想搞懂李飞飞的创业方向？这里有一份机器人+3D的论文清单

李飞飞的创业方向聚焦于「空间智能」，即开发能够理解三维物理世界的模型，模拟物体的物理特性、空间位置和功能，使计算机和机器人能够在三维世界中采取行动。以下是关于其创业方向及机器人+3D领域研究资料的详细说明：李飞飞的创业方向空间智能的核心目标：让AI真正理解三维物理世界，包括物体的几何形状、空间位置及其与其他物体的关系，从而预测可能发生的事件并采取行动。具体应用实例：李飞飞的团队正在斯坦福大学实验室里训练计算机和机器人在三维世界中采取行动，例如使用大型语言模型让一个机械臂根据口头指令执行开门、做三明治等任务。融资与估值：李飞飞的创业公司World Labs在短短三个月内已经完成了两轮融资，最新一轮融资中筹到了约1亿美元，公司估值已超过10亿美元，成为新晋独角兽。机器人+3D领域的研究资料GitHub存储库：机器之心找到了一份名为「Awesome-Robotics-3D」的GitHub存储库，该存储库收集了80多篇「3D视觉+机器人」方向的论文，大部分论文都给出了相应的论文、项目、代码链接。论文主题分类：这些论文可以分为策略学习、预训练、VLM和LLM、表示、模拟、数据集和基准等主题。论文来源：这些论文既有arXiv预印本，也有RSS、ICRA、IROS、CORL等机器人学顶会以及CVPR、ICLR、ICML等计算机视觉、机器学习领域的顶会论文，含金量非常高。具体论文主题及部分论文示例策略学习：涉及机器人如何在三维环境中学习并执行策略。预训练：探讨如何通过预训练模型提升机器人在三维环境中的感知和决策能力。VLM和LLM：VLM（视觉语言模型）：结合视觉和语言信息，提升机器人对三维环境的理解。LLM（大型语言模型）：如使用大型语言模型让机械臂根据口头指令执行任务。示例论文：When LLMs step into the 3D World: A Survey and Meta-Analysis of 3D Tasks via Multi-modal Large Language Models，论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.10255表示：研究如何有效地表示三维环境中的物体和空间关系。模拟、数据集和基准：模拟：通过模拟环境训练机器人，降低训练成本。数据集：提供用于训练和评估机器人的三维数据集。基准：建立评估机器人性能的标准。示例论文：A Comprehensive Study of 3-D Vision-Based Robot Manipulation，论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9541299