多模态运控算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习生可积累人形机器人前沿算法经验，未来可向正式算法工程师或研究科学家发展
• 表现优秀者可转正，深入参与人形机器人全栈运控研发，向技术专家或团队核心角色成长
• 可向仿真、部署、系统集成等方向拓展，成为跨领域复合型人才
• 研究多模态输入（视觉、语音、触觉等）驱动的人形机器人运动控制算法，包括动作生成、选择与闭环控制
• 重点攻关视觉运控链路，从视觉感知到规划决策与控制执行，提升动态环境下的实时性和鲁棒性
• 研发全身运动生成模型，包括上肢、躯干、头部、视线以及基座移动与抗扰能力，统一优化可达性、约束和自然度
• 扎实的机器人学基础，理解运动学/动力学、全身控制、稳定性建模等关键约束
• 熟悉至少一种技术体系：生成式模型（Diffusion/Transformer）、MPC、强化学习/模仿学习、VLA等
• 熟练Python/C++，掌握PyTorch或JAX，具备实验复现和工程化实现能力
• 强预研能力：能够独立设计实验、构建baseline、定位瓶颈并迭代优化

申请策略

• 在简历或求职信中表达对人形机器人领域的热爱和长期兴趣，附上相关作品集或GitHub链接
• 提前了解公司（智元机器人）的技术方向和产品，展现对业务的理解
• 突出机器人控制或计算机视觉相关的项目经历，特别是涉及运动生成、视觉伺服、强化学习的项目
• 展示Python/C++编程能力，提及PyTorch/JAX使用经验及相关开源贡献
• 如有论文或专利，强调与多模态、运控、生成式模型相关的工作
• 补习机器人学基础知识，特别是运动学、动力学、全身控制（WBC/IK）等
• 熟悉Diffusion/Transformer模型在动作生成中的应用，尝试复现相关论文
• 学习Sim2Real技术，如MuJoCo/Isaac仿真平台的使用

面试指南

• 回答项目经验时，按照STAR原则（情境、任务、行动、结果）组织，突出个人贡献和关键技术选择
• 对于设计类问题，先明确目标，再拆解模块（感知、规划、控制），分析每个模块的挑战和解决方案，最后总结整体架构
• 技术对比问题时，从核心原理、适用场景、训练稳定性、计算效率等方面比较
• 请介绍一下你在机器人运动控制或视觉伺服方面的项目经验
• 如何设计一个从视觉输入到运动输出的闭环控制方案？请从算法和工程角度阐述
• Diffusion模型在动作生成中如何应用？与GAN或VAE相比有何优劣？
• 简单推导一个全身控制（WBC）的优化问题，并说明关键约束
• 你有过Sim2Real的经验吗？如何处理仿真与现实的差异？