点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 职位描述 职位要求 加分项 职位描述 职位要求 1. 多模态强化学习算法研究与开发： 负责前沿多模态强化学习算法的研究、设计和实现，解决实际应用中的 复杂问题。 2. 模型训练与优化： 负责多模态大模型的训练、微调和优化，以提升模型在不同任务上的性能。 3. 多模态数据处理与分析： 负责多模态数据的收集、处理、清洗和分析，构建高质量的训练数据集。 4. 技术文档撰写与分享： 撰写相关技术文档，分享研究成果，并与团队成员进行技术交流和协作。 1. 强化学习（RL）： 深入理解强化学习基本原理，熟悉主流 RL 算法（如 PPO、GRPO、DAPO 等）。 2. 多模态学习： 深入理解多模态学习的原理和技术，熟悉多模态融合、跨模态对齐等技术。 3. 大模型（LLM/LVM）： 深入理解大模型的架构和训练原理，熟悉 Transformer 结构，了解预训练、微 调、提示工程等技术。 4. 计算机视觉/自然语言处理： 具备扎实的 CV 或 NLP 基础，了解主流模型（如 ViT、DINO、LLaMA 等），并具备相关项目经验。 1. 在顶级学术会议（如 NeurIPS ...

京东投资布局 - 京东云计算关联公司京东科技信息技术有限公司入股机器人初创企业RoboScience 注册资本增至202.18万元[1] - 京东科技信息技术有限公司入股具身智能企业千寻智能 注册资本增至约237万元[1] - 千寻智能完成近6亿元PreA+轮融资 由京东领投[1] - RoboScience完成近2亿元天使轮融资 由京东领投[1] - 京东连续投资帕西尼、智元机器人、逐际动力、众擎机器人等多家机器人创业公司 组建"机器人军团"[1][4][5] 公司团队背景 - RoboScience创始团队由前苹果技术主管田野与新加坡国立大学助理教授邵林共同创立[2] - 首席执行官田野本科毕业于中国科学技术大学物理学院 后赴斯坦福大学人工智能实验室深造 曾任苹果公司设备端机器学习平台团队技术负责人[2] - 首席科学家邵林博士毕业于斯坦福大学人工智能实验室 现任新加坡国立大学助理教授[2] - 联合创始人刘朋海曾任科沃斯机器人副总裁 有20余年新产品开发经验 实现50余款机器人产品量产[2] - 联合创始人汪涛曾任商汤国香资本募资负责人 拥有近10年股权投资经验 主导数十家AI领域企业投资[2] 技术路线创新 - RoboScience采用快慢脑分层端到端模型 开发具备高度泛化能力的通用具身智能系统[3] - 快脑负责实时响应与动态调整 保障操作精准[3] - 慢脑专注深度逻辑解析与长周期任务规划 实现完全自主推理[3] - 创新提出VLOA（Vision-Language-Object-Action）架构 通过预测物体运动轨迹实现任务理解[3] - 技术可应用于工业、物流、消费零售、家庭等多个领域[3] 投资战略分析 - 京东投资对象涵盖产业链多个关键环节 包括具身智能大模型研发和机器人本体制造[4][5] - 智元机器人聚焦具身智能大模型研发[4] - 千寻智能、逐际动力与众擎机器人在机器人本体技术领先[4][5] - 众擎机器人以高动态运控算法见长 能实现高速奔跑、空翻等复杂动作[5] - 帕西尼专注于触觉感知与灵巧操作 自主研发高精度多维触觉传感器[5] - 京东通过投资构建技术创新生态 形成"投资-应用-反馈-迭代"闭环[5] - 京东对具身智能的投入具有长远战略性 未来将继续扩大投资布局[5]

