小米机器人具身智能算法研究实习生
任职要求
1.计算机/机器人相关专业硕士及以上学历； 2.有视觉-触觉开发经验； 3.有使用mujoco/issaclab仿真环境的经验； 4.掌握但不限于强化学习、模仿学习、VLA等主流AI技术方向； 5.熟练掌握C/C++/…
工作职责
1.基于人类视频和演示的具身灵巧抓取与操作策略VLA算法研究与开发； 2.视觉-触觉-本体多模态信息融合下的长序列双手灵巧抓取操作研究； 3. 灵巧手视触觉融合精细抓取系统；
负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶和机器人场景中的前沿算法研究，涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力； 主导VLA模型预研，构建可泛化、高可解释性的多模态基座大模型，为未来6~12个月技术演进提供基础支撑； 与高校及实习生协作，探索VLA的长期发展方向，包括表征学习，具身智能、慢系统蒸馏快系统等核心议题； 撰写高水平论文、技术文档，推动VLA方向在CVPR、NeurIPS、ICLR、CoRL等会议中的学术影响力。
深度参与具身智能“感知-决策-行动”技术全链路的技术攻关，在以下一个或多个方向上进行深入研究： 1.感知与决策规划：提升多模态大模型在具身场景下的能力表现，包括在复杂动态环境中对物体位姿、状态、物理属性的精准理解，以及对复杂任务的任务推理与拆解能力。 2.行动与控制：基于真机示教数据以及海量互联网视频数据，训练机器人掌握高精度的操作技能。在机器人上研究并实践强化学习算法，优化机器人的动作策略，提升其在物理世界中的动作鲁棒性和技能泛化。 3.仿真与虚实迁移：参与构建高逼真度的物理仿真环境（如 Isaac Sim, SAPIEN 等），用于大规模、低成本地训练和验证具身智能算法。
研究领域： IoT 项目简介： 具身智能作为人工智能发展的新范式，通过物理实体（如机器人、无人系统等）直接与现实世界交互，其核心挑战在于融合AI与物理实体的安全可控性。当前系统涉及硬件设施、算法模型、数据系统等多维度复杂性，潜在攻击面包括传感器漏洞、多模块协同干扰、算法对抗攻击等。恶意攻击很可能引发具身智能体执行危险动作。传统安全防护难以应对物理域与信息域的双重威胁，目前不少厂家都在使用的开源项目Robot Operation System（机器人操作系统，简称ROS）最初以科研为目标场景，缺乏系统整体性安全设计。随着ROS的广泛应用，很多安全问题随之暴露，本项目希望对具身智能操作系统的安全性展开研究，提供系统性解决安全问题的方案。