（重点）机器人-感知交互 1. 计算机视觉、语音处理、人工智能、机器人学等相关领域博士学历。 2. 在顶级会议（CVPR, ICRA, RSS等）发表过相关论文，研究方向具前沿性（如具身智能、主动感知、跨模态生成）。 3. 扎实的算法实现能力（Python/C++），熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。 4. 具备强烈的解决问题导向思维，能将理论创新转化为实际性能提升。 1. 攻克特定技术难点（如动态物体跟踪、噪声环境语音识别、少样本学习交互）。 2. 设计并实现新型感知或交互算法，进行大量实验验证与论文/专利产出。 3. 参与构建算法评估体系与工具链，支持模型训练、部署与优化。 4. 与硬件团队合作，参与传感器选型与定制，优化算法与硬件的协同。 （重点）机器人-任务决策 1. 人工智能、控制科学、机器人学、运筹学等相关领域博士学历。 2. 在机器人决策相关方向（如强化学习、逆强化学习、模仿学习、运动规划）有深入研究与成果。 3. 熟悉主流决策框架（如MoveIt, Ompl），具备机器人系统（如机械臂、移动底盘）实际编程与调试经验。 4. 具备良好的数学建模与算法实现能力，能独立开展创新性研发。 1. 研发新一代决策与规划算法（如基于大模型的任务分解、社会合规导航、多机协同策略）。 2. 负责算法在仿真及真实机器人平台上的验证、调试与性能优化。 3. 参与构建大规模仿真环境与决策评估基准，加速算法迭代。 4. 撰写高质量技术文档与研究论文，推动团队技术影响力。 （重点）软件与嵌入式 1. 专业： 计算机科学与技术、软件工程、电子工程、嵌入式系统、控制理论与控制工程等相关专业。 2. 研究方向： 高可靠/高安全嵌入式系统、实时计算与操作系统、系统软件形式化验证、软硬件协同设计、嵌入式AI与智能计算架构等。 1. 负责研究面向机器人复杂、高动态任务的实时可靠软件架构范式与设计方法学。 2. 负责研究机器人底层嵌入式系统的确定性调度、资源管理与强实时保障理论与技术。 3. 负责研究基于形式化方法的机器人核心软件/嵌入式系统的高安全设计与验证技术。 4. 负责研究软硬件协同设计方法，包括专用计算架构、芯片-操作系统-中间件协同优化，以突破性能与能效瓶颈。 5. 负责构建高可靠软件与嵌入式系统研究原型，在实际机器人平台上验证关键技术，并推动其向产品级解决方案演进。 （重点）边缘计算 1. 专业： 计算机科学与技术、电子工程、物联网工程、嵌入式系统等相关专业。 2. 研究方向： 边缘智能、端云协同计算、实时嵌入式系统、算力-算法协同设计、边缘安全与隐私等。 1. 负责机器人边缘计算体系架构的创新设计，研究算力在端、边、云之间的最优分配与协同机制。 2. 负责前沿边缘AI推理算法、轻量化模型与异构计算加速技术的研发与应用。 3. 负责研究面向机器人实时响应的边缘计算资源调度、任务卸载与确定性通信技术。 4. 负责攻克机器人边缘系统在低功耗、高可靠、强安全方面的核心挑战。 5. 负责构建机器人边缘计算原型平台，验证关键技术并推动其产品化集成。

（重点）机器人-感知交互 1. 计算机视觉、语音处理、人工智能、机器人学等相关领域博士学历。 2. 在顶级会议（CVPR, ICRA, RSS等）发表过相关论文，研究方向具前沿性（如具身智能、主动感知、跨模态生成）。 3. 扎实的算法实现能力（Python/C++），熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。 4. 具备强烈的解决问题导向思维，能将理论创新转化为实际性能提升。 1. 攻克特定技术难点（如动态物体跟踪、噪声环境语音识别、少样本学习交互）。 2. 设计并实现新型感知或交互算法，进行大量实验验证与论文/专利产出。 3. 参与构建算法评估体系与工具链，支持模型训练、部署与优化。 4. 与硬件团队合作，参与传感器选型与定制，优化算法与硬件的协同。 （重点）机器人-任务决策 1. 人工智能、控制科学、机器人学、运筹学等相关领域博士学历。 2. 在机器人决策相关方向（如强化学习、逆强化学习、模仿学习、运动规划）有深入研究与成果。 3. 熟悉主流决策框架（如MoveIt, Ompl），具备机器人系统（如机械臂、移动底盘）实际编程与调试经验。 4. 具备良好的数学建模与算法实现能力，能独立开展创新性研发。 1. 研发新一代决策与规划算法（如基于大模型的任务分解、社会合规导航、多机协同策略）。 2. 负责算法在仿真及真实机器人平台上的验证、调试与性能优化。 3. 参与构建大规模仿真环境与决策评估基准，加速算法迭代。 4. 撰写高质量技术文档与研究论文，推动团队技术影响力。 （重点）软件与嵌入式 1. 专业： 计算机科学与技术、软件工程、电子工程、嵌入式系统、控制理论与控制工程等相关专业。 2. 研究方向： 高可靠/高安全嵌入式系统、实时计算与操作系统、系统软件形式化验证、软硬件协同设计、嵌入式AI与智能计算架构等。 1. 负责研究面向机器人复杂、高动态任务的实时可靠软件架构范式与设计方法学。 2. 负责研究机器人底层嵌入式系统的确定性调度、资源管理与强实时保障理论与技术。 3. 负责研究基于形式化方法的机器人核心软件/嵌入式系统的高安全设计与验证技术。 4. 负责研究软硬件协同设计方法，包括专用计算架构、芯片-操作系统-中间件协同优化，以突破性能与能效瓶颈。 5. 负责构建高可靠软件与嵌入式系统研究原型，在实际机器人平台上验证关键技术，并推动其向产品级解决方案演进。 （重点）边缘计算 1. 专业： 计算机科学与技术、电子工程、物联网工程、嵌入式系统等相关专业。 2. 研究方向： 边缘智能、端云协同计算、实时嵌入式系统、算力-算法协同设计、边缘安全与隐私等。 1. 负责机器人边缘计算体系架构的创新设计，研究算力在端、边、云之间的最优分配与协同机制。 2. 负责前沿边缘AI推理算法、轻量化模型与异构计算加速技术的研发与应用。 3. 负责研究面向机器人实时响应的边缘计算资源调度、任务卸载与确定性通信技术。 4. 负责攻克机器人边缘系统在低功耗、高可靠、强安全方面的核心挑战。 5. 负责构建机器人边缘计算原型平台，验证关键技术并推动其产品化集成。