10 月 17-18 日，由 GOSIM 开源创新汇主办、CSDN 承办的 GOSIM CHINA 2024 将在北京拉开帷幕。作为 GOSIM 开源年度盛会的第三届，大会邀请了 60 多位海外开源专家，集结了 100 多位全球头部科技企业、顶尖高校及优秀开源社区的技术专家、开源项目负责人、开源生态领袖，与 1000+ 开发者及开源人齐聚北京，助力全球开源技术创新与应用新浪潮。
GOSIM CHINA 2024 以国际化、社区化、强互动为特色，主题围绕 AI 模型与基础设施、具身智能、下一代互联网、下一代媒体、Rust 编程语言、App 开发等 6 大热点技术，共组织 了 2 场 Keynote 、6 大主题论坛、 6 场 workshop 、2 场黑客马拉松大赛等多种丰富多彩的活动，聚焦技术发展前沿趋势，探索开源技术的应用与创新。
当下 AI 热度持续攀升，机器人的智能化程度正在快速提高。在 6 大主题论坛中，《具身智能》专题很受关注，为期两天的论坛，汇聚了14位资深技术专家精心准备的技术干货，共论挑战和机遇，探索具身智能的当下与未来。
专题论坛邀请了该领域全球顶尖的专家和学者，如 OpenCV 创始人 Gary Bradski、Embodied AI 基金会执行董事 German Ros、清华大学计算机科学与技术系教授刘华平、Realman 智能科技联合创始人 Allen Xu、Roboraction.AI CEO Yu Huang 等多位专家，共同探讨前沿课题，加强产学研用，促进技术成果的转化应用。在为未来科技创新储备力量的同时，推动行业进步、社会经济的长远发展。
《具身智能》专场，亮点抢先看
开源创新：了解开源机器人操作系统平台的最新进展，它们正成为推动机器人智能飞跃的关键力量。深入剖析高效的数据收集方法和模型训练策略，这是构建更加智慧、更加灵活机器人的基石。
数据驱动的未来：探索如何通过结合真实世界数据与合成数据创造下一代机器人数据集，这不仅能够提升机器人的工业应用能力，还能让它们在家庭环境中发挥更大作用。
视觉革新：探索 OpenCV 等开源项目的前沿动态，以及最新开源视觉语言模型，为您的机器人项目开启无限可能。
人形机器人的崛起：关注开源人形机器人及机械臂生态系统的发展趋势，见证这些技术如何推动协作机器人迈向新的高度，让科幻梦想照进现实。
海内外大咖齐聚，共论具身智能当下与未来
OpenCV 与空间智能
Gary Bradski OpenCV创始人
Gary Bradski，美国科学家、工程师、企业家和作家，也是工业感知公司（Industrial Perception）的联合创始人，该公司开发用于工业机器人应用的感知应用程序（2012 年被谷歌收购）。曾致力于开源计算机视觉库（OpenCV）的开发，并出版了一本关于该库的书。
议题简介：介绍即将发布的 OpenCV 和目前在 “空间智能”（人工智能 + 空间中的 3D 姿态）方面的举措。
开放源代码模拟在具身智能时代的作用
German Ros Embodied AI基金会执行董事
German Ros 担任非营利组织 Embodied AI Foundation 下属 CARLA 组织的执行董事，NVIDIA 仿真生态系统开发总监。他热衷于通过构建现代化的仿真平台来加速开发和验证周期，从而实现安全的自主系统。工作涵盖自主系统仿真、人工智能、3D 计算机视觉和计算机图形学等领域。主导了诸如 CARLA 自动驾驶模拟器和 Open3D 处理库等大型开源项目。曾在 Intel 担任自主代理研究总监，领导一支分布式的跨学科团队，在数字孪生和仿真领域开发新技术。也曾是丰田研究院（TRI）的研究科学家。
议题简介：在 “具身智能 ”时代，开源仿真平台在推动创新与合作方面发挥着举足轻重的作用。本次演讲将探讨开放性与封闭性软件/API 之间的平衡，强调在开发强大的嵌入式人工智能仿真工具时对灵活性和可扩展性的需求。以 CARLA 作为个案研究，议题将重点介绍开源计划如何促进社区参与、加速研究以及提供满足不同研究需求的适应性工具。
具身协同导航与交互学习
刘华平 清华大学计算机科学与技术系教授
清华大学计算机科学与技术系教授，国家杰出青年科学基金获得者，中国人工智能学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。他担任机器人科学与系统（RSS）领域主席以及《国际机器人研究杂志》高级编辑。主要研究方向为智能机器人的多模态感知、学习与控制技术。
议题简介：当前，复杂高动态环境对机器人的感知与学习提出了更加迫切的需求。集群系统为多机器人协同应用带来了效能倍增与应用突破，同时也对群体智能的感知、学习的理论研究与工程应用带来了巨大的挑战。本议题面向态势理解在适应异构机器人平台感知、动作的能力差异，以及适应广域动态场景高效、鲁棒的感知这两大类多机器人协同任务需求，针对如何利用异构多机器人的感知与学习能力实现集群增效与行为涌现，介绍相关的研究进展。
