最近社区内部有同学留言，强化学习是不是比较古老的学科，审稿人还会青睐吗？ 先回答这位同学的问题，RL是个学科，但是以发展时间来判断fashionable不是很合理。最近这段时间，在 arxiv上看到了很多关于RL、RL+VLA的内容，应用在机械臂、人形等本体上。 甚至其他领域也在依靠RL来做产品优化比如自驾，可以说，RL相当重要，相关工作在顶会上出现的也比较 多。 强化学习发挥着重要作用～ 说到具身智能机器人，无论是人形还是四足，都离不开的一个重要任务是步态控制，这也是迈向通用具身 必须要攻克的难关。 而目前主要方案即是强化学习，宇树、智元等公司的人形机器人大多通过强化学习完成对应任务，包括： 爬楼梯、爬山、跑步、跳舞、翻跟头等各类高难度动作的学习，从而赋予产品能够适应救援、测量、危险 环境的场景。 除此之外机械臂的VLA+RL方案在学术领域越来越受欢迎，RL让机器人执行的更高效、丝滑与顺畅。 但强化学习涉及内容众多，而且非常吃研究经验。体系较大、内容繁杂，很多小白根本不知道怎么入门， 发出一篇论文更是难度极大。产出一篇符合对应标准的论文需要在方法论证、实验结果、写作方式等几个 大模块上突击。哪一环节出错了， ...

强化学习行业应用与重要性 - 强化学习在学术和工业界持续受到重视，在顶会上出现较多，并非古老过时的学科 [1] - 强化学习是具身智能机器人（如人形、四足）实现步态控制等复杂任务的核心技术，应用于爬楼梯、跑步、跳舞等高难度动作 [2][8] - 机械臂的视觉语言动作模型与强化学习结合方案在学术领域越来越受欢迎，能提升执行效率与流畅度 [3][8] 强化学习领域面临的挑战 - 强化学习体系庞大且内容繁杂，对研究经验要求高，初学者入门难度极大 [5][9] - 产出符合顶会标准的论文需在方法论证、实验结果、写作方式等多模块达到要求，任一环节出错都可能导致低分 [5] 论文辅导课程核心内容 - 课程周期为14周核心在线辅导加8周维护答疑，目标产出可投向RAL/ICRA/IROS/CoRL等顶会的论文初稿 [9][15] - 采用6人小班模式，每周1次直播课并配有课程录播和专属助教答疑 [7][15] - 课程面向前沿，基于最新的IsaacLab仿真环境，并提供四足、人形、机械臂三轨并跑的研究主题选择 [15][16] 课程具体模块与产出 - 课程涵盖论文方向选择、强化学习基础、仿真环境、sim2real技术、各机器人本体专项及写作投稿全流程 [17][18][19] - 学员将完成理解算法原理、手写代码、仿真训练、定量分析报告及论文初稿等一系列交付物 [20][23] - 结营后8周维护期提供补实验、改图、润色与审稿回复支持 [21] 师资力量与研究选题 - 授课导师来自美国顶尖高校，在RSS、ICRA、IROS、RAL等顶级会议期刊有发表经验并担任审稿人 [21] - 课程提供四足机器人跨任务运动技能迁移、人形机器人全身运动控制等具体研究方向的可创新idea [24] 学员要求与课程特色 - 学员需具备一定的Python编程和Linux基础，并建议配备12G以上显存的Nvidia GPU，无实机亦可完成仿真 [25][27] - 课程强调科研闭环，提供从方法、工程、评测到写作投稿的全流程陪跑，每周有明确任务指标 [30]

