摘要：2024年12月2日，清华大学智能产业研究院（AIR）开放日活动成功举办。本次活动聚焦具身智能，展示了AIR DISCOVER实验室的最新研究成果与规划布局，推出DISCOVERSE具身仿真平台和RDK UniBots具身智能科教平台。同时，清华大学智能产业研
2024年12月2日，清华大学智能产业研究院（AIR）开放日活动成功举办。本次活动聚焦具身智能，展示了AIR DISCOVER实验室的最新研究成果与规划布局，推出DISCOVERSE具身仿真平台和RDK UniBots具身智能科教平台。同时，清华大学智能产业研究院（AIR）与地瓜机器人、毫末智行签署全面深度合作协议，并携手北京师范大学、华东师范大学、地瓜机器人共同发起具身智能未来教育联盟。清华大学智能产业研究院（AIR）张亚勤院士、地瓜机器人CEO王丛、AIR DISCOVER 实验室主任周谷越、AIR无锡创新中心主任陈亦伦等出席本次开放日活动。
开放日活动现场
张亚勤院士在致辞中指出，AIR 作为国际化、智能化与产业化的应用研究平台，核心使命是借助人工智能技术推动产业升级。在迈向数字化 3.0 时代的进程中，智能机器人与自动驾驶成为关键产业领域，然而二者均面临研发成本高昂、产品化进程迟缓等挑战。通过 Real2Sim2Real (RSR) 这一新范式，有望构建起连接原子世界与比特世界的桥梁，助力产业削减研发成本，加速智能系统的落地应用，为未来十年的研究创新与产业落地创造更多机遇。
张亚勤院长致辞
AIR DISCOVER Lab主任周谷越详细介绍了实验室在具身智能研究领域的最新进展和未来规划。实验室致力于探索Real2Sim2Real (RSR) 架构，以实现真实世界与仿真训练数据的闭环流通。在具体的解决方案层面，针对真实世界的数据采集与硬件部署，实验室打造了标准化的双臂移动操作硬件平台（AIRBOT）；在仿真训练方面，则构建了高保真仿真器（DISCOVERSE），成功打通渲染引擎与物理仿真的连接，支持端到端、可并行的真实感仿真。此外，周教授还介绍了实验室在清华校内教学与人才培养方面的情况，总结了科研团队在国际会议及期刊上的发表成果，并概述了孵化企业求之科技的发展现状与产业落地进展。
周谷越教授报告
AIR 智能机器人方向首席专家、无锡创新中心主任陈亦伦教授分享了 ApolloFM 室外具身智能解决方案，展示了以自动驾驶为代表的智能机器人在室外环境中的技术演进与架构设计。当前室外具身面临开集条件下世界模型、感知数据匮乏，闭环决策规划的 AI 方法论成熟度偏低，以及仿真器真实感与完备性不足等主要问题，这为端到端基础模型与实时安全通路的研发提出了全新的方向与需求。
陈亦伦教授报告
活动现场，清华AIR与地瓜机器人和毫末智行举行了项目合作签约仪式。同时，AIR联合北京师范大学、华东师范大学和地瓜机器人共同发起“具身智能未来教育联盟”，旨在汇聚产业界、学术界及研发机构多方力量，推动具身智能技术的研究与应用，着力培育未来的人工智能创新人才，加速具身智能技术与教育的深度融合。
AIR与地瓜机器人签约
AIR与毫末智行科技有限公司签约
具身智能未来教育联盟签约
此外，AIR DISCOVER Lab助理教授赵昊展示了DISCOVERSE具身仿真平台。该平台旨在通过高保真的物理世界数字化，结合物理引擎和并行化渲染技术，实现面向具身任务的通用数据仿真，并首次支持不同尺度室内外场景的丰富机器人任务。清华AIR DISCOVER Lab博士后石璐介绍了实验室的RDK UniBots具身智能科教平台。该平台作为具身智能科教机器人的通用体系架构首次正式发布。RDK UniBots平台面向从0到1的机器人开发，兼容广泛的教育场合，在高校科教实践和多项国际机器人比赛上形成具体应用。AIR两位清华特奖得主高焕昂、丁恺睿，博士后颜子轲、顾伟斌介绍了DISCOVER Lab在具身智能方向的相关研究成果，并在展厅进行了demo和海报展示。随后，实验室团队成员与参会人员围绕未来发展趋向、具身智能技术创新及其在行业应用中的相关关键问题，展开了全面且深入的交流探讨。
AIR Open Day圆满召开，为具身智能领域的前沿研究成果提供了集中展示与交流的平台，促进了不同研究方向的思想碰撞与技术融合，有助于激发更多创新性的研究思路，推动具身智能从理论走向现实。
关于DISCOVER实验室
AIR DISCOVER实验室成立于2020年，聚焦具身智能领域研究，旨在利用机器学习、计算机视觉、计算机图形学、机器人学、运筹学、高性能计算与人机交互等前沿技术，围绕车路协同（V2I）、用户直连制造（C2M）、实验室自动化等各应用场景，构建以感知、规划、控制与决策为核心的智能算法平台体系，结合涵盖设计、工艺、计算与人因的智能系统架构体系，研究人-机-边-云四位一体的人在环路多智能体协同系统，开展具有创新性的算法理论与系统架构研究，紧贴以制造业为主的国家重点行业需求，攻克以人为中心的场景理解、人在环路机器学习、仿真到现实迁移与柔性制造工艺等关键技术瓶颈，与产业界深入合作探索自动驾驶与柔性制造的范式转移路径并实现关键技术验证与落地，推动我国在智慧交通和智能制造领域的产业升级。
来源：清华大学智能产业研究院