在具身智能领域同样是“算法工程师”实际负责的工作可能完全不同。VLM 关注机器人如何理解视觉环境和语言指令多模态算法负责融合不同传感器信息VLA 进一步将环境与指令转化为动作世界模型尝试预测动作执行后的变化强化学习则通过反馈持续优化机器人的决策策略。本文以“把桌上的水递给我”这一典型任务为例拆解具身智能领域常见的 6 类算法岗位帮助大家理解它们分别解决什么问题、如何协作以及哪些能力和项目经历更有竞争力。说明本文中的“递水”任务主要用于解释岗位分工不代表某一具体产品的完整功能定义。文章目录一、一句“把桌上的水递给我”机器人需要做什么二、具身智能算法岗位的整体分工三、VLM 算法工程师让机器人理解自己看到了什么在“递水”任务中负责什么常见输入与输出重点解决的问题四、多模态深度学习算法工程师让机器人获得更完整的环境理解在“递水”任务中负责什么常见输入与输出重点解决的问题五、VLA 预训练算法工程师训练机器人的通用能力在“递水”任务中负责什么常见输入与输出重点解决的问题六、VLA 后训练算法工程师让模型真正适配具体任务在“递水”任务中负责什么常见输入与输出重点解决的问题七、世界模型算法工程师预测动作之后会发生什么在“递水”任务中负责什么常见输入与输出重点解决的问题八、强化学习算法工程师让机器人通过反馈持续优化在“递水”任务中负责什么常见输入与输出重点解决的问题九、这 6 类岗位如何共同完成一个任务十、什么样的同学适合具身智能算法岗位1. 模型训练与实验分析能力2. 数据分析与问题定位能力3. 机器人系统实践能力十一、哪些项目经历会成为加分项十二、普渡机器人具身智能算法岗位写在最后一、一句“把桌上的水递给我”机器人需要做什么对人来说“把桌上的水递给我”只是一句很简单的指令。但对于机器人来说完成这个任务需要经过一条完整的工作链路看见环境 → 理解场景 → 理解指令 → 预测变化 → 生成动作 → 真机执行 → 根据结果继续优化机器人至少需要判断桌子、水杯和用户分别在哪里“水”和“我”具体指向什么目标物体是否可以直接抓取是否需要先移动机器人或调整机械臂动作过程中是否会碰撞桌面和周围障碍物水杯是否已经抓稳执行失败后应该如何重新调整。现实世界并不会按照固定规则运行。物体可能被遮挡语言指令可能存在歧义用户和目标物体的位置也可能随时发生变化。因此机器人不仅要能够识别环境还要具备理解、预测、行动和反馈优化能力。二、具身智能算法岗位的整体分工围绕同一个机器人任务不同算法岗位负责的环节并不相同。岗位方向主要解决的问题典型输入典型输出VLM 算法机器人看到了什么用户的指令是什么意思图像、视频、文本指令目标物体、语义信息、空间关系多模态深度学习如何融合视觉、深度、点云、触觉等信息多种传感器数据、机器人状态统一且完整的环境状态表示VLA 预训练如何训练具备通用能力的视觉语言动作模型大规模、多来源机器人数据具备通用能力的基础模型VLA 后训练如何让通用模型适配具体机器人和任务任务数据、示范轨迹、反馈数据可在具体场景执行任务的动作策略世界模型执行动作后环境可能发生什么变化当前状态、历史轨迹、候选动作对未来状态和动作结果的预测强化学习如何根据任务反馈持续优化策略状态、动作、奖励、交互数据更稳定、更高效的决策策略这些岗位并不是彼此孤立的。在真实机器人系统中它们通常需要围绕数据、模型、仿真环境和真机执行结果持续协作。三、VLM 算法工程师让机器人理解自己看到了什么VLM即视觉语言模型主要负责建立视觉信息与语言信息之间的联系。它需要帮助机器人回答两个问题当前环境中有什么用户希望机器人完成什么任务在“递水”任务中负责什么当用户说“把桌上的水递给我”时VLM 需要帮助机器人识别桌子、水杯、水瓶和用户理解“桌上的”所描述的空间关系判断“水”具体指向哪个物体理解“递给我”所代表的任务意图建立目标物体、用户与环境之间的语义联系。常见输入与输出输入包括相机采集的图像或视频用户输入的文本或语音指令当前任务所处的场景信息。输出可能包括目标物体及其所在区域物体类别和属性物体之间的空间关系对用户任务的语义理解可供后续动作模型使用的视觉语言特征。重点解决的问题VLM 算法工程师通常会关注物体识别与目标定位视觉指代空间关系理解语言指令理解视觉问答与场景推理复杂场景下的模型泛化多模态数据构建、清洗与评测。简单来说VLM 主要解决的是机器人看到了什么以及用户想让它做什么。四、多模态深度学习算法工程师让机器人获得更完整的环境理解单独依赖相机图像并不足以支撑机器人稳定地完成真实任务。