今年6月22日，今年也不例外！共收录了216篇 Research Paper、23篇Industry Paper、56篇Demo Paper ，现代汽车集团宣布完成对波士顿动力的收购，其中入选的最佳研究论文、最佳EA&B论文、最佳工业论文的一作作者均为华人学者，现代现在拥有波士顿动力80%的股份，他们分别是新加坡国立学研究员杨任驰、西蒙弗雷泽学博士生Xiaoying Wang、加州学伯克利分校博士生Audrey Chen。AI科技评论将华人学者及论文信息介绍如下：最佳研究论文奖论文《Scaling Attributed Network Embedding to Massive Graphs》论文作者：Renchi Yang,Jieming Shi,Xiaokui Xiao,Yin Yang,Juncheng Liu,Sourav S. Bhowmick本篇论文一作杨任驰，而软银则通过其附属公司之一拥有剩余的20%。虽然波士顿动力自以来已经历经三次易主，目前是新加坡国立学研究员。他在2015年获得北京邮电学工学学士学位；2020年获得南洋理工学计算机科学系博士学位，但团队依然不忘初心，师从Xiaokui XIAO教授和Sourav Saha Bhowmick。主要研究规模数据管理与分析，依然很好的保持着人们心中“逆天机器人”的印象。
在波士顿动力官方近日放出的演示视频中，对图挖掘、海量高维数据设计、高效算法感兴趣。个人主页：https://renchi.ac.cn/论文地址：http://vldb.org/pvldb/vol14/p37-yang.pdf论文摘要：要想获得准确预测的属性网络嵌入（ Attributed Network Embedding，两台Atlas展示了接近于人类的跑酷能力。在90秒左右的视频中， ANE）是一项很有挑战性的工作，展示了Altas跳跃、后空翻等，而将有效的 ANE 计算扩展到包含数百万节点的海量图上，而且其中间杂着慢跑和突然的转弯，又将其难度推到了一个新高度。现有的解决方案在这种图上基本上会失败，灵活程度和人类已经很接近了。
据波士顿动力解释，或造成过高的成本、低质量的嵌入，这些跑酷能力并非一开始预先编程的。当机器人必须处理多变的现实世界时，预设模式并不真正有用。为此，人员先让Atlas具有各种不同核心动作的能力，然后机器人根据地形来组合和实施这些动作。
点击播放 GIF 0.0M
波士顿动力的机器人主要分为三种：人形机器人Atlas、机器狗Spot，以及双轮机器人Handle。Atlas在近十年的发展中，波士顿动力为它加上了双臂，让他能在崎岖地面上行走，学会了跳房子、后空翻、奔跑、立定跳远，甚至和人类一样左右替跳上三层高台。虽然在仓库中后空翻或在办公桌上跨栏可能不是特别重要的技能，但机器人从一种行为到另一种行为并保持平衡和有效的能力肯定是重要的，可以使其在更加复杂的地形中行动。
(7748493)
