羅劍嵐，現(xiàn)任Bwin必贏(中國)唯一官方網(wǎng)站合伙人、高級副總裁、首席科學(xué)家， 全面領(lǐng)導(dǎo)智元具身智能研究中心的算法研發(fā)與工程化落地。他曾在Google X、Google DeepMind擔(dān)任研究科學(xué)家，并作為核心成員參與伯克利人工智能實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人研究項(xiàng)目 。其主導(dǎo)開發(fā)的SERL/HIL系統(tǒng)首次實(shí)現(xiàn)機(jī)器人真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)成功率100%，解決了傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)難以適應(yīng)現(xiàn)實(shí)復(fù)雜物理交互的問題 。2025年，羅劍嵐加入智元機(jī)器人后，推動(dòng)與國際頂尖具身智能公司Physical Intelligence（Pi）的合作，共同研發(fā)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的長周期復(fù)雜任務(wù)解決方案 。

2025年，被評為《麻省理工科技評論》35歲以下科技創(chuàng)新35人（MIT TR35）。

中文名：羅劍嵐

外文名：Jianlan Luo

職務(wù)：Bwin必贏(中國)唯一官方網(wǎng)站合伙人、高級副總裁、首席科學(xué)家

畢業(yè)院校：加州大學(xué)伯克利分校

主要成就：開發(fā)SERL/HIL系統(tǒng)

所屬行業(yè)：具身智能

研究方向：機(jī)器人操作技術(shù)

合作單位：Physical Intelligence 

1、【人物簡介】

羅劍嵐博士畢業(yè)于加州大學(xué)伯克利分校，曾在Google X、Google DeepMind擔(dān)任研究科學(xué)家。在伯克利人工智能實(shí)驗(yàn)室（BAIR）擔(dān)任博士后期間，羅劍嵐博士是Sergey Levine教授團(tuán)隊(duì)的核心成員，先后與機(jī)器人具身智能先驅(qū)Pieter Abbeel, Stefan Schaal, Sergey Levine一起工作，領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)的世界上首個(gè)超人類的機(jī)器人真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)SERL/HIL-SRL，首次實(shí)現(xiàn)將任務(wù)成功率提升到100%，在全球范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用。

作為具身智能領(lǐng)域的國際領(lǐng)軍學(xué)者，羅劍嵐博士在智元機(jī)器人牽頭組建了「智元具身研究中心」，主導(dǎo)前沿算法研發(fā)與工程化落地。

2、【人物經(jīng)歷】

2015年進(jìn)入加州大學(xué)伯克利分校攻讀機(jī)器人控制博士，同時(shí)開始探索 Robotics+AI，并在機(jī)器人領(lǐng)域權(quán)威 Pieter Abbeel的指導(dǎo)下攻讀計(jì)算機(jī)系碩士。

博士畢業(yè)后加入谷歌，在DeepMind、Google X等部門推動(dòng)RL工業(yè)應(yīng)用，參與孵化明星機(jī)器人公司Intrinsic。

2022年重返伯克利在Sergey Levine團(tuán)隊(duì)擔(dān)任博士后并取得真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破性研究成果。

3、【所獲榮譽(yù)】

研究成果

致力于將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于真實(shí)機(jī)器人操作，解決傳統(tǒng)RL依賴仿真環(huán)境、難以適應(yīng)現(xiàn)實(shí)復(fù)雜物理交互的問題。

領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了全球首個(gè)超人類的機(jī)器人真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)SERL：使機(jī)器人僅需20分鐘即可在真實(shí)環(huán)境中學(xué)會(huì)精密裝配，成功率達(dá)100%。

SERL升級之作HIL-SERL：在SERL基礎(chǔ)上引入人類實(shí)時(shí)糾正，使機(jī)器人完成雙臂協(xié)調(diào)、動(dòng)態(tài)操作等更復(fù)雜任務(wù)，訓(xùn)練1-2.5小時(shí)即達(dá)100%成功率。

核心貢獻(xiàn)與理念

真實(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)先：反對過度依賴仿真，主張通過真實(shí)環(huán)境交互獲取數(shù)據(jù)，認(rèn)為這是突破機(jī)器人學(xué)習(xí)瓶頸的關(guān)鍵。

推動(dòng)開源生態(tài)建設(shè)：

將SERL系列成果開源，降低研究門檻，被波士頓動(dòng)力、MIT等機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用。

聯(lián)合斯坦福、谷歌等二十余家權(quán)威機(jī)構(gòu)，構(gòu)建全球最大跨場景機(jī)器人開源數(shù)據(jù)集Open X-Embodiment項(xiàng)目，加速行業(yè)技術(shù)資源共享與應(yīng)用落地。

行業(yè)影響：其工作被評價(jià)為“讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)真正跑起來”，推動(dòng)了RL在工業(yè)自動(dòng)化、柔性生產(chǎn)等場景的落地。

4、【教育背景】

羅劍嵐于2015年進(jìn)入加州大學(xué)伯克利分校攻讀博士學(xué)位，開始探索機(jī)器人技術(shù)與人工智能的融合領(lǐng)域 。在伯克利人工智能實(shí)驗(yàn)室（BAIR）擔(dān)任博士后期間，成為Sergey Levine教授團(tuán)隊(duì)核心成員 。

5、【職業(yè)經(jīng)歷】

曾先后在Google X和Google DeepMind擔(dān)任研究科學(xué)家 ；

截至2025年4月，正式加入智元機(jī)器人出任首席科學(xué)家，牽頭組建具身智能研究中心 。

6、【研究成果】

在伯克利期間，領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)全球首個(gè)超人類水平的機(jī)器人真機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)SERL/HIL ，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在20分鐘內(nèi)掌握精密裝配技能 ，徹底突破傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)對仿真環(huán)境的依賴。

7、【行業(yè)合作】

2025年4月，主導(dǎo)智元機(jī)器人與Physical Intelligence（Pi）達(dá)成深度技術(shù)合作 ，雙方聚焦動(dòng)態(tài)環(huán)境下的長周期復(fù)雜任務(wù)研發(fā)，通過整合Pi的AGI技術(shù)提升機(jī)器人物理交互能力。

8、【學(xué)術(shù)觀點(diǎn)】

認(rèn)為機(jī)器人實(shí)現(xiàn)“操控”能力是比大語言模型更高級的智能形態(tài)，強(qiáng)調(diào)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和世界模型技術(shù)是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的核心。主張通過真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)積累提升機(jī)器人感知、預(yù)測和行為生成能力。