1. 具身智能方案设计与技术选型 - 参与具身智能整体方案设计，完成需求分析、技术路线评估与可行性验证 - 跟踪并评估具身智能领域前沿进展（如 OpenVLA、RT 系列、π0、Diffusion Policy 等），判断新技术在产品场景中的适配性与落地优先级 - 结合机器人硬件约束（算力、功耗、延迟、传感器配置），完成大模型/端到端方案的裁剪、蒸馏或量化适配 2. 感知模块开发 - 负责机器人多模态输入理解：融合视觉、语言、 proprioception 等信号，实现场景语义理解 - 实现物体识别、6D 位姿估计、场景建模与空间关系推理 - 探索 VLM 在机器人感知中的应用（如开放词汇检测、视觉 grounding、场景描述生成） 3. 决策规划与技能学习 - 负责任务分解与动作生成：将高层语言指令拆解为可执行的动作序列 - 实现/改进 VLA 模型，完成从视觉-语言输入到连续动作空间的端到端映射 - 开展模仿学习（行为克隆、DAgger 等）与强化学习（PPO、SAC、RLHF 等）算法研发 - 搭建遥操作数据采集 pipeline，完成策略训练与 sim-to-real 迁移 4. 系统集成与联调 - 与软件工程团队协作，定义算法模块接口规范，将训练好的策略集成到机器人软件系统中 - 参与软硬件联调，定位并解决部署阶段的性能瓶颈（推理延迟、内存占用、控制稳定性等） - 完成实机部署后的性能调优与迭代，持续提升任务成功率与鲁棒性 5. 技术文档与知识沉淀 - 编写算法设计文档、实验报告、接口说明、训练配置等技术资料 - 建立实验追踪与模型版本管理体系，确保算法研发过程可追溯、可复现 - 参与团队技术分享，推动具身智能方向的知识积累与能力建设