2024年，具身智能“异军突起”，成为推动人工智能向物理世界深度渗透的重要力量。李飞飞的Voxposer、谷歌的RTX、字节的Robot Flamingo、斯坦福的ACT和卡耐基梅隆的3D_diffuser_act，均在不同任务和场景中展示了强大的能力，并有潜力带来革命性的变革。
前20年互联网、前10年自动驾驶，而当下具身智能，这次我邀请了在担任机器人顶级会议ICRA, IROS等审稿人XU老师，在31号晚20:00给大家带来具身智能25年顶会解读和何凯明新作论文，前沿技术解析和未来趋势。
具身智能技术路线图+论文+代码
近年来，随着大模型的快速发展，机器人领域开始逐渐尝试将大模型与机器人控制结合。此外，在大模型时代，具身智能模型的训练与测试可以与虚拟仿真场景结合，实现端到端的路径，从而快速完成端侧迭代与开发，大大加速了具身智能机器人的进化速度。
根据今年的顶会投稿趋势来说，研究方向确实是从CV感知转向了生成和embodied ai，这次我请来了机器人顶会审稿人的XU老师，深度解析何凯明新作论文，前沿技术解析和未来趋势。
课程大纲
具身智能的挑战
具身智能相关技术和前沿方向
大模型在具身智能中的应用
具身智能的未来趋势
立即解锁公开课
具身智能的未来是什么呢？用四个字去概括，就是一脑多形。一个智能大脑配合多种不同构型的身体完成物理世界的不同任务。一脑多形不仅仅是我们对于未来具身智能技术发展的判断，也是对于未来具身智能产品形态、商业落地的一个基本判断。具身智能其实是说，我现在有了身体，如何给这个身体赋予智能，让它解决现实中的事情，而在交互的过程中又让智能进一步发展。
目前很多政策都在大力扶持具身智能产业，这也恰恰证明具身智能并不是昙花一现的，所以老规矩，我邀请了kimi老师和Luki老师给大家做了具身智能的三节精品课。
课程大纲
文本大模型受关注原因
针对机器人在零样本任务探索
文本图像模型预训练
机器人数据微调
联合数据微调
具身智能基本概念以及典型工作
具身智能最近研究现状
基于具身智能提出idea发一篇顶会
立即解锁公开课
nlp方向资料&授课ppt部分展示
文末福利
