具身智能 · 具身基礎模型 · 機器人學習

Frontier Intelligent
Robotics Lab

我們研究具身智能:以 VLA、WAM 等具身基礎模型為核心,讓機器人理解任務與物理世界,並在真實環境中可靠地完成複雜操作。

研究概述

研究方向 >
Frontier Intelligent Robotics Lab(FIR Lab)依託中國科學院香港創新研究院,聚焦具身智能。我們研究視覺-語言-動作模型(VLA)與世界動作模型(WAM)等具身基礎模型,以及讓它們在真實機器人上穩定發揮作用的世界模型與機器人學習方法。 我們的工作在模型、數據與真實部署之間形成閉環:模型給出動作,真實執行產生數據,數據再反過來改進模型。
XRoboToolKit-T:觸覺驅動遙操作與 VLA 動作精修框架
Fig. 1.XRoboToolKit-T:觸覺驅動遙操作與 VLA 動作精修框架 查看原圖
核心研究問題 / RESEARCH QUESTION

如何讓機器人理解物理世界,並把這種理解轉化為可靠、可泛化的操作能力?

  1. 具身基礎模型(VLA / WAM)
  2. 世界模型與物理理解
  3. 機器人學習與控制
  4. 數據、仿真與真實部署

代表性論文

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組內活動與展示

查看活動 >

系統演示與展出

具身智能系統與機器人自主操作的現場演示和展會亮相。

學術研討會

每週定期舉行具身智能、VLA 大模型、基礎操作策略與從仿真到現實遷移的文獻研討。

階段復盤與交流

項目階段總結、跨學科團隊交流與學術工業界夥伴參訪研討。