具身智能行业发展现状 - 2025年被业界称为"具身智能元年"，宇树机器人等产品频繁登上热搜并走向全球[1] - 技术大佬纷纷投身机器人创业，大批创业项目集中涌现，行业进入爆发期[1] - 英伟达CEO黄仁勋宣称"通用机器人时代已经到来"，但知名投资人朱啸虎却批量退出人形机器人公司，显示行业存在泡沫争议[1] 技术发展路径与挑战 - 从多模态大模型到具身智能是自然的技术演化，需要海量数据积累和底层基础设施支持[3] - 当前大模型面临高能耗问题，作为机器人"智能大脑"可能导致开机一分钟耗尽电量[4] - 模型在多任务场景下泛化能力弱，遇到新任务时快速适应能力差，导致需要专用机器人完成不同家务[5] - Transformer架构已近十年无革命性变化，依赖庞大参数导致巨大训练成本和能耗[5] - 大模型与机器人多模态感知体系不匹配，结合深度较浅，落地面临技术难题[6] 技术实现路线 - 行业存在模块化分层思维和端到端架构两种技术路线，尚未形成统一标准[7] - 硬件不成熟导致数据采集困难，形成"硬件不稳定-落地困难-数据不足-模型优化受限"的恶性循环[8] - 从Pipeline向端到端演进是AI各领域的共同趋势，包括信息检索、聊天系统、自动驾驶等[14] - 智源研究所发布RoboOS和RoboBrain框架，兼容主流机器人设备，实现一站式服务[11] 行业痛点与未来展望 - 当前具身智能水平仅能完成预设任务，无法真正理解人类意图并自主执行[18] - 人脑、AI大脑与机器人三者之间存在显著Gap，缺乏有效协同机制[16] - 语音交互存在延迟问题，探索人脑意图信号直连AI的可能性[19] - 大模型在空间感知和物理世界理解方面存在重大缺陷[21] - 未来5-10年是软硬件交替迭代关键期，算法升级将推动硬件进步，反之亦然[31] - 多任务混合训练趋势初现，机器人可能从专用型向通用型转变[32]

人工智能浪潮下，杭州不断加快脚步。 6月4日，全市人工智能创新高地建设动员会召开，进一步明确了打造人工智能创新高地的目标与路 径，为杭州在人工智能领域的发展注入强大动力。 会上，相关负责人对《杭州市加快建设人工智能创新高地实施方案（2025年版）》进行了解读，政 府部门、高校院所、领军企业代表等齐聚一堂，从前瞻技术攻关到产业生态构建，从数实融合实践到具 身智能新赛道，共同助力杭州人工智能产业高质量发展。 最新任务书和"施工图"即将出台 今年4月25日，习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，面对新一代人工智能技 术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智 能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。 立足数字经济先发优势，近年来，杭州持之以恒深化人工智能领域创新实践，积极开拓产业应用场 景、强化数据和算力等基础要素支撑、制定完善配套政策体系，为人工智能健康有序发展作出有益探 索。 根据此次即将出台的《实施方案》，到2025年，全市投入市场的智算规模要超过50EFLOPS （"EFLOPS"即每秒百亿亿次浮点运算，是衡量计算机或计算系统浮点运算能力的单位） ...

具身智能产业 - 具身智能作为人工智能与多学科交叉融合的新范式，正成为全球科技竞争的焦点领域，我国将其写入政府工作报告并配套系列政策支持[2] - 2024年全球市场规模25.335亿美元，预计2033年达87.565亿美元，年复合增长率15.0%；国内2023年规模4186亿元，2027年有望达6328亿元[2][39] - 技术发展呈现感知层多模态融合、决策层向自主智能迭代、行动层实现高精度运动控制的特点，我国在核心零部件国产化、大模型算法等方面取得突破[2] 深科技创新 - 深科技聚焦独特、受保护或难以复制的科学技术，以解决社会问题与推动未来发展为导向，对现有行业具有颠覆性影响[3] - 全球深科技创新在光子学和电子学、生物科技等七大前沿领域不断深化，中国成为风险投资增长最快的国家[3] - 各国通过出台法案、资金扶持、成立基金会等方式大力支持深科技创新，如美国成立"美国前沿基金"[3] 商业航天产业 - 中国商业航天发展迅速，2025年市场规模有望突破2.5万亿，在卫星互联网、天基测控等领域有望实现"换道超车"[4] - 我国规划三个"万星星座"计划，低轨宽带卫星互联网星座建设将带动小卫星及商业发射需求爆发[4] - 商业天基测运控系统建设进度领先国外，多家企业已为众多商业卫星提供服务[4] 独角兽企业区域发展 - 独角兽企业区域分布从高度集聚转向多极协同，北京在指数排名中高居榜首，广东、江苏、上海、浙江为主要聚集地[5] - 湖北、重庆、四川等依托国家级战略城市群形成次级增长极，全国31个省区市分为三个梯队[5] - 促进均衡发展需加强区域协同创新，优化创新生态，完善动态监测机制[5] 具身智能技术体系 - 技术体系分为感知、决策、行动、反馈4部分，感知模块实现多模态融合与动态环境解析[22][23] - 决策模块利用大模型驱动与任务规划，包括分层决策模型和端到端模型[24][26] - 行动模块涉及机器人学相关技术和仿生学技术，实现运动控制与精细操作[26][27] 全球具身智能政策 - 各国从战略地位、发展方向、应用场景、生态体系、发展保障五方面制定政策[33] - 美国通过《人工智能政策路线》《国家人工智能研发战略计划》等保持领先地位[34] - 欧盟推出Invest AI计划，拟调动2000亿欧元用于人工智能领域投资[36]