開源創新點燃機器人未來！GOSIM CHINA 2024《具身智能》專題論壇重磅揭曉！

10 月 17-18 日，由 GOSIM 開源創新彙主辦、CSDN 承辦的 GOSIM CHINA 2024 將在北京拉開帷幕。作為 GOSIM 開源年度盛會的第三屆，大會邀請了 60 多位海外開源專家，集結了 100 多位全球頭部科技企業、頂尖高校及優秀開源社區的技術專家、開源項目負責人、開源生態領袖，與 1000+ 開發者及開源人齊聚北京，助力全球開源技術創新與應用新浪潮。

GOSIM CHINA 2024 以國際化、社區化、強互動為特色，主題圍繞 AI 模型與基礎設施、具身智能、下一代互聯網、下一代媒體、Rust 編程語言、App 開發等 6 大熱點技術，共組織 了 2 場 Keynote 、6 大主題論壇、 6 場 workshop 、2 場黑客馬拉松大賽等多種豐富多彩的活動，聚焦技術發展前沿趨勢，探索開源技術的應用與創新。

當下 AI 熱度持續攀升，機器人的智能化程度正在快速提高。在 6 大主題論壇中，《具身智能》專題很受關注，為期兩天的論壇，彙聚了14位資深技術專家精心準備的技術乾貨，共論挑戰和機遇，探索具身智能的當下與未來。

專題論壇邀請了該領域全球頂尖的專家和學者，如 OpenCV 創始人 Gary Bradski、Embodied AI 基金會執行董事 German Ros、清華大學計算機科學與技術系教授劉華平、Realman 智能科技聯合創始人 Allen Xu、Roboraction.AI CEO Yu Huang 等多位專家，共同探討前沿課題，加強產學研用，促進技術成果的轉化應用。在為未來科技創新儲備力量的同時，推動行業進步、社會經濟的長遠發展。

《具身智能》專場，亮點搶先看

具身智能（Embodied AI）專題彙集了機器人和人工智能領域的最新突破，深入探討塑造智能機器未來的尖端技術。主要議題包括：

• 開源創新：瞭解開源機器人操作系統平台的最新進展，它們正成為推動機器人智能飛躍的關鍵力量。深入剖析高效的數據收集方法和模型訓練策略，這是構建更加智慧、更加靈活機器人的基石。 

• 數據驅動的未來：探索如何通過結合真實世界數據與合成數據創造下一代機器人數據集，這不僅能夠提升機器人的工業應用能力，還能讓它們在家庭環境中發揮更大作用。 

• 視覺革新：探索 OpenCV 等開源項目的前沿動態，以及最新開源視覺語言模型，為您的機器人項目開啟無限可能。 

• 人形機器人的崛起：關注開源人形機器人及機械臂生態系統的發展趨勢，見證這些技術如何推動協作機器人邁向新的高度，讓科幻夢想照進現實。 

海內外大咖齊聚，共論具身智能當下與未來

OpenCV 與空間智能 

Gary Bradski，美國科學家、工程師、企業家和作家，也是工業感知公司（Industrial Perception）的聯合創始人，該公司開發用於工業機器人應用的感知應用程序（2012 年被Google收購）。曾致力於開源計算機視覺庫（OpenCV）的開發，並出版了一本關於該庫的書。 

議題簡介：介紹即將發佈的 OpenCV 和目前在 「空間智能」（人工智能 + 空間中的 3D 姿態）方面的舉措。 

開放源代碼模擬在具身智能時代的作用 

German Ros 擔任非營利組織 Embodied AI Foundation 下屬 CARLA 組織的執行董事，NVIDIA 仿真生態系統開發總監。他熱衷於通過構建現代化的仿真平台來加速開發和驗證週期，從而實現安全的自主系統。工作涵蓋自主系統仿真、人工智能、3D 計算機視覺和計算機圖形學等領域。主導了諸如 CARLA 自動駕駛模擬器和 Open3D 處理庫等大型開源項目。曾在 Intel 擔任自主代理研究總監，領導一支分佈式的跨學科團隊，在數字孿生和仿真領域開發新技術。也曾是豐田研究院（TRI）的研究科學家。 

議題簡介：在 「具身智能 」時代，開源仿真平台在推動創新與合作方面發揮著舉足輕重的作用。本次演講將探討開放性與封閉性軟件/API 之間的平衡，強調在開發強大的嵌入式人工智能仿真工具時對靈活性和可擴展性的需求。以 CARLA 作為個案研究，議題將重點介紹開源計劃如何促進社區參與、加速研究以及提供滿足不同研究需求的適應性工具。 

具身協同導航與交互學習 

清華大學計算機科學與技術系教授，國家傑出青年科學基金獲得者，中國人工智能學會理事，中國自動化學會智能自動化專業委員會主任。他擔任機器人科學與系統（RSS）領域主席以及《國際機器人研究雜誌》高級編輯。主要研究方向為智能機器人的多模態感知、學習與控制技術。

