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获课地址:666it.top/14648/ 具身智能:让机器人真正"理解"并"行动"于世界 在人工智能从感知走向认知、从虚拟走向实体的今天,"具身智能"(Embodied Intelligence)正成为AI与机器人融合的前沿方向。它强调智能体必须通过与物理环境的持续交互来学习和进化,而非仅依赖静态数据集训练。《七月在线-具身智能机器人复现实战营》以此为核心,带领学习者从理论到实践,亲手复现前沿研究成果,深入理解智能机器人如何"看、想、动、学",为未来人机共融社会培养新一代技术人才。 什么是具身智能? 与传统AI模型被动接收输入不同,具身智能将智能体置于真实或仿真的物理环境中,通过传感器(如摄像头、激光雷达)感知世界,通过执行器(如机械臂、轮式底盘)采取行动,并在"感知—决策—行动—反馈"的闭环中不断优化策略。这种"身体在场"的学习方式,更接近人类认知发展过程,被认为是通向通用人工智能(AGI)的重要路径。课程以经典论文和开源项目为基础,拆解其核心思想与实现逻辑。 为什么需要复现实战? 具身智能涉及计算机视觉、强化学习、运动控制、SLAM(同步定位与建图)、多模态融合等多个技术栈,仅靠阅读难以掌握其复杂性。实战营精选近年来顶会(如CoRL、ICRA、NeurIPS)中的代表性工作,如VIMA(基于视觉指令的操作)、RT-2(机器人动作语言模型)等,引导学员在仿真环境(如Isaac Gym、PyBullet)中逐步复现完整流程。这一过程不仅锻炼工程能力,更培养对算法局限性与工程落地挑战的深刻认知。 仿真到现实:跨越"现实鸿沟" 课程特别关注"仿真到现实"(Sim2Real)这一关键难题。仿真环境虽安全高效,但与真实世界存在物理、光照、噪声等差异,导致策略迁移失败。教学中引入域随机化、系统辨识、在线微调等技术手段,帮助学员理解如何设计鲁棒性强、泛化能力好的控制策略。同时强调:所有实验均在合法合规的教育或研究场景下进行,严禁用于未经许可的实体设备操控。 培养跨学科系统思维 具身智能不是单一技术的堆砌,而是软硬件协同、算法与系统深度融合的产物。学员需思考:如何设计任务指令?如何评估机器人行为是否"合理"?如何在算力受限的嵌入式平台上部署模型?这些问题推动学习者跳出纯算法视角,建立端到端的系统工程思维——这正是高级AI工程师与科研人员的核心素养。 通过《具身智能机器人复现实战营》,学习者不仅接触最前沿的AI+机器人技术,更在动手实践中建立起对智能本质的深层理解:真正的智能,诞生于与世界的互动之中。在这条探索之路上,每一次成功的抓取、导航或对话,都是迈向未来智能体的一小步,也是人类理解自身认知的一大步。

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