机器人具身智能研究

跟踪并研究深度学习、强化学习、模仿学习、多模态大模型等前沿算法，开发适用于足式/移动机器人的高效运动控制、感知、导航与任务决策模型；

研究并工程实现适用于真实机器人部署的感知、控制、导航、操作等算法，解决高效训练、实时计算等问题；

探索并应用大模型（如LLM、VLM等）与机器人系统结合，实现自然语言交互、任务理解、Agent规划等智能行为；

负责算法的完整研发流程，包括方案设计、代码实现、仿真验证、性能评估与系统优化，推进Sim2Real技术的落地，确保算法在实际部署中的泛化性、稳定性与鲁棒性；

参与跨团队协作，与平台、硬件、后端等团队紧密配合，共同推动具身智能算法从研发走向产品化。

毕业时间为2026年9月至2027年8月的海内外应届毕业生，计算机科学、自动化、机器人工程、控制工程、人工智能或相关专业；

熟练掌握Python、C++编程语言，熟悉模仿学习、强化学习理论及主流算法（如PPO、DQN、SAC等）；

具备Sim2Real研究经验者优先，熟悉仿真环境搭建与真实场景验证流程； 对机器人具身智能有浓厚兴趣，具备较强的学习能力与动手实践能力，能够快速掌握新技术；

具备良好的团队协作精神，能够高效参与跨领域协作项目，推动技术从研究到落地的闭环流程；

具有机器人开发或相关项目经验者优先，能够独立完成算法设计与实现。