论坛简介
本论坛聚焦“人形机器人感知规控大模型”这一前沿方向，围绕人形机器人在开放复杂环境中的感知理解、决策规划、运动控制与任务执行等关键问题，探讨大模型驱动下具身智能发展的新理论、新方法与新趋势。论坛将重点关注多模态感知、视觉—语言—动作模型、扩散模型与强化学习、生成式仿真、全身运动控制、操作与交互一体化、仿真到现实迁移等热点议题，系统展示人形机器人从“看得懂、想得清”到“控得准、做得稳”的技术路径。
论坛邀请五位青年学者和专家作专题报告，分享最新研究成果。论坛旨在搭建跨领域交流平台，促进计算机图形学、计算机视觉、机器学习、机器人学与具身智能的深度交叉，为人形机器人关键核心技术突破与落地应用提供新思路。
论坛召集人
弋力
清华大学 助理教授
弋力博士现任清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师，国家优青（海外）。他在斯坦福大学取得博士学位，导师为美国三院院士Leonidas J. Guibas教授，毕业后在谷歌研究院任研究科学家。他近期的研究聚焦于人形机器人学习与三维视觉，他的研究目标是赋予机器人理解并与三维世界交互的能力。他在计算机顶级会议期刊上已发表论文八十余篇，引用数三万余次，代表作品包括ShapeNet Part、SyncSpecCNN、PointNet++等，大大影响了三维深度学习这一领域的出现与发展。此外他还曾担任CVPR、IJCAI、NeurIPS等顶会的领域主席与SIGGRAPH TPC等。
论坛讲者
王靖博
上海人工智能实验室 青年科学家
报告题目：从虚拟走向现实：探索可扩展人形角色运动与交互控制策略
报告摘要：本次报告围绕人形角色的控制策略展开，首先介绍团队在虚拟环境中构建并训练具备通用运动与交互能力的人形角色的研究工作，涵盖动作生成、感知融合及强化学习等关键技术路径。随后将深入探讨这些控制策略在真实物理世界中部署所面临的主要问题与技术挑战，包括现实感知偏差、动力学不确定性及仿真到现实的迁移难题，并分享团队在系统建模、策略优化与实机验证方面的最新研究进展。
个人简介：王靖博，上海人工智能实验室青年科学家，主要从事人形角色控制、物理仿真、人形机器人运动控制以及具身智能等方向的研究。2023年博士毕业于香港中文大学多媒体实验室，研究聚焦于虚拟与物理世界中具身智能体，尤其是人形角色的感知—决策—控制一体化建模与通用能力提升。迄今已在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH等国际顶级会议与期刊发表论文数十篇，多项成果获选Oral或Spotlight报告，Google Scholar引用超过10000次。曾荣获COCO等多个视觉理解挑战赛冠军，其研究成果入选ECCV十大影响力论文、ESI高被引论文，并获得2025年WAIC云帆奖“明日之星”称号，斯坦福top2%科学家。
穆尧
上海交通大学 助理教授
报告题目：生成式仿真驱动的大规模并行具身学习
报告摘要：本报告聚焦生成式仿真驱动的大规模并行具身学习，面向具身智能迈向自进化系统的新趋势，系统介绍从多样化场景与资产生成、具身仿真与数据引擎构建，到进展评判基础模型、离散扩散VLA模型与强化学习协同优化的完整技术链条，并结合长程具身操作Agent与精细实验任务案例，展示生成式仿真如何持续释放数据规模化、训练自动化与能力进化的乘数效应，为下一代具身智能系统的发展提供新路径与新范式。
个人简介：穆尧，上海交通大学长聘教轨助理教授，国家级青年人才，上海市海外高层次人才，智源青年学者， EAI-100 2025学术新锐。博士毕业于香港大学计算机系，访学于苏黎世联邦理工学院、新加坡国立大学等。穆尧博士长期从事多模态具身智能和机器人学习领域的研究，担任了ICLR等国际机器学习顶级会议的领域主席，中国计算机学会智能机器人专委会执委，在IJRR、RSS、NeurIPS、ICML、CVPR等计算机领域国际顶级期刊和会议发表论文50余篇，谷歌学术引用超3200余次。曾荣获2025年IROS最优论文奖提名、2024年ECCV协同具身智能研讨会最优论文奖、2024年中国自动化学会自主机器人研讨会奖学金（全国5人）、2021年IEEE ICCAS2020大会最优学生论文奖、IEEE IV2021最优学生论文提名奖等多项奖励。
