伯克利博士、前英偉達(dá)DriveAV創(chuàng)始成員王一舟加盟原力無限擔(dān)任CTO，與陳佳玉組成理論工程雙引擎
原力無限今日正式宣布：前Nvidia DriveAV創(chuàng)始成員、UC Berkeley博士王一舟（Yizhou Wang）正式出任公司首席技術(shù)官（CTO）。
王一舟將全面負(fù)責(zé)原力無限的技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃與團(tuán)隊管理工作，同時與少年科學(xué)家陳佳玉展開深度合作，憑借前沿理論與工程落地的結(jié)合，共同打造具備高泛化性和高可靠性的超級「具身大腦」，以應(yīng)對物理AI爆發(fā)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
硅谷經(jīng)歷：那輛駛?cè)朦S仁勛家的測試車
在硅谷自動駕駛領(lǐng)域，王一舟的名字被不少頂尖技術(shù)人才所熟知。
作為Nvidia DriveAV部門的早期創(chuàng)始成員，他不僅牽頭設(shè)計了自動駕駛軟件棧的底層架構(gòu)，還是一位注重實踐的「實戰(zhàn)派」。曾有一個在內(nèi)部流傳的故事：為了驗證自己研發(fā)的最新控制算法，王一舟親自駕駛改裝后的測試車，直接開到了英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛的家車道，現(xiàn)場展示技術(shù)成果。
那種對代碼的自信、對技術(shù)落地的極致追求，從那時起就融入了他的職業(yè)基因。如今，他帶著這份「敢于在挑戰(zhàn)中突破」的嚴(yán)謹(jǐn)與魄力，正式加入原力無限。
亮眼成績：從學(xué)術(shù)高地到量產(chǎn)實踐
王一舟的個人經(jīng)歷，是一份兼顧學(xué)術(shù)界頂尖水平與工業(yè)界實踐經(jīng)驗的優(yōu)秀履歷。在加入原力無限之前，他已成為行業(yè)內(nèi)公認(rèn)的「全棧技術(shù)領(lǐng)袖」：
伯克利控制系「黃金一代」成員
畢業(yè)于全球機(jī)器人研究重鎮(zhèn)UC Berkeley機(jī)械工程系，師從控制理論權(quán)威Masayoshi Tomizuka教授（MSC Lab），他也是目前具身智能賽道中少見的「伯克利嫡系」人才。
學(xué)術(shù)成果豐碩與核心專利在手
擁有上海交通大學(xué)、密歇根大學(xué)（最高榮譽(yù)畢業(yè)）、UC Berkeley三所頂尖院校的背景；在CVPR、ASME等頂級學(xué)術(shù)會議上發(fā)表13篇重要論文，同時持有英偉達(dá)、法拉第未來等企業(yè)的10項核心專利。
千萬級數(shù)據(jù)實踐，在數(shù)據(jù)浪潮中確立標(biāo)準(zhǔn)
在硅谷，能設(shè)計技術(shù)Demo的人不少，但真正將AI技術(shù)應(yīng)用到百萬臺終端設(shè)備的人卻不多，王一舟就是其中之一。
在英偉達(dá)DriveAV期間，王一舟是自動駕駛底層邏輯的「構(gòu)建者」。作為核心創(chuàng)始成員，他主導(dǎo)了軟件棧架構(gòu)從無到有的搭建，并且在行業(yè)尚處于探索階段時，就為戴姆勒-奔馳制定了World Model API的標(biāo)準(zhǔn)。之后，面對5000萬級海量數(shù)據(jù)的工程難題，他成功建立了一套可將算法真正應(yīng)用到百萬臺終端的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)。這證明了他不僅能設(shè)計出優(yōu)秀的算法，還能應(yīng)對工業(yè)級項目的復(fù)雜與挑戰(zhàn)。
從硅谷的頂層設(shè)計，到國內(nèi)5000萬級數(shù)據(jù)的實際操作，他完整經(jīng)歷了AI從「實驗室」走向「真實世界」的關(guān)鍵過程。
核心任務(wù)：打造下一代具身智能超級大腦
擔(dān)任CTO后，王一舟將與少年科學(xué)家陳佳玉組成「理論+工程」的雙引擎模式，重點(diǎn)推進(jìn)以下三大方向：
從「車輛」到「人形」的思維轉(zhuǎn)變
把在自動駕駛領(lǐng)域積累的World Model和非線性控制理論（MPC）引入機(jī)器人領(lǐng)域，讓Hyper-VLA大模型不僅具備「大腦的智慧」，還擁有「小腦的精準(zhǔn)控制能力」。
建立更高效的數(shù)據(jù)處理體系
借助他在AI基礎(chǔ)設(shè)施方面的深厚積累，打造行業(yè)內(nèi)更高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，解決通用機(jī)器人在復(fù)雜場景下的魯棒性問題。
定義下一代具身智能超級大腦
推動「通感一體化」的實際落地，讓原力無限的具身大腦在真實物理世界中，展現(xiàn)出超出預(yù)期的泛化能力。
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