小鹏汽车机器人动作生成算法实习生
任职要求
- 计算机、人工智能、自动化等相关专业在读硕士/博士； - 具备扎实的深度学习基础，熟悉基础的模型结构（如 CNN、Transformer 等）； - 有生成式模型（如 diffusion models、VAE 等）或序列建模（如 motion generation 等）相关经验； - 精通 Python，熟悉 Pytorch，具备扎实的工程能力和良好的代…
工作职责
岗位亮点 - 参与最前沿的具身智能研究，推动人形机器人和智能体的发展； - 用数据和算法驱动机器人自然、拟人、符合物理规律的全身动作生成； - 与资深算法工程师紧密合作，获得生成式模型与机器人交叉领域的实战指导； - 与机器人“零距离接触”，将算法落地到真实机器人体内。 - 协助构建与清洗大规模多模态数据集（音频、文本、动作等）； - 跟踪并复现动作生成、人形机器人控制等方向的前沿研究成果； - 参与基于 Diffusion Transformer 或其他生成式架构的全身动作生成模型的训练、调优与评估； - 与运动控制部门紧密协作，确保生成的动作满足机器人运动稳定性与物理可行性要求。
我们正在寻找一位对机器人运动与情感交互充满热情的实习生，加入我们的团队，一起探索如何让机器人“动”得更自然、更有温度。你将有机会参与前沿算法研究、仿真与控制策略优化，并将成果应用于情感陪伴型机器人项目中。 工作职责 1. 参与情感陪伴型机器人运动仿真与控制策略研究，包括数字人、自定义机器人等；对前沿算法进行复现与改进，优化机器人在情感交互场景下的动作表现。 2. 收集并分析机器人在情感交互场景中的运动数据，研究数据重定向、视频运动分析等方法。 3. 追踪情感计算、拟人化动作生成等领域的最新技术动态；独立或配合团队成员发表论文或申请专利。
运动控制开发： 参与构建人形机器人通用运控跟踪器，实现高动态行为的稳定执行。 与基于 Diffusion 的轨迹生成器协同工作，赋予机器人日常运动与操控能力（如行走、转向、平衡调整）。 专项技能研发： 开发机器人特定技能：物体抓取与搬运、球类运动、开关门等常见交互任务。 要求算法具备快速决策与高效执行能力，确保在动态环境中的稳健表现。 数据与部署链路： 参与人形机器人遥操作数据采集、仿真数据生成及人体动作数据的重定向处理。 打通从 数据→仿真→训练→部署 的完整研发链路，推动算法在实机上的优化与落地。
AIGC方向 1、参与AIGC图像生成模型的研发、参与模型的构建、训练和评估，并提出改进方案以提升模型性能。 2、参与和应用小样本学习方法和技术，尝试在有限的数据集下构建有效的模型。参与实验和调研，提出创新性的解决方案，为解决实际问题提供可行的方案。 3、与产品团队合作，将研发的算法和模型转化为实际可用的产品。参与产品化的过程，协助将研究成果转化为高质量、可靠且易于使用的软件工具或服务。 虚拟人方向 1、参与前沿AIGC技术在3D人物动作、3D物体、BlendShape等3D空间应用的研究与实践，包括探索新算法和技术，提升虚拟元素的真实感和交互性。 2、协助研究并实现3D空间中不同模态之间的翻译、生成和交互，使得不同模态之间的元素能够在3D空间中相互转化和互动。 3、支持多模态大模型的应用开发，实现在3D空间中可控的元素生成和编辑，包括人物动作、物体以及BlendShape等方面的操作和调整。 4、参与Soul社交元宇宙产品的研发和部署，利用创新的技术手段提升产品的用户体验和交互效果。