大咖老师
张凯
康奈尔大学博士

康奈尔大学博士,清华大学本科,主要研究方向为基于图片的三维内容生成,具体包括新视角合成、基于神经场函数表征的反渲染、三维重建等。以第一(共同)作者在CVPR发表论文数篇,NeRF++第一作者。

刘轩
元戎启行副总裁/合伙人

元戎启行副总裁/合伙人,本科毕业于首届清华大学姚班,后于新加坡国立大学获得博士,博士研究方向为数据融合与大数据系统。博士毕业后先后在Google总部、百度美国研究院等知名企业工作,现在负责领导元戎启行基础架构的研究和开发。曾发表过3篇VLDB和SIGMOD论文, 担任过VLDB2018和ICDE2018的PC member,已公开国际专利6篇。

汪哲培
博士

浙江大学ZJU-FAST实验室博士,研究领域为无人机自主导航和运动规划、计算最优控制以及离散与计算几何,在TRO/SciRob/RAL/ICRA/IROS等机器人期刊和会议上发表论文十余篇,曾获AUVSI国际空中机器人大赛2017年冠军和2018年任务总冠军,相关工作3度被IEEE Spectrum报道。

刘汶欣
来飞智能定位总监与研发VP

目前担任来飞智能定位总监与研发VP。宾夕法尼亚大学计算机与信息学院,机器人实验室GRASP Lab博士,师从Vijay Kumar和Kostas Daniilidis。主要研究机器人系统的定位算法,涉及计算机视觉,人工智能与系统科学的领域交叉。博士期间在ICRA、IROS、ICCV等会议及期刊发表多篇文章,获得一项专利。一作定位文章获2015年IEEE-CYBER最佳会议论文奖,获选2021年MIT EECS学术新星。

吴宇翔
博士

伦敦大学学院(UCL)计算机系四年级博士生,师从Sebastian Riedel教授和Pontus Stenetorp教授。研究领域包括自然语言处理和机器学习,目前主要关注问答系统、数据生成、知识扩展的预训练语言模型等。他在AI/NLP顶会和期刊(ACL, EMNLP, AAAI, IJCAI, TACL)上共发表9篇文章,被引用超过1100次,代表作有LAMA、PAQ、RNES等。

张强
研究员、博导

浙江大学“百人计划”研究员、博士生导师。曾在2020-2021年在英国伦敦大学学院(University College London)计算机系担任博后研究员,曾在该系攻读博士学位,导师是Emine Yilmaz教授。他在中国科学院攻读硕士,在山东大学攻取学士学位。他的研究主要涉及到机器学习、数据挖掘和生物分子智造等领域,曾参加多项英国政府EPSRC和企业的资助研究项目,在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、WWW等人工智能顶级学术会议和SCI期刊发表二十余篇文章。

殷鹏
Project Scientist

中国科学院博士,现任CMU RI, Project Scientist。长期承担前沿定位导航研究,包括:1)CMU Darpa 地下机器人挑战项目,定位建模负责人;2)NASA 无人机长航程定位负责人;3)CMU Bosch, 室内3D重构项目负责人;4)USASOC特种机器人定位导航负责人;5)NVIDA 地图众包项目负责人。在IROS,ICRA,RSS,RAL,IEEE Trans等多个机器人顶会顶刊发表论文。

叶方华
博士

英国伦敦大学学院(UCL)博士,先后于SIGMOD/WWW/ACL/CIKM/ICDM等学术会议上发表多篇论文。目前主要专注于研究任务型对话系统和对话问答。

杨伟光
高级研究员

毕业后一直在腾讯从事语音领域深度学习加速上线工作,现任腾讯高级研究员。

王鹤
北京大学助理教授

北京大学前沿计算研究中心助理教授,博士生导师。于2014年在清华大学微纳电子学系获得工学学士学位,于2021年在斯坦福大学电子工程系获得博士学位,导师为美国两院院士 Leonidas J. Guibas 教授。于2021年9月加入北京大学,并创立具身感知与交互实验室(Embodied Perception and InteraCtion Lab,简称 EPIC Lab)。研究围绕三维视觉、机器人学和机器学习,在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等国际顶级会议上发表10余篇论文。他的工作开辟了类别级物体六维位姿估计这一子领域,六次获得 CVPR/ICCV oral,并获得2019年 Eurographics 最佳论文提名奖。目前担任 CVPR 2022 和 WACV 2022 领域主席以及诸多顶级会议和刊物的审稿人。

