新入职教授介绍 PROFILE
顾家远
信息科学与技术学院
助理教授、研究员、博士生导师
╱ 个人简介 ╱
顾家远，博士，现任上海科技大学信息科学与技术学院助理教授，研究员、博士生导师。2024年博士毕业于加州大学圣地亚哥分校，师从苏昊教授。2018年本科毕业于北京大学信息科学技术学院智能科学系，指导老师为王立威教授。
研究方向为具身智能，聚焦于服务于具身智能的三维视觉和可泛化的机器人决策模型，在计算机视觉、机器学习、机器人等国际重要学会会议（CVPR，NeurIPS，ICLR，ICRA等）上均有发表。参与的项目Open X-Embodiment获得了ICRA 2024的Best Paper Award。同时，顾老师也担任相关领域会议的审稿人，并在RSS，ECCV，CVPR等学术会议上组织过相关的研讨会和教程。
╱ 写给学生的话 ╱
“量力而行，尽力而为”
“卷”和“躺”是我们经常面临的选择题。在有机会的时候不去尝试和努力，事后会后悔；在能力不足的时机去勉强自己，可能丢失初心和持久努力的动力。以科研为例，如果过久地待在舒适区，跟不上新方法和新理念，有可能被时代所淘汰；如果超过自身能力范围去死磕难题，则也许会铩羽而归、闷闷不乐，失去研究的兴趣。我相信，大多数人是需要正反馈的，即便科研有时需要坐冷板凳。因此，不妨花点时间深入了解自己，制定一些自己能力边界附近的目标，形成属于自己的正反馈循环。虽然做有挑战性的事情难免有时痛苦，但希望同学们能积极乐观地迎接挑战。因为完成一个挑战所获得的成就感是令人愉悦的，所获的成长也往往会产生长久和深远的影响。希望同学们在生活、学习和工作中，更多地了解自己，不断地探索自己，最终能够实现自己的目标。
╱ 研究方向和研究内容简介 ╱
顾老师的研究方向主要是 具身智能（Embodied AI） 和 三维视觉（3D Vision） 。 ChatGPT虽然体现出令人惊叹的智能，但它仍然生活在虚拟世界中。具身智能的研究目标正是创建具有“身体”的智能体，通过感知自身和外界并执行技能来与物理世界进行交互。它涉及到计算机科学的许多方面，包括计算机视觉、机器学习、机器人等，因此是一个需要各个领域知识融合的方向。其中，三维视觉着力于研究如何对于我们所处的三维世界进行感知和建模。
顾老师目前的一个 研究目标 是创造具身智能的基础模型。这个模型接受不同模态的输入（比如图像、语言、机器人的关节角等），可以输出中间的推理过程（比如检测出感兴趣的物体，可能的机械手运动轨迹），或者直接输出控制机器人的动作指令。相较于传统的机器人学，数据驱动（data-driven）的范式正在改变这个领域，也是具身智能的一大特点。顾老师从 数据和模型 两个方面来举例一些他感兴趣的问题：
创造更多的数据
Real-to-sim：快速构建物理世界的数字孪生（digital twin）可以帮助我们更公平有效地去评测模型（比如simpler-env），或是获得更多用于物理仿真的素材（One-2-3-45++）。
图：Simpler-Env
Sim-to-real：利用物理仿真来获得更多的交互数据（ManiSkill2）。
图：ManiSkill2专家示例
Better teleoperation：我们人类仍是目前最强大的智能体，如何高效地获得人类的示例数据是一个重要的问题。
探索更泛化的模型
如何充分地利用数据去泛化到更多任务和场景？比如探索一些中间表示（RT-Trajectory)。
图:RT-Trajectory(trajectory-conditioned)比RT-1(language-conditioned) 更容易泛化到新的任务（比如擦桌子）
除了上述的例子，他也关注三维视觉在具身智能的应用，比如通用的三维感知模型，三维物体和场景的重建，具有三维推理能力的大语言模型。
╱ 对课题组学生的
寄语和期待 ╱
“学术上，我希望学生们通过科研训练养成思辨的能力（critical thinking）， 通过学术交流锻炼沟通表达的技巧 。科研和考试不同，没有标准答案，而且往往题目都需要你自己给自己出。因此，善于提问题是我心目中科研工作者很重要的能力。生活上，我希望学生们能够做好工作和生活的平衡（work-life balance），养成一些兴趣爱好，花时间陪伴亲人朋友。最后，希望同学们要相信功不唐捐，虽然选择可能大于努力，但是往往努力过后才能看清选择。”
兴趣、爱好
“平时生活中，我热爱运动，喜欢游泳这样强身健体的个人运动，也喜爱篮球、足球这样的团队竞技运动。除了运动，我还喜爱音乐，会拉小提琴，也偶尔自己作曲。”
沪公网安备 31011502006855号