議題簡介：當前，複雜高動態環境對機器人的感知與學習提出了更加迫切的需求。集群系統為多機器人協同應用帶來了效能倍增與應用突破，同時也對群體智能的感知、學習的理論研究與工程應用帶來了巨大的挑戰。本議題面向態勢理解在適應異構機器人平台感知、動作的能力差異，以及適應廣域動態場景高效、魯棒的感知這兩大類多機器人協同任務需求，針對如何利用異構多機器人的感知與學習能力實現集群增效與行為湧現，介紹相關的研究進展。 

用動作捕捉技術構建具身智能工廠 

戴若犁博士是諾亦騰有限公司的聯合創始人，並擔任首席技術官。他在 2004 年和 2007 年分別從香港中文大學獲得哲學碩士和博士學位。戴博士在 2014 年 9 月獲得了香港中文大學機械與自動化工程系頒發的傑出校友獎，並於 2017 年 3 月獲得了香港中文大學工程學院頒發的傑出校友獎。戴博士擁有豐富的開發尖端技術的經驗，他的研究和工作主要集中在動作捕捉技術、計算機圖形學、可視化技術、三維建模和渲染技術、影視特效、虛擬現實及增強現實技術、機器人技術以及人工智能等領域。他對獲取用於機器人的訓練數據集有著濃厚的研究興趣，並且在諸如基於動作捕捉技術的機器人遙操作、相關數據集的準備、跨配置訓練數據映射以及在仿真環境中生成合成數據等方面擁有廣泛的經驗。作為諾亦騰的技術領導者，戴博士帶領研發團隊從事前沿創新技術的研發與應用。在他的領導下開發的「無線高速全身動作捕捉系統」和「大空間自由漫遊多用戶混合現實模擬平台」，達到了國際頂尖水平。 

議題簡介：本議題將從動作捕捉技術與具身智能機器人領域的關係切入，介紹應用於具身智能機器人領域的諾亦騰動作捕捉解決方案的工作流程，強調人體與機器人本體之間的映射在整體工作流程之中的重要性與挑戰性；闡釋四種主流機器人數據集生產方式的差異，並最終通過介紹諾亦騰與行業內合作夥伴的落地案例，再次強調建立大規模具身智能數據工廠（DataFactory）的重要性與可行性。 

Rapier：向分佈式物理仿真更進一步 

Rust 生態系統中流行的開源庫（包括 nalgebra 和 Rapier）的創建者和維護者，這些庫專門用於線性代數、幾何和物理。他是 Dimforge 的創始人，專注於為工程、遊戲和元宇宙開發幾何和物理的未來。 

議題簡介：Rapier 是專為 Rust 設計的強大開源物理引擎。在本講座中，Sébastien 將分享自己在分佈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來提高其性能。 

用 dora-rs 輕鬆微調機械臂人工智能模型 

Xavier Tao（陶海軒）是一家名為 1ms.ai 的法國公司的創始人，該公司通過開源方式為機器學習/人工智能用戶和工程師開發實用解決方案。其中一個項目是 Dora-rs，旨在使構建機器人變得快速且簡單。他已經為多個行業的實際應用開發了 AI 模型，包括諮詢（波士頓諮詢集團，BCG）、銀行（法國巴黎銀行，BNP Paribas）和技術（Futurewei Technologies）領域。

議題簡介：讓機器人自主越來越容易。本議題中將呈現如何通過幾個步驟開始訓練一個模型，使任務自動化。這要歸功於 dora-rs，它讓人工智能模型的微調變得超級簡單。

OpenLoong 社區：構建開放、協作的人形機器人開源生態 

田翀負責國家及地方人形機器人創新中心的具身算法工作，專注於人形機器人技術的創新研究。作為 OpenLoong 社區強化學習（RL）部分的發起人，在開源社區中扮演著重要角色，並積極推動強化學習技術在機器人領域的研究與應用。作為青龍人形機器人運動控制算法的核心開發者，他帶領團隊突破了多項關鍵技術，顯著提升了青龍人形機器人的運動性能和穩定性。 

議題簡介：本議題將探討 OpenLoong 社區的創立、發展、成就和未來展望。作為中國領先的仿人機器人開源社區，OpenLoong 致力於推動仿人機器人智能技術的發展，促進開發者之間的交流與合作。演講將分享社區的成功案例、面臨的挑戰，以及如何通過開放合作建立一個更加繁榮的仿人機器人開源生態系統。 

功能性無人車的任務建模方法 

岑明於 2006 年在中國科學院研究生院獲得光學工程博士學位。目前，他是重慶郵電大學的一名教授。在其職業生涯中，他曾擔任汽車電子與嵌入式系統研發中心的軟件系統分析師和副主任。研究興趣包括信息融合、多目標跟蹤、自動駕駛以及智能機器人。 

