1.制定具身智能大模型方向的总体技术路线，包括多模态大模型架构、数据体系、算法栈与平台生态，并将自动驾驶的时序预测、感知融合、决策建模经验迁移到具身智能场景，形成可落地方案。 2.主导视觉-语言-动作多模态大模型架构设计，推进自监督、强化学习、行为克隆、世界建模等算法研究与落地；搭建大规模训练体系，包括分布式训练、混合精度优化、多模态数据融合。 3.构建仿真 → 实机（Sim2Real）验证体系，确保模型从算法到机器人端的可用性与稳定性；监督模型部署与工程化，包括模型压缩、推理加速、边缘部署。 4.组建并管理算法、数据、平台等跨学科团队（10~50人规模），推动与高校、科研院所、企业合作，打造联合实验室及技术生态，并指导博士后及算法科学家开展研究与技术落地。 5.主导算法前沿研究，发表高水平论文，指导专利申请及技术创新成果。

1.博士及以上学历，计算机科学、人工智能、控制科学、机器人学或相关领域，具备自动驾驶/智驾大模型算法背景，覆盖感知、预测、决策全流程。 2.精通深度学习与大模型理论，熟悉 Transformer、Diffusion、RL、GNN 等架构，掌握多模态建模（视觉/语言/动作/力觉）、时空建模、世界模型与强化学习，有大规模训练经验（Billion-scale 参数模型），能独立搭建分布式训练体系。 3.熟悉仿真平台（Isaac Sim、Habitat、Mujoco）及 Sim2Real 迁移。 4.具备系统级思维，能从算法、数据、平台到硬件形成闭环方案，拥有出色的团队领导与跨部门沟通能力，对具身智能及大模型技术趋势有深刻理解与前瞻判断。 5.加分条件：在顶会（CVPR/ICRA/NeurIPS/ICLR/RSS/AAAI）有论文或开源项目，曾在头部企业（如 Tesla、Waymo、百度 Apollo、OpenAI、DeepMind 等）主导或核心参与大模型/机器人项目，有创业或从零搭建团队经验，具备战略思考和产品落地能力。