最近社区内部有同学留言，强化学习是不是比较古老的学科，审稿人还会青睐吗？ 先回答这位同学的问题，RL是个学科，但是以发展时间来判断fashionable不是很合理。最近这段时间，在 arxiv上看到了很多关于RL、RL+VLA的内容，应用在机械臂、人形等本体上。 甚至其他领域也在依靠RL来做产品优化比如自驾，可以说，RL相当重要，相关工作在顶会上出现的也比较 多。 强化学习发挥着重要作用～ 说到具身智能机器人，无论是人形还是四足，都离不开的一个重要任务是步态控制，这也是迈向通用具身 必须要攻克的难关。 而目前主要方案即是强化学习，宇树、智元等公司的人形机器人大多通过强化学习完成对应任务，包括： 爬楼梯、爬山、跑步、跳舞、翻跟头等各类高难度动作的学习，从而赋予产品能够适应救援、测量、危险 环境的场景。 除此之外机械臂的VLA+RL方案在学术领域越来越受欢迎，RL让机器人执行的更高效、丝滑与顺畅。 但强化学习涉及的体系较大、内容繁杂,很多小白根本不知道 怎么入门,发出一篇论文更是难度极大。没有完整的学习体 系,将会处处踩坑,久久不能入门,导致最终放弃学习,错失 了机会。为了解决这个痛点,具身智能之心联合业内专家, ...

强化学习在具身智能机器人领域的应用 - 强化学习是具身智能机器人（包括人形和四足机器人）实现步态控制等复杂任务的核心技术，宇树、智元等公司的人形机器人通过强化学习完成爬楼梯、爬山、跑步、跳舞、翻跟头等高难度动作[3] - 强化学习方案使机器人产品能够适应救援、测量、危险环境等场景[3] - 机械臂的视觉语言动作模型结合强化学习方案在学术领域越来越受欢迎，该方案使机器人执行任务更高效、丝滑与顺畅[4][9] 强化学习论文辅导课程核心内容 - 课程周期为14周在线集中辅导加8周维护答疑，目标帮助学员产出可向RAL、ICRA、IROS、CoRL等顶级会议或期刊投稿的论文初稿[10][18] - 课程采用6人小班制，每周1次直播授课并配有视频录播和专属助教答疑[8][18] - 课程提供四足、人形、机械臂、VLA+RL四个大方向的研究主题，学员可三选一主线，并根据各自方向确定研究主题[18][19] 课程技术框架与产出 - 课程基于最新的Isaac Lab仿真环境，提供可复现的基线代码和真机部署参考代码，涵盖Sim2Real和Real2Sim2Real完整流程[18][19][23] - 学员将学习SAC、PPO、BC、Diffusion Policy等强化学习算法，并在复杂地形鲁棒行走、外推冲击恢复、速度曲线跟踪等任务上进行实战[19][23] - 课程产出包括论文IDEA确认、项目实现、实验指导、写作润色和初稿形成，结营后8周内提供论文维护支持（补实验、改图、润色与回复）[8][18][25] 研究课题示例与师资力量 - 研究课题示例包括基于终身学习的四足机器人跨任务运动技能迁移、神经科学启发下的人形机器人全身运动控制等前沿方向[30] - 授课导师Jack来自美国顶尖高校，是具身智能与机器人领域的博士后研究员，曾在RSS、ICRA、IROS、RAL等顶级会议期刊发表论文并担任审稿人[27] - 课程强调科研闭环，提供从方法、工程、评测到写作、投稿、维护的全流程陪跑，每周设定明确的任务指标和里程碑[18][36]

