【职位愿景】
我们正在定义工业 4.0 的“终极形态”——工业大脑盒子。这不仅是一个边缘计算节点，更是集成了物理
世界模型（World Models）与多模态大模型的具身智能中枢。作为该项目的主要研发负责人，你将主
导突破微米级定位、柔性件自主组装等极限挑战，利用生成式AI与Sim2Real 技术，让机械臂具备类人的
物理直觉与复杂任务泛化能力。
【核心职责】
1. 构建工业物理世界模型： 研发具备高度物理直觉的自监督感知框架，深化模型对工业场景下复杂动
力学及交互特性的底层理解，在极少标注数据的支持下实现跨任务的快速泛化。
2. 构建基于生成式 AI 的工业数据合成与扩增体系： 研发高保真、具备物理一致性的场景生成算法，
通过模拟极端工况与边缘场景，解决精密组装任务中真实样本稀缺及分布不均的挑战，构建具备自
我演化能力的数据闭环系统。
3. 研发多模态感知驱动的端到端具身智能决策模型： 探索视觉、语义与动作序列的深度对齐机制，实
现从非结构化指令或行为演示到高精度控制轨迹的直接映射，提升机械臂在复杂装配任务中的交互
理解力与操作通用性。
4. 建立高精度物理仿真环境与跨域迁移（Sim2Real）架构： 主导构建包含精细动力学特性的数字孪
生场景，通过先进的域随机化与系统辨识算法，攻克仿真环境与真实物理世界之间的表征鸿沟，确
保算法在物理实体上达到微米级的执行可靠性。
5. 视/力/位多模态融合： 攻克柔性线缆（DLO）组装中张力补偿与力学感知难题，主导视觉、力觉与
VLA 策略的实时闭环对齐。
6. 遥操作与人机协同： 构建基于实时反馈的遥操作干预系统，通过专家示教数据闭环持续进化工业大
脑。