
智能互联高德-具身智能/世界模型/基座模型算法工程师/专家-视觉技术中心
任职要求
硬核技术背景: 计算机、机器人或AI相关专业硕士/博士,对Scaling Law有信仰,对Embodied AI有热情。
深度实战经验: 在VLA/VLM/WAM方向有深入研究,熟悉RT-2, OpenVLA, LLaVA, Pi等前沿框架。
或在世界模型/视频生成方向有扎实积淀。
或在强化学习领域有大规模训练经验,熟悉Muj…工作职责
团队介绍: 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现空间智能、高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕,更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门,我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心,推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们在做什么? 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图,我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里,你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据,解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models): 研发下一代VLA/WAM大模型,突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈,实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models): 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器,利用生成式AI预测场景演化,为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 : 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用,通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环: 利用高德独有的时空数据优势,构建自动化的具身数据生产、评测管线,解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准: 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区,打造具有行业号召力的开源作品,定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队? 顶级的“真”数据: 区别于实验室的玩具数据集,我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据,这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持: 提供充足的集群资源,让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景: 你的代码将直接驱动真实物理产品,影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围: 扁平化管理,与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们,一起定义物理世界的AI入口!
团队介绍: 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现空间智能、高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕,更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门,我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心,推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们在做什么? 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图,我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里,你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据,解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models): 研发下一代VLA/WAM大模型,突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈,实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models): 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器,利用生成式AI预测场景演化,为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 : 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用,通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环: 利用高德独有的时空数据优势,构建自动化的具身数据生产、评测管线,解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准: 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区,打造具有行业号召力的开源作品,定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队? 顶级的“真”数据: 区别于实验室的玩具数据集,我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据,这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持: 提供充足的集群资源,让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景: 你的代码将直接驱动真实物理产品,影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围: 扁平化管理,与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们,一起定义物理世界的AI入口!
这个世界的运行机制是否是可计算的?世界的复杂性是否唯有用AI的复杂性来应对?人类是否可以造出一台机器让未来就像过去一样历历在目?面对这些未知而又迷人的世界级难题,阿里巴巴旗下高德地图将组建一支卓越的AI队伍向世界模型发起冲击。在这里,你将获得无限制的算力,让想象力在算力的加持下尽情驰骋;在这里,你将和顶级的空间智能专家并肩作战,让专业与专注碰撞出世界模型最精彩的火花;在这里,你将接触到高德积累了20年的海量真实世界数据,让包罗万象的数据发挥它本来应有的价值。 一、团队介绍 我们是阿里巴巴旗下高德视觉技术中心的具身世界模型团队。这里有自由探索、开放交流的技术氛围,让每个有价值的idea都得到充分的展现和验证。这里有来自国内外顶尖院校毕业的研究员,知名AI项目/论文的作者可能就坐在你身边,让顶尖智力一起碰撞出最美妙的火花。我们是一支兼具学术界和产业界视角的团队,仰望星空,脚踏实地。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 二、我们要去哪? 1、打造可交互、可控制、物理一致的世界模型,突破空间智能技术边界 2、通过世界模型加速物理智能体的进化 3、探索下一代时空基座模型 三、岗位职责: 1. 3D动/静态生产: 利用三维重建、生成模型、多模态大模型对单图、视频完成动态物体/静态场景重建、生成、编辑,并得到可交互的3D资产与长时序视频; 2. 结合3D表征的视频生成: 研发基于动作、轨迹等条件控制的视频生成算法,确保生成内容具备严格的3D几何一致性与物理规律遵循,实现对场景视角、物体交互的精细化控制,为具身智能体提供高保真的虚拟训练环境; 3. 空间推理: 赋予模型深度的三维空间理解与物理常识推理能力(如物体可供性、碰撞动力学、场景拓扑),使其能理解场景背后的物理因果,辅助下游的复杂决策与规划; 4. 训练闭环搭建: 构建“生成-仿真-评估-优化”的自动化数据闭环,利用生成数据扩充训练集(Data Augmentation),并通过端到端系统的反馈迭代优化世界模型,实现数据飞轮效应; 5. 世界模型构建: 结合具身智能、自动驾驶等数据探索空间智能的统一范式,完成环境感知、智能体预测、决策规划等任务并得到未来状态和未来传感器信息,为强化学习提供基座; 6. 产线落地与性能优化: 与具身智能、自动驾驶、智能导航等业务协同,完善仿真数据链路,优化模型推理效率与显存占用; 7. 前沿追踪: 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展,保持公司在该领域的技术领先地位。
我们是高德视觉技术中心,驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM,AI Agent等核心技术,持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。我们团队致力于利用三维重建、生成式世界模型、多模态大模型等技术打通虚拟与现实,探索空间智能技术路线,让算法在真实应用中产生即时经济价值与社会影响力。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 岗位职责: 1. 3D动/静态生产:利用三维重建、生成模型、多模态大模型对单图、视频完成动态物体/静态场景重建、生成、编辑,并得到可交互的3D、长时序视频; 2. 世界模型构建:结合具身智能、自动驾驶等数据探索空间智能的统一范式,完成环境感知、智能体预测、决策规划等任务并得到未来状态和未来传感器信息,为强化学习提供基座; 3. 产线落地与性能优化:与具身智能、自动驾驶、智能导航等业务协同,完善仿真数据链路; 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展,保持公司在该领域的技术领先地位。
1、负责数据仿真平台的架构演进,将真实路采、仿真合成、生成重建转化为仿真场景库,与软硬件一起构建工具链支持算法模型训练和在环(SIL/ HIL)回归测试;负责具身智能仿真系统的设计、开发与优化,涵盖机器人仿真、交互式环境建模、任务生成、传感器仿真、动态行为建模仿真、仿真评测等关键技术;通过算法及工程化手段加速算法模型的迭代效率; 2、融合各类空间智能相关技术,对真实和虚拟世界快速建模,尤其在可交互复杂场景的构建方向,推动Real2Sim2Real领域内的关键技术研究; 3、结合传统仿真和生成式仿真的数据合成方案,构建全新的机器人场景下的数据范式,推动合成数据价值探索与应用落地; 4、探索端到端世界模拟器的能力探索,推动生成式AI与物理仿真引擎的深度结合,尤其在物理约束模拟等方向的关键技术研究。