用动作捕捉技术构建具身智能工厂
戴若犁 诺亦腾联合创始人&首席技术官
戴若犁博士是诺亦腾有限公司的联合创始人，并担任首席技术官。他在 2004 年和 2007 年分别从香港中文大学获得哲学硕士和博士学位。戴博士在 2014 年 9 月获得了香港中文大学机械与自动化工程系颁发的杰出校友奖，并于 2017 年 3 月获得了香港中文大学工程学院颁发的杰出校友奖。戴博士拥有丰富的开发尖端技术的经验，他的研究和工作主要集中在动作捕捉技术、计算机图形学、可视化技术、三维建模和渲染技术、影视特效、虚拟现实及增强现实技术、机器人技术以及人工智能等领域。他对获取用于机器人的训练数据集有着浓厚的研究兴趣，并且在诸如基于动作捕捉技术的机器人遥操作、相关数据集的准备、跨配置训练数据映射以及在仿真环境中生成合成数据等方面拥有广泛的经验。作为诺亦腾的技术领导者，戴博士带领研发团队从事前沿创新技术的研发与应用。在他的领导下开发的“无线高速全身动作捕捉系统”和“大空间自由漫游多用户混合现实模拟平台”，达到了国际顶尖水平。
议题简介：本议题将从动作捕捉技术与具身智能机器人领域的关系切入，介绍应用于具身智能机器人领域的诺亦腾动作捕捉解决方案的工作流程，强调人体与机器人本体之间的映射在整体工作流程之中的重要性与挑战性；阐释四种主流机器人数据集生产方式的差异，并最终通过介绍诺亦腾与行业内合作伙伴的落地案例，再次强调建立大规模具身智能数据工厂（DataFactory）的重要性与可行性。
Rapier：向分布式物理仿真更进一步
Sébastien Crozet Dimforge创始人
Rust 生态系统中流行的开源库（包括 nalgebra 和 Rapier）的创建者和维护者，这些库专门用于线性代数、几何和物理。他是 Dimforge 的创始人，专注于为工程、游戏和元宇宙开发几何和物理的未来。
议题简介：Rapier 是专为 Rust 设计的强大开源物理引擎。在本讲座中，Sébastien 将分享自己在分布式物理仿真方面的最新研究成果，以及如何利用物理引擎特有的功能来提高其性能。
用 dora-rs 轻松微调机械臂人工智能模型
Xavier Tao 1ms.ai创始人
Xavier Tao（陶海轩）是一家名为 1ms.ai 的法国公司的创始人，该公司通过开源方式为机器学习/人工智能用户和工程师开发实用解决方案。其中一个项目是 Dora-rs，旨在使构建机器人变得快速且简单。他已经为多个行业的实际应用开发了 AI 模型，包括咨询（波士顿咨询集团，BCG）、银行（法国巴黎银行，BNP Paribas）和技术（Futurewei Technologies）领域。
议题简介：让机器人自主越来越容易。本议题中将呈现如何通过几个步骤开始训练一个模型，使任务自动化。这要归功于 dora-rs，它让人工智能模型的微调变得超级简单。
OpenLoong 社区：构建开放、协作的人形机器人开源生态
田翀 人形机器人（上海）具身算法总监
田翀负责国家及地方人形机器人创新中心的具身算法工作，专注于人形机器人技术的创新研究。作为 OpenLoong 社区强化学习（RL）部分的发起人，在开源社区中扮演着重要角色，并积极推动强化学习技术在机器人领域的研究与应用。作为青龙人形机器人运动控制算法的核心开发者，他带领团队突破了多项关键技术，显著提升了青龙人形机器人的运动性能和稳定性。
议题简介：本议题将探讨 OpenLoong 社区的创立、发展、成就和未来展望。作为中国领先的仿人机器人开源社区，OpenLoong 致力于推动仿人机器人智能技术的发展，促进开发者之间的交流与合作。演讲将分享社区的成功案例、面临的挑战，以及如何通过开放合作建立一个更加繁荣的仿人机器人开源生态系统。
功能性无人车的任务建模方法
岑明 重庆邮电大学自动化与机器人工程系主任
岑明于 2006 年在中国科学院研究生院获得光学工程博士学位。目前，他是重庆邮电大学的一名教授。在其职业生涯中，他曾担任汽车电子与嵌入式系统研发中心的软件系统分析师和副主任。研究兴趣包括信息融合、多目标跟踪、自动驾驶以及智能机器人。
议题简介：作为执行配送、销售、穿梭、安全巡逻等智能任务的载体，功能型无人车可以说是体现智能的典型代表。考虑到智能任务的多样性，设计一套通用的任务建模和执行方法对于实现功能型无人车的快速开发和部署具有重要意义，本议题将探讨其具体的实践经验。
具身智能的行动学习需要哪些数据？
Yu Huang Roboraction.AI CEO