石野
上海科技大学 研究员
报告题目：扩散模型驱动的具身智能：从可控理论到机器人策略
报告摘要：本报告提出基于可控扩散模型的机器人学习框架。首先构建其理论基础，揭示该模型为机器人决策提供兼具表达力与可控性的新范式。其次，展示扩散强化学习算法，通过建模复杂动作分布与多模态策略，提升样本效率、泛化性能与探索能力。最后，通过真实机器人实验验证框架在精细操作与运动控制等任务中的优势，并探讨其对推动通用、可泛化具身智能发展的关键作用与前景。
个人简介：石野博士是上海科技大学信息科学与技术学院的研究员、助理教授，博导，YesAI实验室负责人, 主要聚焦于更加可靠和泛化具身智能大小脑算法研究，近年来发表顶会顶刊70余篇（ICML、ICLR、NeurIPS、CVPR、ICCV等）。石野博士曾入选上海市海外领军人才计划，上海市扬帆计划，主持国家自然科学基金，曾获得国家优秀留学生奖，ICLR 2025生成式理论研讨会杰出论文奖, IEEE ICCSCE 2016最佳论文奖。担任ICLR和NeurIPS等会议领域主席。
朱文韬
宁波东方理工大学 助理教授
报告题目：Toward Socially Intelligent Embodied Agents
报告摘要：随着人形机器人进入与人共享的物理与社会环境,社会智能正成为具身智能研究的关键议题。本报告围绕该议题介绍两项工作：其一研究机器人身体自我表征的习得，基于本体感觉与视觉的对应实现自我-他者区分，为多智能体共存场景中的交互提供基础；其二研究由长期记忆、技能与环境表征构成的智能体架构，支持机器人在真实场景中与人进行持续的协作。在此基础上,报告探讨从具身智能迈向社会智能的开放问题。
个人简介：朱文韬，宁波东方理工大学助理教授，上海交通大学、香港理工大学兼职博导。研究方向为计算机视觉、具身智能。此前于北京大学获得博士学位（2025）及计算机科学、经济学双学士学位（2020）。以第一作者在IEEE TPAMI、CVPR、ICCV、ICML、ICLR等顶级期刊与会议发表论文，任NeurIPS等会议领域主席，并在CVPR 2025组织首届"人形智能体"研讨会。获ACM SIGAI China优博、北京大学"挑战杯"五四青年科学奖特等奖等。
柴丽
西湖大学 助理研究员
报告题目：机器人全身运动操作通用方法
报告摘要：开放物理世界机器人通用自主智能的核心难点在于环境的非结构化、任务的动态多变以及感知与认知的自主性需求。依托多模态大模型的快速发展，视觉语言动作（VLA）模型作为具身智能的全新范式应运而生。通过端到端学习框架，将视觉感知、语言理解与动作生成紧密整合；借助大规模预训练与多模态表征共享机制，实现了高层语义推理与底层机器人控制的高效协同。本报告针对机器人具身智能研究，提出以任务通用性、交互适应性和环境一致性为核心的具身理论框架，并将从具身智能的数据、算力、算法和sim2real等核心要素出发，阐述我们团队在机器人全身运动通用方法方面的最新研究成果，包括机器人运动大模型和机器人操作大模型理论、以及在四足机器人和人形机器人等多类硬件平台的落地部署与工程验证。系列算法与关键技术有效提升了机器人的自主决策水平、复杂动态环境适应能力与实际场景应用价值。
个人简介：柴丽，西湖大学助理研究员、高级工程师，主要从事多模态信号处理、足式机器人运动控制与具身智能研究，致力于解决开放复杂环境中机器人感知、决策与控制的一体化问题。其研究涵盖多模态信息融合、机器人全身运动控制、复杂地形适应以及具身智能模型与系统等方向。迄今已在AAAI、IEEE/ACM TASLP等国际重要会议和期刊发表论文20余篇，获授权国家发明专利多项。主持国家自然科学基金项目，并参与多项机器人及人工智能领域科研项目。曾获中国科学院院长奖学金等荣誉。