議題簡介：作為執行配送、銷售、穿梭、安全巡邏等智能任務的載體，功能型無人車可以說是體現智能的典型代表。考慮到智能任務的多樣性，設計一套通用的任務建模和執行方法對於實現功能型無人車的快速開發和部署具有重要意義，本議題將探討其具體的實踐經驗。

具身智能的行動學習需要哪些數據？ 

他曾擔任 SAIC Zone Tech 的首席自動駕駛科學家，上海大學的客座教授，Black Sesame Technology 的自動駕駛研究副總裁，Singulato USA 的董事長。2020 年，被亞太信號與信息處理協會（APSIPA）評選為傑出工業領袖。在國際會議和期刊上發表了超過 40 篇學術論文，在美國和歐洲獲得了 18 項專利，並出版了一本名為《自動駕駛系統開發》（中文版）的書籍。在西安交通大學、西安電子科技大學和北京交通大學獲得了學士、碩士和博士學位。同時，他還是 AvH（Alexander von Humboldt）研究學者（德國）以及 UIUC 貝克曼研究所的博士後研究員。 

議題簡介：大規模語言模型出現之後，具身人工智能的發展被視為實現通用人工智能的基本路徑。然而，與 LLM 相比，數據目前是具身 AI 進步的關鍵瓶頸。在本次演講中，首先分析了學習策略，特別是針對具身操作的學習策略。同時，調查了現有具身 AI 領域的多種公開數據集。最終，總結出了一個必要的具身 AI 數據集的要求，本議題介紹了一個即將推出的由虛幻引擎 5 渲染的合成影片數據集，名為 MVGameIR。 

Eclipse Zenoh：面向普遍與異構 AI 場景的通信骨幹網 

Julien Loudet 在 ZettaScale 科技公司領導 Eclipse Zenoh-Flow 項目以及 Eclipse Zenoh 的存儲複製功能。他擁有博士學位，在攻讀博士期間，專注於分佈式系統的安全性研究。 

議題簡介：人工智能已變得無處不在，用新技術增強了我們的許多互動。這種無所不在的現象需要一個強大的通信骨幹網，使數據能夠無縫流動。本議題將詳細介紹下一代通信中間件 Eclipse Zenoh。 

AIRSTONE：賦能商業具身智能的基礎設施 

深圳人工智能與機器人社會應用研究院（AIRS）嵌入式人工智能部主任，專注於技術、創業和公共政策相結合。在技術方面，出版了 4 本教科書，發表了 100 多篇研究論文，擁有 150 多項自主系統專利。在創業方面，曾擔任 PerceptIn 首席執行官，並在美國、歐洲、日本和中國等地部署了自主微型移動服務。他還是 IEEE Entrepreneurship 亞洲區主席。在公共政策方面，曾擔任世界經濟論壇 「產業界對政府採購政策的回應 」小組成員，領導 IEEE 國際設備與系統路線圖（IRDS）下的自主機器計算路線圖，是 ACM 美國技術政策委員會成員，也是美國國家公共管理學院技術領導小組顧問組成員。曾獲加州大學奧雲分校生物醫學工程碩士學位、計算機工程博士學位；哈佛大學甘迺迪學院公共管理碩士學位（MPA）。 

議題簡介：本次演講將介紹 AIRSTONE 項目如何推動 EAI 的商業化路徑。具身人工智能涉及將人工智能嵌入實體物體，如機器人，賦予它們感知、學習並動態地與其周圍環境互動的能力，這有助於機器人適應環境變化。在本次分享中，他將回顧具身人工智能所面臨的計算挑戰，並探討構建具身人工智能計算系統的幾個研究方向。 

OpenCSG 具身智能數據平台 

南京理工大學博士，博士後（研究方向：人工智能與認知推理）。高級工程師（人工智能專業）。中國電子學會高級會員，IEEE 會員，ACM 會員，中國計算機學會高級會員。上海市大型模型可信指標體系專家組成員，上海市工業互聯網產業促進中心專家委員會委員。在人工智能領域有十多年的研發經驗，在認知智能、具身智能、多模態研究等領域以第一作者發表論文 30 餘篇，其中 SCI、EI 收錄 21 篇。他曾任 Wind 信息技術有限公司資深算法專家，負責認知推理和答疑係統的研究與開發，並擔任深藍科技（上海）有限公司認知智能研究院院長，領導視覺推理和認知智能算法的研究與開發。 

議題簡介：OpenCSG 推出了一款強大的具身智能數據平台產品：CSG DataFlow，旨在為數據科學家和開發者提供高效全面的具身智能應用場景數據集處理解決方案。 

打破邊界——探索機器人終局 

Realman 智能科技聯合創始人，從核心零部件自主研發，打造了全球第一款超輕量仿人機械臂，旨在讓機器人走入千家萬戶。

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10 月 17 – 18 日，GOSIM CHINA 2024 （北京站）

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6 場主題技術論壇 100 +優質內容

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