机器人还可能接收深度信息、激光雷达、语音、触觉、关节状态和历史轨迹等数据。多模态深度学习算法的核心就是将这些不同来源的信息进行对齐和融合。在“递水”任务中负责什么机器人可以通过视觉信息判断水杯的大致位置通过深度信息估计距离通过关节状态判断机械臂当前姿态再通过夹爪力度或触觉信息确认水杯是否抓稳。这些信息共同构成机器人对当前环境和自身状态的理解。常见输入与输出输入包括RGB 图像深度图激光雷达或点云数据语音或文本指令触觉和力传感器信息机械臂关节状态机器人历史轨迹。输出可能包括融合后的环境特征目标物体的位置和状态机器人自身状态估计可供决策和动作模型使用的统一表示。重点解决的问题多模态深度学习算法工程师通常会关注不同模态之间的信息对齐时序信息建模与融合多传感器状态估计模态缺失或噪声干扰复杂环境下的感知稳定性多模态数据采集与标注模型精度与推理效率。相比只关注图像和语言关系的 VLM多模态算法更强调如何利用不同传感器信息形成更加完整、稳定的环境理解。五、VLA 预训练算法工程师训练机器人的通用能力VLA即视觉语言动作模型。它尝试将机器人看到的环境、接收到的语言指令和需要执行的动作放进同一个模型中学习。VLA 预训练算法工程师主要负责利用大规模、多来源的数据训练机器人通用的视觉理解、语言理解与行动能力。在“递水”任务中负责什么预训练模型需要从大量机器人数据中学习不同物体具有怎样的视觉特征语言指令与机器人任务之间有什么联系接近、抓取、抬起、移动和递交分别对应怎样的动作不同环境和不同机器人平台之间有哪些共同规律。经过预训练后模型可以利用已有的物体理解、抓取经验和动作知识更快适应新的水杯、新的环境、新的机器人平台和新的任务要求。常见输入与输出输入包括图像和视频数据文本任务指令机器人示范轨迹动作序列多任务、多场景和多机器人平台数据。输出通常是具备视觉、语言和动作联合建模能力的基础模型可供具体任务继续训练和适配的模型参数具有一定跨任务、跨场景泛化能力的动作表示。重点解决的问题VLA 预训练算法工程师通常会关注大规模机器人数据的清洗与组织不同来源数据的统一表示视觉、语言与动作之间的联合建模动作表示方式设计数据配比和训练策略分布式训练与训练效率跨任务和跨机器人平台的能力迁移预训练模型的泛化能力。这个岗位更关注的是如何通过大规模数据训练出具备通用能力的机器人基础模型。六、VLA 后训练算法工程师让模型真正适配具体任务预训练模型具备一定的通用能力但要进入具体机器人和真实业务场景仍然需要继续进行后训练和任务适配。VLA 后训练算法工程师主要负责将基础模型适配到具体机器人、具体环境和具体任务中。在“递水”任务中负责什么模型需要根据当前环境和任务指令生成一系列可以连续执行的动作例如控制机器人靠近桌面调整机械臂位置对准目标水杯控制夹爪闭合将水杯抬起移动到用户面前完成递交动作根据执行反馈继续调整。后训练不仅要让模型“会做”还要让它在不同环境下做得更加稳定。常见输入与输出输入包括具体机器人平台的数据目标任务的示范轨迹仿真环境生成的数据真机执行和失败案例人工标注或自动生成的反馈数据。输出通常是适配具体机器人平台的模型可以执行目标任务的动作策略针对特定环境优化后的模型参数经过仿真和真机验证的任务效果。重点解决的问题VLA 后训练算法工程师通常会关注视觉和语言信息向动作的映射连续动作生成监督微调和参数高效微调任务数据构建失败案例分析闭环评测与模型迭代仿真训练和真机适配动作稳定性和任务成功率推理效率和实际部署效果。VLA 预训练与后训练的区别可以简单理解为预训练负责建立通用能力后训练负责让通用能力真正适配具体机器人和任务。七、世界模型算法工程师预测动作之后会发生什么机器人在执行动作前不仅需要知道“下一步做什么”还需要判断这个动作可能带来什么结果。世界模型的核心是学习环境状态、机器人动作与未来变化之间的关系。在“递水”任务中负责什么世界模型可以帮助机器人预测机械臂继续移动是否会碰撞桌面当前抓取角度是否可能导致水杯滑落水杯被拿起后周围物体是否会发生变化用户移动以后原有的递交路径是否仍然合适不同候选动作可能分别带来怎样的结果。通过对未来状态进行预测机器人可以在真正执行动作之前对不同方案进行比较。常见输入与输出输入包括当前环境状态机器人历史轨迹当前任务信息一个或多个候选动作。输出可能包括对未来环境状态的预测对动作结果的预测对碰撞、失败或异常情况的判断可供规划和策略模型使用的预测信息。