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。
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。
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/
Feng Han received the B.S. and M.S. degrees from Tsinghua University in 2007 and 2009, respectively, and the Ph.D. degree from the University of Maryland, College Park in 2013, all in electrical engineering. Currently, he is a Principal Engineer/Director at Xpeng Motors, San Diego, CA, USA, working as the lead of sensor fusion since 2019. Prior to joining Xpeng, he was with Corporate Research and Development, Qualcomm Inc., working on wireless communications, smart wearable devices, and various key modules of autonomous driving. His research work MIMO system received a Best Paper Award for at IEEE WCNC’08. His Ph.D. research on time reversal technology was recognized by the university-level Invention of the Year Award and The Jimmy H. C. Lin Invention Award, both at the University of Maryland, in 2013. He was a founding member of Origin Wireless, Inc, founded in 2013 in Maryland, which pioneers the commercialization of this time reversal technology for wireless ambient sensing.
北京理工大学硕士，主要从事计算机视觉和自动驾驶相关工作。提出StreamPETR,Far3D和OmniDrive等方法，并在nuScenes的检测和跟踪榜单上多次获得第一名。
北京大学博士，极智嘉定位组总监拥有丰富的自动驾驶领域经验，多次参与国内外无人车与机器人比赛；扎实的编程能力，曾获ACM中国赛区银牌。十年SLAM领域研究经历，发表论文5篇，申请专利8项。深入SLAM算法与工程化落地，解决了动态场景变化的挑战，完成从20公斤到5吨的SLAM机器人产品线布局。
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。
程光亮，现任利物浦大学长聘Reader(副教授)，2020年获得北京市高级职称。2017年博士毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，2017-2023担任商汤科技自动驾驶感知团队研发副总监，带领团队完成多个大项目交付。目前发表SCI和EI学术论文近80篇，被引用量近4000次，其中CCF A类国际期刊和会议（T-PAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、MultiMedia等）近30篇。申请国内及国外专利申请30个以上。现主要研究方向为图像/视频场景理解，Deepfake Detection，机器人-自动驾驶感知算法，以及语言-视觉联合学习等。现主持（PI）一项Alan Turing Institute项目基金，并联合主持（Co-I）一项欧盟Horizion project。
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
具身智能算法专家、原无人车高级算法工程师，东北大学硕士，师承国内具身领域知名学者方正教授，深耕人形机器人、四足机器人、无人车、无人机等领域。曾作为骨干参与 Top2 电商第 1-4 代无人配送车技术研发及 Top2 图商百万公里高精地图创建与车端应用，在多模态感知融合、动态路径规划、多源数据融合处理等关键技术方向具备深厚工程经验，擅长将前沿算法转化为实际场景解决方案。
