知名Tier1高级算法工程师，哈尔滨工业大学博士，具有10年自动驾驶感知算法经验，获得15项自动驾驶领域的专利授权，在IJCV, ICCV, CVPR等顶级期刊会议上发表论文20余篇。
师从赵行老师，聚焦深耕自动驾驶轨迹预测，轨迹规划和仿真模拟方向，著有M2I, InterSim等多篇一作顶级会议论文，曾参与DenseTNT项目在Waymo轨迹预测挑战赛夺得冠军。
庄子文，清华大学交叉信息研究院博士生，曾任上海期智研究院助理研究员。硕士毕业于上海科技大学。曾参加加州大学伯克利分校交换项目和卡耐基梅隆大学暑期科研实习项目。主要研究方向为机器人的运动智能和可部署的足式机器人学习算法，包含软硬件全栈技术开发。曾发表Robot Parkour Learning并且获得CoRL 2023年最佳系统论文入围奖。发表的Humanoid Parkour Learning解决了人形机器人长期以来缓慢行走的问题以及在高动态任务下很难泛化的问题。
Waymo研发经理，特拉华大学博士。现在Waymo领导负责感知和机器学习算法的研发工作，此前曾在苹果特殊项目组担任Tech Lead，并且是Apple AI Research的Founding Member，在苹果期间提出了三维物体检测知名算法VoxelNet。
康奈尔大学博士，提出的基于Pseudo-LiDAR的纯视觉3D物体检测算法，广泛应用于工业界。主要研究方向包括计算机视觉、机器学习、深度估计、3D物体识别。在CVPR，ICCV，ICLR，NeurIPS等会议发表十余篇论文。
他是香港科技大学博士，师从沈劭劼教授。现任大疆多源信息融合算法工程师。研究领域包括，1）无人机集群的状态估计； 2）协作与分布式SLAM； 3）自主无人机系统。在TRO，RAL，ICRA等多个机器人顶刊顶会发表论文并担任审稿人；并发布了包括D2SLAM，Omni-Swarm，VINS-Fisheye，FoxTracker在内的多款开源算法和软件。
前Google研究科学家，斯坦福大学博士，导师为Leonidas J. Guibas教授即将加入清华大学交叉信息研究院担任助理教授在CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，SIGGRAPH，SIGGRAPH Asia等顶级会议发表二十余篇论文，引用数高达6000+，代表作品包括ShapeNet，光谱图CNN，PointNet++等
苏黎世大学与苏黎世联邦理工Robotics and Perpection Group 在读博士生，导师为Davide Scaramuzza。硕士就读于德国达姆萨特工业大学，论文导师为Jan Peters。主要研究方向为增强学习，优化控制，以及自主无人机竞速。论文主要发表在RAL, ICRA, IROS, CoRL等国际机器人会议和期刊。
美国卡耐基梅隆大学博士后，中国科学院沈阳自动化研究所博士, 具有多年无人驾驶感知系统开发经验，现就职于国内某大厂。曾获得ACM亚洲区域赛银牌。在TIP、RAL等期刊和ICRA、IROS、ACC等国际会议上发表多篇论文。
目前于香港中文大学攻读博士学位，师从贾佳亚教授。此前先后在北航、中科院自动化所完成本科和硕士学业。研究领域包括2D/3D神经网络设计、结构搜索、目标检测。在CVPR / NeurIPS / T-PAMI 等会议和期刊上发表过一系列文章，代表工作有DetNAS, RENAS, Stitcher等。
前百度自动驾驶事业部主任架构师，视觉感知方向技术负责人。在机器视觉和机器人领域顶级学术会议（CVPR, RSS）上发表点云和视觉感知方面的论文，把深度学习技术引入百度自动驾驶系统。2019年获得中国专利奖，2014年通过项目《基于深度学习的图像技术研发和应用》获得百度百万美金最高奖。中国科学技术大学学士，中科院计算技术研究所博士。
Patrick（刘兰个川），原小鹏汽车自动驾驶AI团队负责人，在职期间带领团队从零到一搭建了自动驾驶的BEV感知大模型XNet，也参与了中国最大的自动驾驶智算中心“扶摇”的搭建和维护。小鹏汽车也成为中国第一家落地量产自动驾驶纯视觉BEV感知的公司。在XNet技术的驱动下，小鹏城区辅助驾驶XNGP已经在旗舰SUV G9和旗舰轿跑P7i上落地，在中国强对标特斯拉全自动驾驶FSD。Patrick本科毕业于北京大学物理学院，研究生就读于密歇根大学安娜堡分校（University of Michigan, Ann Arbor），获得物理学博士学位。在加入小鹏之前，曾在硅谷和圣地亚哥的多家科技公司任职，利用人工智能进行工业探伤和医学图像处理。
他是德国弗赖堡大学博士生，北京理工大学硕士，研究方向为自动驾驶车辆定位技术。SOTA激光雷达地点识别算法CVTNet、OverlapTransformer（RAL/IROS 2022）、SeqOT（TIE 2022）第一作者。参与开发激光雷达闭环检测算法OverlapNet（RSS 2020）。个人主页：https://github.com/BIT-MJY。
黄思渊，上海交通大学与上海人工智能实验室的联培博士生，师从CUHK-MMLab的李鸿升教授。博士期间的研究课题为多模态通用大模型的高效训练、具身智能以及高效智能体的研究。在CoRL、MM、IROS、ECCV等顶级会议上，以第一作者或共同第一作者身份发表多篇论文。此外，他在具身领域的若干研究成果已成功实现工业部署。