重点解决的问题世界模型算法工程师通常会关注环境动态建模状态表示学习动作结果预测时序建模不确定性估计较长任务过程中的状态推演模型预测准确性预测速度和实际决策效率。这个岗位主要解决的是如果机器人执行某个动作接下来可能会发生什么。八、强化学习算法工程师让机器人通过反馈持续优化强化学习关注的是机器人如何根据任务结果和环境反馈不断调整自己的决策策略。机器人执行动作后可以通过奖励、惩罚、成功率和人工反馈等信号判断当前策略是否有效。在“递水”任务中负责什么强化学习可以帮助机器人不断优化接近目标物体的方式抓取水杯的角度夹爪闭合的力度机械臂移动的速度发生失败后的调整方式整个任务的完成效率。通过持续训练机器人可以在不同物体、不同位置和不同环境下学习更加稳定的动作策略。常见输入与输出输入包括当前环境状态机器人可执行的动作任务奖励成功和失败反馈仿真或真机交互数据。输出通常是经过优化的决策策略更高的任务成功率更稳定的动作表现更合理的动作选择方式。重点解决的问题强化学习算法工程师通常会关注奖励函数设计策略训练与优化离线强化学习在线强化学习仿真环境构建仿真到真机迁移样本效率训练稳定性真机训练过程中的安全性不同任务和场景下的策略泛化。这个岗位主要解决的是如何利用任务反馈让机器人越做越稳定、越做越好。九、这 6 类岗位如何共同完成一个任务回到“把桌上的水递给我”这个任务可以将不同岗位的分工串联起来VLM 算法理解环境中的桌子、水杯和用户同时理解任务指令多模态深度学习算法融合视觉、深度、触觉和机器人状态形成更加完整的环境表示VLA 预训练为模型提供通用的视觉、语言和动作能力VLA 后训练让模型适配具体机器人平台并生成可执行的动作世界模型预测候选动作可能带来的环境变化和风险强化学习根据任务结果持续优化机器人的决策策略。在真实项目中这条链路通常不是完全单向运行的。机器人执行动作后产生的新状态和失败案例会再次进入数据分析、模型训练和策略优化过程形成持续迭代的闭环。十、什么样的同学适合具身智能算法岗位具身智能算法岗位通常比较关注以下三类能力。1. 模型训练与实验分析能力需要具备一定的机器学习和深度学习基础熟悉 Python、PyTorch 等常见工具有模型训练、论文复现或实验分析经验。除了能够完成训练还需要理解模型的输入和输出是什么训练数据如何构建使用什么指标评估模型模型为什么会成功或失败实验结果能否支撑最终结论。2. 数据分析与问题定位能力真实机器人任务中的问题不一定只来自模型结构。数据质量、样本分布、任务定义、动作轨迹、传感器误差和评测方式都可能影响最终效果。因此候选人需要能够从具体任务和失败案例出发定位问题出现在哪个环节并通过实验验证自己的判断。3. 机器人系统实践能力具身智能模型最终需要进入真实机器人系统。因此愿意接触仿真训练、模型部署、真机测试和系统联调会是非常重要的能力。在实际项目中还需要关注推理延迟硬件算力限制传感器误差模型运行稳定性机器人动作安全性仿真环境与真实环境之间的差异。十一、哪些项目经历会成为加分项以下方向的项目经历通常与具身智能算法岗位具有较高相关性VLM、VLA、多模态、强化学习、世界模型或机器人学习项目CV、机器学习、Robotics 方向的论文复现和实验验证机械臂、移动机器人、自动驾驶或机器人竞赛项目MuJoCo、Isaac Sim、Isaac Lab、Gazebo 等仿真平台实践PyTorch、Linux、分布式训练和模型部署经验ROS 或 ROS2 使用经验数据采集、数据清洗和数据标注经验机器人轨迹处理和模型评测经验仿真训练、真机测试或系统联调经验。项目数量并不是最重要的。在介绍项目时更需要清楚地说明你负责了什么、发现了什么问题、采用了什么方法、为什么选择这种方法以及最终如何验证效果。相比只罗列模型名称和技术关键词完整的问题分析和实验过程更能体现候选人的实际能力。十二、普渡机器人具身智能算法岗位目前普渡机器人正在招聘以下具身智能算法方向VLM 算法工程师VLA 算法工程师VLA 预训练算法工程师多模态深度学习算法工程师强化学习算法工程师世界模型算法工程师。如果你正在关注具身智能、机器人学习、多模态大模型和机器人算法方向欢迎查看具体岗位要求。校招岗位投递地址https://pudutech.zhiye.com/campus写在最后具身智能不是让某一个模型独立完成所有任务而是让感知、理解、预测、行动和反馈优化共同进入真实机器人系统。不同算法岗位解决的问题不同但最终都指向同一个目标让机器人能够理解真实世界并在真实环境中稳定地完成任务。