摘要：在人工智能的浪潮中，具身智能和机器人技术正以前所未有的速度发展。随着真机模仿学习成为当下的热点，我们面临着一个关键问题：如何将机器人的可靠性提升至99.9x%%，以满足日益增长的工业和商业需求？

在人工智能的浪潮中，具身智能和机器人技术正以前所未有的速度发展。随着真机模仿学习成为当下的热点，我们面临着一个关键问题：如何将机器人的可靠性提升至99.9x%%，以满足日益增长的工业和商业需求？

12 月 8 日（周日），雷峰网&AI 科技评论联合“石麻笔记”共同发起了主题为“RL+Control：将机器人可靠性逼进99.9x%”的线上圆桌直播。本次直播将邀请四位来自学术界、工业界的杰出嘉宾，他们将分享前沿的研究成果和实践经验，探讨如何通过强化学习（RL）和控制理论（Control）的结合，推动机器人技术的可靠性达到新高度。

直播时间：

12 月 8 日（周日）上午 10:00

直播平台：

雷峰网& AI科技评论视频号（点击下方视频号或识别文末海报二维码预约本次直播）

直播主持：

王建明，英诺天使基金VP、石麻笔记主理人。王建明关注AI机器人领域的投资机会，曾投资过蝉妈妈、易弗明、云深处、傲鲨智能、镁伽机器人等项目。

石麻笔记是一个关注AI机器人领域最前沿的学术和产业进展的科技博客。

嘉宾介绍：

罗剑岚

罗剑岚是伯克利人工智能研究(BAIR)实验室的博士后学者，与Sergey Levine教授合作。2022年回到学术界全职工作之前，他在Google [X]担任研究员，与Stefan Schaal教授合作了两年。他于2020年在加州大学伯克利分校获得硕士和博士学位，还曾在DeepMind和Everyday Robots工作过。罗剑岚在强化学习+真机这条路线上持续深耕七八年，也于近期推出强化学习+真机这条路线上非常有代表性的两篇工作SERL和HiI SERL。

石冠亚

石冠亚是卡内基梅隆大学(CMU)机器人研究所和计算机科学学院的助理教授，领导 LeCAR 实验室(Learning and Control for AgileRobotics)，于2022年在加州理工学院(Caltech)完成博士学位:导师为Soon-Jo Chung和Yisong Yue。2017年，他获得清华大学工学学士学位。从2022年到2023年，他在华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院担任博士后学者，与Byron Boots合作。

卢宗青

卢宗青现任北京大学计算机学院长聘副教授，国家级青年人才，智源学者。主要研究方向是强化学习、多模态大模型、通用智能体。旨在赋予智能体自主获取技能、决策与推理能力，在开放世界中完成复杂任务、合作和交流，迈向通用人工智能。

朱秋国

朱秋国是云深处创始人兼CEO，同时也是浙江大学控制科学与工程学院副教授，主要研究领域为仿生机器人和机器智能，主持研制人形机器人“悟空”、四足机器人“绝影"以及四轮足机器人“山猫"。他于2008年获得浙江大学机械工程学士学位，2011年和2020年分别获得浙江大学控制科学与工程硕士和博士学位。他也是云深处科技(DEEP Robotics)的创始人，云深处是全球四足机器人行业应用的引领者，自主研发的“绝影"系列机器人在国际同类产品中已经达到先进水平，并率先在电力、消防、隧道、安防等领域投入使用。

适合人群：

对人工智能、机器人及自动化技术感兴趣的学者、工程师、开发者。

希望了解强化学习与控制技术如何在真实环境中应用的行业从业者。

关注具身智能和真机模仿学习的技术爱好者。

来源：AI科技评论一点号