他曾担任 SAIC Zone Tech 的首席自动驾驶科学家，上海大学的客座教授，Black Sesame Technology 的自动驾驶研究副总裁，Singulato USA 的董事长。2020 年，被亚太信号与信息处理协会（APSIPA）评选为杰出工业领袖。在国际会议和期刊上发表了超过 40 篇学术论文，在美国和欧洲获得了 18 项专利，并出版了一本名为《自动驾驶系统开发》（中文版）的书籍。在西安交通大学、西安电子科技大学和北京交通大学获得了学士、硕士和博士学位。同时，他还是 AvH（Alexander von Humboldt）研究学者（德国）以及 UIUC 贝克曼研究所的博士后研究员。
议题简介：大规模语言模型出现之后，具身人工智能的发展被视为实现通用人工智能的基本路径。然而，与 LLM 相比，数据目前是具身 AI 进步的关键瓶颈。在本次演讲中，首先分析了学习策略，特别是针对具身操作的学习策略。同时，调查了现有具身 AI 领域的多种公开数据集。最终，总结出了一个必要的具身 AI 数据集的要求，本议题介绍了一个即将推出的由虚幻引擎 5 渲染的合成视频数据集，名为 MVGameIR。
Eclipse Zenoh：面向普遍与异构 AI 场景的通信骨干网
Julien Loudet Eclipse Zenoh-Flow开发负责人
Julien Loudet 在 ZettaScale 科技公司领导 Eclipse Zenoh-Flow 项目以及 Eclipse Zenoh 的存储复制功能。他拥有博士学位，在攻读博士期间，专注于分布式系统的安全性研究。
议题简介：人工智能已变得无处不在，用新技术增强了我们的许多互动。这种无所不在的现象需要一个强大的通信骨干网，使数据能够无缝流动。本议题将详细介绍下一代通信中间件 Eclipse Zenoh。
AIRSTONE：赋能商业具身智能的基础设施
刘少山 深圳市人工智能与机器人研究院具身智能中心主任
深圳人工智能与机器人社会应用研究院（AIRS）嵌入式人工智能部主任，专注于技术、创业和公共政策相结合。在技术方面，出版了 4 本教科书，发表了 100 多篇研究论文，拥有 150 多项自主系统专利。在创业方面，曾担任 PerceptIn 首席执行官，并在美国、欧洲、日本和中国等地部署了自主微型移动服务。他还是 IEEE Entrepreneurship 亚洲区主席。在公共政策方面，曾担任世界经济论坛 “产业界对政府采购政策的回应 ”小组成员，领导 IEEE 国际设备与系统路线图（IRDS）下的自主机器计算路线图，是 ACM 美国技术政策委员会成员，也是美国国家公共管理学院技术领导小组顾问组成员。曾获加州大学欧文分校生物医学工程硕士学位、计算机工程博士学位；哈佛大学肯尼迪学院公共管理硕士学位（MPA）。
议题简介：本次演讲将介绍 AIRSTONE 项目如何推动 EAI 的商业化路径。具身人工智能涉及将人工智能嵌入实体物体，如机器人，赋予它们感知、学习并动态地与其周围环境互动的能力，这有助于机器人适应环境变化。在本次分享中，他将回顾具身人工智能所面临的计算挑战，并探讨构建具身人工智能计算系统的几个研究方向。
OpenCSG 具身智能数据平台
Dong Cao 高级工程师
南京理工大学博士，博士后（研究方向：人工智能与认知推理）。高级工程师（人工智能专业）。中国电子学会高级会员，IEEE 会员，ACM 会员，中国计算机学会高级会员。上海市大型模型可信指标体系专家组成员，上海市工业互联网产业促进中心专家委员会委员。在人工智能领域有十多年的研发经验，在认知智能、具身智能、多模态研究等领域以第一作者发表论文 30 余篇，其中 SCI、EI 收录 21 篇。他曾任 Wind 信息技术有限公司资深算法专家，负责认知推理和答疑系统的研究与开发，并担任深蓝科技（上海）有限公司认知智能研究院院长，领导视觉推理和认知智能算法的研究与开发。
议题简介：OpenCSG 推出了一款强大的具身智能数据平台产品：CSG DataFlow，旨在为数据科学家和开发者提供高效全面的具身智能应用场景数据集处理解决方案。
打破边界——探索机器人终局
Allen Xu Realman智能科技联合创始人
Realman 智能科技联合创始人，从核心零部件自主研发，打造了全球第一款超轻量仿人机械臂，旨在让机器人走入千家万户。
GOSIM CHINA 2024 更多精彩等你解锁
10 月 17 - 18 日，GOSIM CHINA 2024 （北京站）
1000 + 一线开源开发者
60 + 海内外资深专家
6 场主题技术论坛 100 +优质内容
2 场黑客松大赛……
大咖云集，精彩纷呈期待您的加入
早鸟观众票数量有限，先到先得！
更多信息，欢迎访问大会官网：https://china2024.gosim.org/zh