行业发展趋势 - 自动驾驶和具身智能成为AI技术发展的主线 支撑了近一半的技术路线和融资金额 [1] - L2~L4自动驾驶功能逐步实现量产 人形机器人和四足机械狗等具身智能产品完成复杂动作演示 [1] - 行业对技术和人才需求旺盛 尤其在自动驾驶、具身智能、3D视觉和机器人领域 [1] 求职社区概况 - AutoRobo知识星球专注于自动驾驶、具身智能和机器人方向的求职交流 成员近1000名 [2] - 成员包括地平线、理想汽车、华为、小米汽车等公司的社招人员以及2024-2025届秋招学生 [2] - 社区提供面试题目、面经、行业研报、谈薪技巧、内推资源和简历优化等服务 [2] 招聘信息 - 日常分享算法、开发、产品等岗位信息 涵盖校招、社招和实习机会 [3] - 寒武纪持续招聘2026届实习生 包括C++开发、PyTorch框架研发和软件测试开发等岗位 [4] 面试资源 - 汇总自动驾驶和具身智能方向的"一百问"系列 涵盖毫米波视觉融合、BEV感知、多传感器标定等核心技术 [6][7] - 具身智能领域包含Occupancy感知、相机标定、端到端自动驾驶等专项问题 [8][12] - 整理社招/校招全流程面经 包括代码题、项目细节和面试复盘 [15][19] 行业研究 - 提供领域研报帮助理解行业发展状态、前景和产业链 如世界机器人报告、中国具身智能创投报告等 [13][14] - 深度分析具身智能技术路线、市场机遇和人形机器人量产硬件等专题 [14] 职业发展支持 - 汇总机器人、自动驾驶和AI类专业书籍 构建知识体系 [18] - 分享谈薪技巧、HR面常见问题和岗位薪资谈判策略 [17][20] - 提供转行经验、面试官建议和岗位技能树等职业指导 [20]

点击图片▲立即收听 " 我们就是不到黄河心不死，到了黄河心也就死了。隔壁公司之前来汉诺威，花了一百多万，一毛钱订单也没带回去。我认识的大部分的小展商，来个一两次也就不 来了。 " —— 汉诺威上的中国参展商 文 / 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道） 德国下萨克森州汉诺威市的天空，像水洗过的蓝色绸缎般，白云被印染在上面。 室内，在中国风音乐中，两只蓝色的机器蝴蝶翩翩起舞，引得人们驻足观看；各种高级机械手带我们回到了那个熟悉的制造业宇宙：开场舞台上模 仿变形金刚大变身的机械手，拿着光剑玩星球大战的机械手，捏着迷你玩具汽车的机械手，能用自然语言交互的机械手…… 拿着光剑玩星球大战的机械手 没错，第77届德国汉诺威工业博览会又如约而至了。 然而，开幕式中的一句政治宣言打破了原本纯粹的气氛。 "我们与你们站在一起。加拿大不是随便什么人的联邦州。" 即将离任的德国总理朔尔茨步伐沉重地走向讲台，发表了开幕致辞，剑指美国总统特朗普的关税政策。今年3月，特朗普连续签署命令，将对进口 汽车、钢铁和铝征收25%关税，德国和欧盟首当其冲。就在工博会开幕前几天，特朗普还特意喊话："若欧盟加拿大联手，将大规模加征关税。" 在此背景下，屡 ...

文章核心观点 - 四足机械狗在工业、军事、消费等场景具备较强发展潜力，虽国内起步晚但商业化潜力大，应持续关注关键零部件、本体厂与应用场景三个方向 [1] 四足机器狗特点与潜力 - 外形与四足动物相似，可自主行走，能跨越崎岖复杂地形，兼顾灵活性、自动避障、多地形自适应等特点，可穿越人类无法抵达的环境，在多场景有发展潜力 [1] 行业参与者情况 - 海外主要参与者有波士顿动力、ANYbotics等，技术研发起步早；国内主要参与者有宇树科技、云深处科技、蔚蓝智能等，聚焦工业级和消费级场景研发落地，国内重视应用场景落地和成本管控，商业化潜力更大 [2] 软硬件架构与技术 - 主要软硬件架构分为感知端（传感器系统）、决策端（导航&规划系统）、运控端（运动控制系统），与人形机器人技术同源，可为其量产积累经验 [2] - 主流运控算法采用SLAM定位导航 + MPC运控/强化学习运控方案，AI具身智能引入有望打通感知 - 决策 - 执行壁垒，英伟达NaVILA采用VLA架构在宇树机器狗测试成功率达88% [3] 硬件情况 - 关节电机执行器是关键组成部分，单只机器狗搭载12个执行器，价值量占比较高，传感器朝多模态方向发展有望提升附加价值 [4] - 电机、减速器供应链相对稳定，重点关注部件供应商在本体厂的验证合作情况，后续供应链变量可能集中在模组厂参与，现阶段本体厂多自研执行器，后续模组厂可能加入做配套 [4]