研究领域

具身智能机器人

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个人简介

王晓波，中国科学院自动化研究所(CBSR)博士，现任深圳理工大学助理教授，博导。主要研究具身智能机器人。总计发表AI相关论文40余篇，第一作者12篇CCF-A类会议或SCI一区期刊。第一作者获CCF B类会议ICME Best Student Paper Runner-Up奖项，合作作者获得PRCV Best Student Paper奖项，多次获得国际顶级会议Workshop竞赛冠亚军。主持并完成国家自然科学基金青年项目。

主要研究方向

以具身智能机器人落地应用为研究背景、聚焦具身感知、具身操作和具身导航技术，搭建机器人智能体，实现智能控制。（可参看小红书王晓波SUAT）：
（一）具身感知
1.研究多模态融合（如视觉、文本、点云、六维力、触觉）
2.研究3D感知与建图（如3D GS；点云分割、匹配、补全）
（二）具身操作
1.研究VLA基座大模型、世界模型（如PI、GR00T系列）
2.研究RL强化学习（如奖励设计）
3.研究具身大模型加速（如蒸馏量化；Token剪枝）
4.研究具身智能数采。（如UMI数采；遥操；Isaac Sim/Isaac Lab仿真；AGI数据生成；视频数据）。
5.研究机械臂传统规控。（如轨迹规划与跟踪；力控与柔顺控制；奇异点规避）
（三）具身导航
1. 研究Social Navigation。（如动态狭窄的人机交互准则）

学习经历

2015-2018中国科学院自动化研究所(CBSR) 博士
2012-2015 天津大学 硕士（保研）
2008-2012 天津大学 学士

工作经历

2026-至今 深圳理工大学，助理教授，博导，具身智能联合实验室主任
2020-2026 深信服科技股份有限公司，具身智能首席科学家
2018-2020 京东AI研究院，博士技术管培生DMT

国际影响力

1.Pattern Recognition，Associate Editor（编委）

所获荣誉

1.IEEE ICME Best Student Paper Runner-up奖项
2.PRCV Best Student Paper 奖项
3.1st place in WebFace160M Track of ICCV2021-MFR
4.1st place in ICCV2019 RLQ Challenge
5.2st place in ICCV2019 LFR Challenge

代表性项目

1.国家自然科学基金青年项目，主持，30万，2022.01-2024.12

代表性论文

1.Yuanchang Liang，Xiaobo Wang（通讯作者）,Kai Wang, Shuo Wang, Xiaojiang Peng, Haoyu Chen, David Kim Huat Chua, Prahlad Vadakkepat. Adaptive Action Chunking at Inference-Time for Vision-Language-Action Models. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (CVPR), 2026.
2.Xiaobo Wang, Shuo Wang, Yanyan Liang, Liang Gu, Zhen Lei. RVFace: Reliable Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition. IEEE Transaction on Image Processing (IEEE TIP, SCI 1区)，2024.
3.Xiaobo Wang et al. Teacher Guided Neural Architecture Search for Face Recognition. Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2021.
4.Xiaobo Wang, Tianyu Fu, Shengcai Liao, Shuo Wang, Zhen Lei, Tao Mei. Exclusivity-Consistency Regularized Knowledge Distillation for Face Recognition. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020.
5.Xiaobo Wang, Shuo Wang, Cheng Chi, Shifeng Zhang, Tao Mei. Loss Function Search for Face Recognition. International Conference on Machine Learning, Vienna, Austria (ICML), 2020.
6.Xiaobo Wang, Shifeng Zhang, Shuo Wang, Tianyu Fu, Tao Mei. Mis-classified Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition. Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI, Oral), 2020.
7.Xiaobo Wang, Shuo Wang, Jun Wang, Hailin Shi, Tao Mei. Co-Mining: Deep Face Recognition with Noisy Labels. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV, Oral), 2019.