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· 开展下一代机器人基座模型、世界模型（World Model）及世界动作模型（World Action Model）研究，推动通用具身智能发展。

· 研究 Vision-Geometry-World-Action 新型模型范式，联合学习视觉表征、3D几何、时序动态、物理世界表征与机器人动作。

· 利用大规模视频、语言、动作及机器人多模态数据，学习可泛化的物理世界表征，并实现从环境理解到机器人动作的直接映射。

· 探索世界建模、未来预测与动作生成之间的关系，研究训练阶段利用世界模型学习物理知识、推理阶段高效生成机器人动作的新型 World Action Model。

· 研究自监督视频学习、多模态预训练、模仿学习、Diffusion/Flow Matching及强化学习等规模化训练方法。

· 构建大规模机器人视频-动作数据集及训练Pipeline，研究数据治理、数据Scaling及跨机器人本体泛化。

· 在仿真及真实机器人平台上进行验证，覆盖机械臂、移动机器人、人形机器人及工业机器人。

· 跟踪 Physical AI、Robotics Foundation Model、World Model、VLA及Robot Learning 前沿技术，并推动科研成果向博世技术平台和未来产品转化。

· 与博世中国及全球研究团队、业务部门合作，开展技术战略、原型开发、技术转移及合作伙伴挖掘。

· 计算机科学、人工智能、机器人、电气工程、机械工程、机电一体化等相关专业优秀硕士，博士优先。

· 在 Foundation Model、World Model、VLA、多模态学习、3D/几何学习、视频建模或Robot Learning 等方向具有扎实科研经验。

· 熟悉 Transformer/ViT、视频表征学习、3D几何、Latent World Model及生成式模型。

· 具有 World Action Model、Vision-Geometry-Action 或将世界表征与机器人动作生成相结合的研究经验者优先。

· 熟悉模仿学习、强化学习、Policy Learning、Diffusion/Flow-based Policy或Sim-to-Real。

· 具有大规模视频、多模态及机器人数据预训练或数据治理经验者优先。

· 具有真实机器人或 Isaac Sim、MuJoCo、NVIDIA Omniverse 等仿真平台经验者优先。

· 熟悉 Python/C++、PyTorch，具备较强的工程实现能力。

· 在 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、CoRL、RSS、ICRA、IROS 等顶级会议发表论文者优先。

· 热爱基础研究、技术创新和真实世界应用，具备良好的沟通、协作和自主工作能力。

· 英语流利，具备良好的口语及书面沟通能力。

· 实操模型在真机上的开发

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