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一同，深渊结合体系和生态构建，与职业同伴一同完善数据集，并进一步推进学术研讨和竞赛活动，以促进整个范畴的展开。他曾在CVPR、评测拼好ICCV、评测拼好ECCV、NeurIPS、RSS、CoRL、ICLR、TPAMI等国际顶尖会议与期刊上宣布论文三十余篇，并屡次担任会议范畴主席（AreaChair），其间端到端自动驾驶算法作业UniAD被评为CVPR2023最佳论文。

AI科技谈论：无双无双现在你们在硬件方面都和哪些厂商协作？李宏扬：咱们现在运用了来自七到八家不同厂商的设备，这些设备都归于职业界最顶尖的水平。终究是高效性，深渊现在的大模型不只在自动驾驶中面对布置难题，深渊运用于机械臂上相同存在应战，便是怎样在确保功能的一同，完结高效、轻量化的布置。AI科技谈论：评测拼好自动驾驶视觉算法与机器人算法的不同之处体现在什么地方？李宏扬：评测拼好现在自动驾驶算法的感知问题解得现已很好了，展开到本年，研讨中心在于之后规控信号怎样作为先验放到整个端到端体系里，发挥感知算法的优势，可以规划一些联调，然后充分发挥感知算法的优势。

以下是AI科技谈论与李宏扬的对话：无双无双自动驾驶与具身智能AI科技谈论：博士结业后，您有几年时间是专心在端到端自动驾驶的算法研讨上。AI科技谈论：深渊您以为具身智能范畴的模型练习会遵从ScalingLaw吗？李宏扬：深渊ScalingLaw是2024年下半年各个研讨团队都在做的十分热门的问题，本年也会是不管工业界仍是学术界要要点研讨的作业。

AgiBotWorld（https://agibot-world.com/）的方针是打造硬件加体系的AI次方方式，评测拼好香港大学助理教授李宏扬博士团队与上海智元机器人深化协作，评测拼好展开了机器人超大规划操作使命的前沿研讨。

实际上，无双无双跨过不同视角、使命和硬件构型的搬迁十分困难，而AgiBotWorld的单一构型扩展战略相似于在全球范围内选用数百万辆特斯拉Model3搜集各类数据。会议着重，深渊首都环境建造办理是新时代首都展开和服务首都功用的基础性重要作业

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