模块：空间智能导航方向 课题方向：Agent时空记忆模型 方向内容：现有机器人缺乏长期的记忆与认知能力，无法实现跨天跨场景的连续服务。核心挑战是定义适用于机器人的“记忆”数据结构（空间/人物/时间/语义四维），设计高效的存储、检索、更新与遗忘机制，并让记忆能够自动转化为可复用的行为技能 岗位职责 1. 设计四维记忆知识图谱（空间地图/物体位置/人物偏好/时间事件/语义常识），采用Neo4j或LiteGraph方案；2. 实现多模态感知编码器（OpenCLIP/BEiT提取视觉+语音+触觉特征）；3. 构建记忆读写接口、层次化压缩摘要模块（RNN/Transformer记忆池）与经验回放机制；4. 设计从记忆到Skill的自动生成pipeline，将记忆片段转化为可复用动作基元；5. 在模拟家庭环境中部署人形机器人，测试≥20种长时任务（跨天回忆/习惯预测/异常检测等）；6. 设计本地化存储与用户可控的遗忘/删除隐私保护机制 专业方向：AI/ML、机器人学、认知科学。硬技能：熟悉向量数据库（FAISS/HNSW/Milvus）及RAG架构；了解知识图谱构建与图数据库（Neo4j）；有记忆机制相关论文实现经验（MemWalker/Generative Agents）；掌握ROS/ROS2与真实机器人系统集成。软素质：对“如何让机器拥有长期记忆与自我意识”有底层技术热情，能兼顾算法创新与系统工程