十年前，他以本科生的身份走入清华电子系；十年后，他将以一名教师的身份重回清华，在叉院开启新的篇章，传递知识，探索真理。想象一下：
在未来的某一天，你，一位996的「社畜」，或「上班狗」，辛苦一天回到家，瘫倒在沙发上。当你抬头一看，你的机器人朋友正在厨房为你做晚饭——它的双手敏捷灵活，在油盐酱醋与锅碗瓢盆之间，一顿优雅操作，不久便有阵阵香气扑鼻而来。它把晚餐端到餐桌上，对你微微一笑：「开饭啦！」然后转身拿起你换下的衣物走向洗衣机......
这不是一篇小学生的科幻小作文，而是许华哲作为一位机器人学研究者关于未来机器人的想象：「我希望能有一个真正通用的机器人，它什么都能做，或者至少能为人类完成家居场景里的大部分任务。」
最近，他在走向通用机器人的这条路上又前进了一步：想要机器人为我们包饺子、卷寿司？先让机器人从学习捏橡皮泥开始吧！
不久前，许华哲团队的一篇论文被顶级会议RSS接收。这项工作提出了一种全新的系统架构，将传感数据转化成粒子网络，并通过图神经网络学习动力学模型，以此实现对柔性物体进行精确操控。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.02909.pdf
这个框架由三个核心模块组成：第一是基于粒子的场景表示模块，让“看到”橡皮泥；第二是GNN模型模拟对象动态；第三是一个梯度采样预测控制模块，用以塑形橡皮泥。
实验结果显示，无论是在虚拟环境还是现实世界中，这个基于模型规划框架都表现出色，与人类甚至超越了人类水平。
图注：RoboCraft与人类在捏橡皮泥任务上的对比。在模拟环境中，是鼠标和键盘控制机械臂。在现实世界中，是直接操作机械臂。当然，这只是许华哲征服AI领域的一个小胜利。他本科毕业于清华大学电子工程专业，后攻读博士于加州大学伯克利分校，现在则担任斯坦福大学博士后研究员，其导师吴佳俊教授是一位计算视觉领域新星。此秋季，他将返回母校清华，从事交叉信息研究院（也称“姚班”）教师职务。他对于AI科技评论说：“我希望能够推动一种真正通用的AI，它可以完成大多数家庭任务。”他的职业生涯并非一直专注于机器人学，从本科到博士期间，他不断调整自己的方向：初次接触计算视觉是在多伦多大学交流时，再到伯克利深造时结合视觉自动驾驶，最终选择应用强化学习于機智體。
每一次转变，都使他离寻求的人工智能和通用機智體更进一步。
初识计算图像
2012年，当他从东北师大附中的物理竞赛保送进入清华大学电子工程专业时，就曾梦想着成为IT行业的一份子。他解释说：“当时我的想法比较简单，就觉得电子工程离新技术很近。”
从自动驾驶到機智體
2016年，他前往美国加州大学伯克莱分校攻读博士学位，并踏上了機智體研发之旅。在申请伯克莱之前，有幸参与暑期实习项目，那里的研究团队正是他将要加入的团队之一。
重新定位與展望
经过十年的奋斗和探索，此刻许華哲將帶著丰富经验回到母校清華大學，为下一個學術篇章打下基石。一路以来，由於對計算視覺、自動駕駛乃至機械學等領域持續追求直觀性的渴望，使得許華哲逐步將興趣轉移到可控且運動自由的人工智能身上。他們相信，只要繼續努力，不僅會創造出更多革命性的技術，也會為未來世代帶來更加美好的生活。而這一切，只因為那份最初對於未知世界充滿好奇的心情，以及那份永不言弃追求卓越精神。
