强化学习的主要功能与落地场景
说到具身智能机器人，无论是人形还是四足，都离不开的一个重要任务是步态控制，这也是迈向通用具身必须要攻克的难关。而目前主要方案即是强化学习，宇树、智元等公司的人形机器人大多通过强化学习完成对应任务，包括：爬楼梯、爬山、跑步、跳舞、翻跟头等各类高难度动作的学习，从而赋予产品能够适应救援、测量、危险环境的场景。
除此之外机械臂的VLA+RL方案在学术领域越来越受欢迎，RL让机器人执行的更高效、丝滑与顺畅。
然而，强化学习涉及内容众多，而且非常吃研究经验。体系较大、内容繁杂，很多小白根本不知道怎么入门，发出一篇论文更是难度极大。产出一篇符合对应标准的论文需要在方法论证、实验结果、写作方式等几个大模块上突击。哪一环节出错了，都可能导致审稿人的low score。
没有完整的学习体系，将会处处踩坑，久久不能入门，导致最终放弃学习，错失了机会。为了解决入门难、不知道怎么产出论文的痛点，具身智能之心联合业内专家，推出了强化学习领域的1v6论文辅导小班课。
适合对象：硕博生、需要论文指导的其他同学
班型：6 人小班｜每周 1 次直播授课（视频录播保存）｜配专属助教答疑
目标产出：论文IDEA确认 + 项目实现 + 实验指导+ 写作润色 + 初稿形成（RAL/ICRA/IROS/CoRL 等方向）
课程亮点
面向前沿：基于最新的IsaacLab仿真环境，紧跟学术/工业前沿 产出导向：每周里程碑 + 量化指标，结营即完成论文初稿。 三轨并跑：四足、人形、机械臂 三选一主线，根据学员各自方向确定研究主题。 工程到科研一体化：基于IsaacLab的仿真训练环境、可复现的baseline代码，提供真机部署参考代码。 安全与合规：实机安全事项、模型卡/数据卡、风险与伦理等。 小班强陪跑：组会 + 代码/实验复盘 + 写作修改建议。
学后收获
科研选题：按四足/人形/机械臂/VLA+RL 四个大方向提供 6+ 可创新的idea。 数据与基线：基于IsaacLab等最新仿真训练环境、SAC/PPO/BC/Diffusion Policy 等基线代码。 方法与工程：完整 sim2real/real2sim2real pipeline，机器人训练部署等模块可直接复用。 评测标准：成功率、能耗、步态、接触冲击、鲁棒性等指标；≥5 seeds 的统计显著性流程。 写作与投稿：结构化论文模板、统一图表体例、补充材料/视频清单、投稿与审稿回复辅导。 维护期：结营后 8 周论文维护（补实验、改图、润色与回复）。
即使自己没有成熟的idea，也能在给出的idea与 baseline 上迭代出一篇可投论文初稿。
课程大纲（14 周核心 + 8 周维护）
每周：1 次直播课（方法/论文）+ 课程录播 + 专属微信群答疑
Week1–论文方向与投稿分析
主要分析强化学习方向的顶会、顶刊要求，近年来趋势、如何选择适合自己的。
Week2｜强化学习基础（硬件/评测/算法）
内容：强化学习介绍、常用机器人硬件及特点介绍、常用强化学习算法汇总、强化学习评测方法汇总； 学员产出：理解基础的强化学习算法数学原理，熟悉强化学习算法与训练的完整流程，手写最小的强化学习算法与训练代码。
Week3｜仿真环境与平台
内容：Isaac Lab/MuJoCo等常用的机器人仿真训练框架介绍，基本的使用、训练、测试等； 实战方案：典型机器人训练任务讲解，包括四足机器人、机械臂、人形机器人等。 学员产出：完成一个机器人新任务的仿真训练。
Week4–5｜sim2real + real2sim2real（1–2 个 idea）
内容：Sim2Real Gap的深度分析，解决gap的常用方法、典型思路。 学员交付：完成训练策略的sim2sim部署，理解sim2real/sim2sim的核心。
