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· 活动公告

【公益免费讲座|Zoom】具身智能与物理AI第三讲:零基础上手 —— 以StackChan为例实操 + 从Loop Engineering到Graph Engineering

主讲:刘斌 (Bin Liu)

硅谷量子AI实验室公益讲座

具身智能与物理AI第三讲:零基础上手 —— 以StackChan桌面机器人为例实操 + 从Loop Engineering到Graph Engineering

具身智能与物理AI第三讲 海报

具身智能与物理AI第三讲来了!

前两讲我们分别介绍了具身智能与物理AI的基本概念,以及从VLA到World Models的技术范式演进。本讲正式转向真正的动手实操,以开源桌面AI机器人 StackChan 为例,帮助零基础的朋友也能快速上手,并介绍2026年8月最新工程进展:从 Loop Engineering 到 Graph Engineering。

📅 日期时间

  • 太平洋时间:8月1日(周六)下午5:30 – 6:30
  • 东部时间:8月1日(周六)晚上8:30 – 9:30
  • 北京时间:8月2日(周日)上午8:30 – 9:30

免费公益Zoom讲座,名额有限。扫码加入微信群即可获取参会链接。本讲特别适合想真正动手实践的校友和朋友,欢迎转发~

🎯 本讲重点内容包括

  1. 为什么现在是“人人都可以上手具身智能”的最佳时机
  2. StackChan 零基础快速认识与实操演示(语音对话、表情互动、简单Agent任务)
  3. 如何让桌面机器人真正“有记忆”和“有个性”
  4. 2026年8月最新进展:从 Loop Engineering 到 Graph Engineering 的工程范式演进
  5. 给零基础用户的下一步行动建议与避坑经验

🎓 具身智能与物理AI 系列讲座对比

为了帮助大家更好地理解技术脉络并选择适合自己的学习路径,我们对本系列的三场讲座进行了系统梳理:

讲次 日期 主题 核心问题 侧重点 适合人群
第一讲 6月20日 具身智能与物理AI:2026最新发展与应用 是什么?现在发展到哪一步了? 概念建立 + 现状梳理 想建立整体认知的人
第二讲 7月18日 从VLA到World Models的范式演进 为什么会演进?如何演进? 技术范式转变的深度分析 想理解底层逻辑与趋势的人
第三讲 8月1日 零基础上手:以StackChan为例实操 + 从Loop Engineering到Graph Engineering 怎么动手做? 零基础实操 + 最新工程范式 想真正上手实践的人

📖 各讲详细大纲与侧重点

第一讲(6月20日):具身智能与物理AI:2026最新发展与应用

定位:概论课,快速建立整体认知

  • 具身智能与物理AI的基本概念
  • 感知—决策—行动闭环系统
  • VLA模型与World Models简介
  • NVIDIA生态与数字孪生
  • 人形机器人平台现状(Figure、Tesla Optimus、Boston Dynamics等)
  • 应用场景与当前挑战

一句话总结:回答“是什么”,覆盖面广,建立认知框架。

第二讲(7月18日):从VLA到World Models的范式演进

定位:深度分析课,聚焦技术范式的转变逻辑

  • LLM与多模态模型的发展脉络
  • 传统VLA模型的优势与局限性
  • World Models的核心理念与诞生背景
  • World Action Models(WAMs)的突破
  • 2026年WAIC与AGI会议相关最新进展
  • NVIDIA Cosmos 3等关键技术突破
  • 人形机器人实际部署案例
  • VLA与World Models的互补关系与未来趋势

一句话总结:深入分析VLA的瓶颈与World Models的优势,回答“为什么演进 + 如何演进”。

第三讲(8月1日):零基础上手 —— 以StackChan为例实操 + 从Loop Engineering到Graph Engineering

定位:实操落地课,强调“人人都可以上手”

  • 为什么现在是零基础上手具身智能的最佳时机
  • StackChan桌面AI机器人介绍与零基础快速认识
  • 实操演示:语音对话与表情互动、简单Agent任务执行、机器人记忆与个性定制
  • 零基础最容易踩的坑与解决方法
  • 2026年8月最新进展:Loop Engineering核心思想 ➜ Graph Engineering范式升级及解决的工程痛点
  • 如何把新范式落地到个人项目 / StackChan 机器人
  • 给零基础用户的下一步行动建议

一句话总结:以真实硬件(StackChan)为载体进行零基础实操,回答“怎么上手”并介绍最新工程范式。

💡 学习建议与收听顺序

  • 完全零基础:建议按 第一讲 ➜ 第二讲 ➜ 第三讲 顺序收听,层层递进。
  • 注重实操落地:想直接做项目的开发者或爱好者,可以直接收听 第三讲
  • 理解底层原理:想深入探究大模型到物理AI技术演进逻辑的,建议重点重温 第二讲

🤝 組織架構

  • 主辦單位:矽谷量子AI實驗室、北卡浙大校友會、北美高校聯盟
  • 承辦單位:AI智能體聯盟、唯愛AI基金會、唯愛AI公益基金會、北美高校聯盟AI創業公益俱樂部
  • 協辦單位:北美高校聯盟北加州分會、矽谷分會、華盛頓州分會、華盛頓DC分會、北卡分會、南卡分會、南加州分會、田納西浙大校友會、費城浙大校友會、羅德島浙大校友會、佛羅里達浙大校友會
  • 媒體支持:北美發布 North Alpha Post