乌宁
首席研究科学家

自动驾驶首席研究科学家,规划控制团队负责人,新加坡国立大学博士。具有10年以上机器人规划控制的研发经验。

赵通
University of Notre Dame 博士生

圣母大学(University of Notre Dame)五年级博士生,即将作为research scientist加入Snap Research。曾获得Snap和亚马逊的奖学金。研究兴趣包括图机器学习、图表征学习和异常检测。论文多次发表在KDD、AAAI、CIKM、TNNLS、TKDE等顶级会议和期刊上。曾担任众多知名会议(如KDD、NeurIPS、ICLR、AAAI等)及期刊(如TNNLS、TKDE等)的程序委员会委员和审稿人。The Machine Learning on Graph (MLoG) workshop (WSDM 2022)的组织者。

朱紫涵
苏黎世联邦理工博士

浙江大学竺可桢学院本科,将于2022年9月前往苏黎世联邦理工学院攻读博士学位。研究兴趣为神经隐式表达和可微渲染。已发表两篇SIGGRAPH论文,一篇一作CVPR论文。 

李庆标
剑桥大学博士生

英国剑桥大学计算机系Prorok Lab博士生(师从 Dr Amanda Prorok)。博士期间主要研究有意识进行信息交换的群体机器人运动规划算法。主要探索基于图神经网络(GNN)为群体智能以及群体机器人构建信息沟通频道,使得群体机器人之间可以学习如何更有效进行显性的信息交换。研究工作可以用于随需响应(mobility-on-demand systems), 自动化仓储物流,以及智慧城市。发表顶会期刊论文10+篇,多次担任国际著名期刊T-RO, RA-L ,ICRA,IROS,AAMAS的审稿人。并受邀在浙江大学,上海交通大学,宾夕法尼亚大学和美国东北大学以及微软剑桥研究院,腾讯Robotics X做专题报告。硕士就读于由杨广中教授和Ara Darzi爵士在帝国理工学院创立的Hamlyn Centre, 主要研究医疗机器人及医疗图像引导干预的现代医学技术。 在Prof Daniel Elson的指导下,进行了为期八个月的关于用多光谱图像进行血氧饱和度估计得独立研究。在此加入Hamlyn Centre前,毕业于爱丁堡大学机械工程系。

傅东旭
高级算法专家

历任百度自动驾驶高级研发工程师,纽劢科技L4部门研发负责人,商汤自动驾驶研发副总监。浙江大学控制系硕士,毕业至今拥有6年+的L4自动驾驶研发经验,擅长3D感知、定位建图和多传感器标定等技术。

高飞
资深AI产品专家

中国电信北京研究院资深AI产品专家,毕业于中科院化学研究所,拥有数学、计算机、药学等交叉学科背景。在大数据与AI领域拥有7年+的AI算法与产品经验,对产业互联网的相关业务与商业模式具有深度研究。2014年开始从事AI算法研究及产品研发工作,主持研发了国内首个药物临床前智能数据平台,得到国家新药评审中心高度认可,多次主持研发了区域电子病历及健康档案大数据平台,服务于江西、山东等省份。曾应邀主持顶级杂志科学(Science)中国年会,参与协和医院“协和百年”信息规划项目,提供临床科研智能平台设计方案。现主持研发AI辅助工业符号语言识别系统,为诸多传统行业加速赋能。

赵季
华中科技大学博士

赵季,华中科技大学博士,CMU博士后,曾在自动驾驶公司担任定位方向的技术负责人。研究兴趣包括3D视觉、多传感器融合、SLAM等。在PAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等发表多篇论文。在定位、建图、标定方面有丰富的项目经验。

王锐
慕尼黑工业大学博士

目前为Marc Pollefeys教授所领导的微软苏黎世Mixed Reality & AI Lab资深研究科学家。慕尼黑工业大学机器视觉组博士,师从Daniel Cremers教授。科研工作在CVPR,ICCV,ECCV,ICRA,IROS,RA-L等会议期刊发表,成果之一被转化为创业公司Artisense,并于博士期间在其担任资深机器视觉研究员。主要研究方向为视觉SLAM和三维重建。

许劲
英特尔工程师

英特尔软件工具和架构高性能库技术咨询工程师,加入英特尔约 5 年。毕业于东京工业大学,获得机器学习硕士学位。他在与全球开发者、企业用户、工程师和研究人员合作,使用英特尔嵌入式工具、高性能库 MKL/oneDNN、深度学习框架等方面拥有丰富的经验。他的研究兴趣包括机器学习、深度学习、性能优化和数据分析研发。

刘力源
博士生

Liyuan Liu is a Ph.D. candidate in Computer Science at the University of Illinois at Urbana-Champaign, advised by Dr. Jiawei Han. In his research, Liyuan strives to reduce the resource consumption of deep learning (i.e., expert efforts for data annotation and computation resources for tuning and training). Liyuan has been awarded several fellowships and scholarships and published more than 20 papers during his Ph.D. study. His research has been starred about 4,000 times in Github and cited about 1,500 citations. More information is available on his web page: http://liyuanlucasliu.github.io/