据多、模型体量大、模型精度高等特点。与数据驱动的监督学习方式不同，本报告将重点关注如何从多模态数据中提取表示通用概念和行为知识、从多模态模型中挖掘复用模型知识，以数据知识+模型知识的方式提升智能体导航和操作的泛化性和执行效率。最后，将简要展望未来研究趋势。

演讲提纲：
1.研究背景和动机，包括引入知识的动机和思路；
2.我们在知识驱动导航和操作方面的最新研究进展；
3.未来研究趋势展望。

听众收益：
1.清楚具身导航和操作的最新研究进展和挑战；
2.知识驱动的具身智能研究思路和关键。

国家优秀青年科学基金获得者，博士生导师。研究方向为多模态具身导航与操作，在相关领域的国内外期刊和会议上发表论文共计100余篇，曾获国内外学术会议最佳论文奖3项、国际主流竞赛冠军5项，担任IEEE TIP编委、CVPR/ICCV/WACV领域主席、CVPR/ICCV上3次多模态主题研讨会的共同组织主席。曾获得北京市自然科学一等奖、中国图象图形学学会青年科学家奖、中国科学院院长特别奖、NVIDIA创新研究奖等。

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