Robot Design
机器人设计及控制
探索机器人结构创新、动力学建模与先进控制算法，构建更智能、更灵活、更可靠的机器人平台。
About the Lab
一个面向未来机器人的研究实验室
RIL-LAB 由聂强教授创立，隶属于香港科技大学（广州）系统枢纽机器人与自主系统学域。我们希望在机器人智能、学习、理解和操作能力之间建立更紧密的联系，打造真正能够在现实世界中持续学习与协作的机器人系统。
实验室定位
我们致力于打造兼具学术深度与系统落地能力的研究平台，强调算法、系统、硬件与应用场景的协同发展。实验室鼓励有独立思考能力、长期主义与动手能力的研究者，在开放讨论和密切指导中推动高质量研究。
成立时间
2024 年，依托 HKUST(GZ) 快速建设中的机器人研究环境。
所在机构
香港科技大学（广州）· 系统枢纽 · 机器人与自主系统学域。
合作风格
注重一对一指导、开放协作与长期研究价值，欢迎跨方向联合探索。
6+
核心研究方向
AI × Robotics
多模态、控制、操作、学习
开放招募
博士 / 硕士 / RA / 实习生
持续更新
研究、成员和实验室动态都在实时完善
Research Pillars
研究方向
我们围绕机器人智能的关键环节展开研究，从感知、决策、控制到学习与操作，形成跨学科、跨层级的研究矩阵，以支持下一代自主机器人系统的发展。
Perception
多模态计算机视觉
研究视觉、语言与其他传感模态的统一理解与生成，提升机器人对复杂环境的感知与适应能力。
Manipulation
智能操作
面向复杂真实场景探索智能操作技术，增强机器人感知、决策与执行的一体化能力。
HRI
人机交互
关注人类行为理解、姿态估计、动作预测与协作决策，推动更自然、更高效的人机协同。
Learning from Video
从视频中学习
通过视频理解、行为模仿与技能迁移，让机器人从大规模视觉数据中学习通用能力。
Embodied Agent
AI Agent
开发具备自主决策与持续优化能力的智能体，让机器人在真实环境中实现更高层级的自主行动。
Selected Publications
精选学术成果
首页展示的是实验室当前选取的研究成果。研究信息改为服务端缓存模式，录入或同步后会稳定保存在服务器中，避免前端临时抓取造成的失败。
Content Ready
研究成果区已切换为后台管理模式
首页以后将直接展示数据库里的稳定内容。
管理员登录后前往内容管理页面新增研究成果即可。若使用 arXiv ID，同步成功后标题、作者、摘要等信息会保存在服务器，后续打开首页无需再次抓取。
Demo Showcase
演示视频与项目 Demo
Demo Ready
Join RIL-LAB
欢迎加入我们
我们长期欢迎对机器人与人工智能研究有热情的博士生、硕士生、研究助理和实习生加入团队。你可以在这里获得系统性的学术指导、开放合作的研究环境与面向未来的研究问题。
2026 招募进行中
我们希望看到的申请者
- 对机器人、人工智能、多模态理解或相关方向有真实兴趣，愿意长期投入研究。
- 具备良好的数理基础与编程能力，能独立思考并主动推动问题。
- 具备相关研究经验者优先，如机械设计、控制、计算机视觉、人机交互等。
- 博士申请者需满足相应入学要求；非博士岗位亦欢迎有潜力的优秀同学申请。
你将获得什么
- 前沿交叉研究方向，面向真实机器人系统和长期学术价值。
- 细致稳定的导师指导，每周有一对一讨论与研究交流机会。
- 国际化研究环境与大湾区区位优势，便于连接学术与产业场景。
- 博士生岗位提供有竞争力的奖学金，其他岗位亦有相应支持与待遇。
