具身智能技术发展现状 - 全球顶尖科技公司如Tesla、Boston Dynamics、OpenAI、Google等正在竞相布局具身智能领域，代表性产品包括Optimus人形机器人、Atlas、机械手和RT-X项目 [1] - 具身智能的核心在于让AI系统不仅拥有"大脑"，还具备感知和改变物理世界的"身体"，能够理解物理定律、掌握运动技能并适应复杂环境 [1] - 该技术将革命性改变制造业、服务业、医疗健康、太空探索等多个行业，应用场景包括精密装配、手术协助、家庭服务和危险环境救援 [1] MuJoCo技术的关键作用 - MuJoCo(Multi-Joint dynamics with Contact)是连接虚拟与现实世界的重要桥梁，为机器人学习提供高保真、高效率的训练环境 [3] - 解决了传统机器人学习方法的痛点：避免昂贵硬件损坏、加速学习过程(仿真速度比现实快数百倍)、支持极端情况测试 [5] - 技术优势包括：先进的接触动力学算法、高度并行化计算、丰富的传感器模型(视觉/触觉/力觉)、出色的稳定性和数值精度 [5] - 已成为学术界和工业界标准工具，被Google、OpenAI、DeepMind等科技巨头广泛使用 [7] 具身智能实战课程体系 - 课程采用六周模块化设计，包含MuJoCo基础、高级建模、强化学习、机器人控制、多智能体系统和Sim-to-Real迁移等完整知识体系 [13][17] - 设计了六个递进式实战项目：智能机械臂控制(六自由度模型/PID控制器)、视觉引导抓取系统、强化学习运动技能、自适应控制(MPC算法)、多机器人协作、Sim-to-Real迁移验证 [16][18][19][20][21][22] - 教学特色：项目驱动学习、中英双语资料、真实产业应用场景、多难度级别设计、完整工具链实践(PyTorch/Stable Baselines3) [9][10][22] 技术能力培养目标 - 技术能力：掌握MuJoCo高级功能、强化学习核心算法、机器人控制理论和Sim-to-Real迁移技术 [24] - 工程能力：具备完整项目开发经验，熟悉AI工具链(Python生态/深度学习框架)，培养代码规范、文档编写等专业素养 [24] - 创新能力：通过六个项目培养需求分析、方案设计、实施验证、迭代优化的完整研发流程，成为复合型人才 [25] 目标受众与课程安排 - 主要面向四类人群：机器人从业者、相关领域学生、行业转行者和技术爱好者 [28] - 课程将于2025年7月15日开课，采用6周离线视频教学+vip群答疑模式 [26]