Week6–7｜四足狗强化（1 个 idea）
内容：复杂地形鲁棒行走、外推冲击恢复、速度曲线跟踪；Teacher-Student/RMA等经典训练架构。 学员交付：复杂地形、外界干扰等条件下的行走 Demo + 消融图表等定量分析报告。
Week8–9｜人形强化（1-2 个 idea）
内容：人形机器人训练pipeline详解（包括状态、动作、奖励等），模仿学习。 学员交付：实现强化学习训练行走与模仿学习训练行走两个完整demo + 定量分析报告。
Week10｜机械臂强化 （1个idea）
内容：基础的pick&place训练，基于视觉等多模态信息的pick&place训练。 学员交付：训练一个典型操作任务+定量分析报告。
Week11｜VLA + RL（1 个 idea）
内容：机械臂/人形的VLA灵巧操作，数据采集与VLA fine-tune，基于RL的VLA fine-tune。 学员交付：fine-tune一个VLA模型，在机器人上测试，完成分析报告。
Week12–13｜写作指导（论文起草）
内容：论文写作工具分享(如overleaf等)，问题 → 动机 → 方法 → 实验 → 消融 → 分析 → 结论。 图表：统一风格、baseline对比、消融实验对比、概念图等。 学员交付：论文初稿 v1.0（正文+补充+视频脚本）。
Week14｜投稿打磨
目标：RAL/ICRA/IROS/CoRL等；清单：项目代码、模型/数据卡、视频。 交付：论文初稿与投稿路线图。
Week15-Week22 周｜论文维护期
内容：补实验、改图、润色、投稿与审稿回复支持。
研究论文idea（部分示例）
四足：基于终身学习的四足机器人跨任务运动技能迁移研究 人形：神经科学启发下的人形机器人全身运动控制研究 机械臂/灵巧手：基于多模态感知信息的仿人灵巧操作研究 VLA+RL：基于长序列操作任务下的VLA自主学习研究
每个题目均配场景与基线；支持学员自拟题目，经导师评估后纳入里程碑
师资与服务
具身智能/RL/机器人控制背景的学研导师授课与课题把关。代码与实验日常答疑，论文润色与修改建议。
辅导老师介绍：Jack，来自美国顶尖高校的博士后研究员，专注于具身智能与机器人领域的突破性研究，拥有丰厚的理论沉淀与实战经验。曾在 RSS、ICRA、IROS、RAL 等全球顶级机器人会议期刊发表论文，并担任审稿人、客座编辑等。 老师擅长以通俗易懂的方式诠释深奥的概念，并通过翔实的案例和互动讨论，将复杂的具身智能技术转化为可以落地的实践方案。理论与实践并重，让学员既能掌握前沿知识，又能在动手过程中挖掘并强化自己的创新潜力。
基础与设备需求
必备：一定的Python编程和Linux基础；Nvidia GPU（建议12G以上）。无实机亦可完成仿真任务。 加分：Unitree／Franka／xArm/云深处/松灵机器人等设备优先参与实机环节。 如何报名参加？ 开课时间：以报名页为准（滚动开班）。 时长：14 周核心训练 + 8周论文维护。 名额：每期 6 人，额满即止。 咨询：添加课程助理微信：AIDriver005。 选拔：需要简单面试哦（背景/选题意向/时间投入评估）。
FAQ环节
Q1：没有硬件能不能学？
可以。全套仿真与评测脚本即可完成；有硬件可申请加入真机小队。
Q2：一定能发论文吗？
提供论文idea、基线与写作/投稿辅导；录用取决于创新与实验质量。结营目标是具备投稿质量文章产出。
Q3：工作党时间不稳定怎么办？
提供课程回放，可以自由安排时间，但需要保证一定投入。
Q4：与普通训练营有何不同？
强调科研闭环：方法—工程—评测—写作—投稿—维护全流程陪跑，每周明确任务指标。
