清华大学 周谷越 副研究员
报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：周谷越
所属团队：清华大学智能产业研究院（AIR，Institute for AI Industry Research）
一、学者基本信息
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 周谷越（Guyue Zhou） |
| 现任职务 | 清华大学智能产业研究院副研究员/副教授；DISCOVER Lab（协同视觉与机器人实验室）主任；清华大学戴尔乐具身与协同机器人联合研究院院长 |
| 研究方向 | 具身智能、智能机器人、计算机视觉、自动驾驶、先进制造、人机交互 |
| 学术训练 | 哈尔滨工业大学控制科学与工程学士（2006—2010）；香港科技大学电子与计算机工程博士（2010—2014），导师为李泽湘教授 |
| 产业身份 | 求之科技（DISCOVER Robotics）创立发起人、首席科学家；曾任大疆集团核心技术与产品负责人 |
| 代表成果 | 公开主页列示国际高水平论文80余篇、国内外授权专利80余项；小型无人机机载自动驾驶关键技术相关成果获2019年广东省科技进步特等奖 |
| 培养规模 | 官方招生信息显示每年招收约2名博士生，并面向博士后、科研工程师、实习生、访问学生及本科生开放合作与培养通道 |
| 公开联系方式 | guyue.zhou@air.tsinghua.edu.cn（用户提供）；官方主页另列 zhouguyue@air.tsinghua.edu.cn |
周谷越的关系网络具有鲜明的“学术—产品—产业化”三位一体特征：上游是香港科技大学李泽湘教授的机器人与硬科技创业谱系，中段是大疆十年左右形成的视觉、飞控、制造和消费级产品协同网络，下游则是AIR、DISCOVER Lab、联合研究院与求之科技构成的具身智能技术转化网络。
二、教育背景与职业履历
周谷越本科就读于哈尔滨工业大学控制科学与工程系，接受了控制、机器人与工程系统的基础训练；2010年进入香港科技大学电子与计算机工程系攻读博士，2014年获博士学位，师从李泽湘教授。其博士阶段的研究脉络可从2014年 ICRA 论文 On-board Inertial-assisted Visual Odometer on an Embedded System 及2013年 ROBIO 论文中看到：以嵌入式视觉、惯性辅助里程计、低成本光流测速为核心，面向小型飞行器的机载感知与自主导航。这一技术起点构成其后来连接无人机、自动驾驶感知和具身机器人感知的共同底座。
2012年初，周谷越在博士期间加入大疆创新，官方履历记载其在2012—2020年担任技术负责人、产品经理及科学家，曾创建或负责计算机视觉、智能制造、入门级无人机和STEAM教育等技术、产品团队。他所带团队突破小型无人机机载自动驾驶关键技术；同时又参与消费级无人机产品设计、制造与经营，形成从算法、机电与测试标定，到供应链和规模量产的完整工程经验。公开材料还将掌上智能无人机“晓”与其产品工作相关联：该产品入选《时代周刊》2017年全球十大科技产品第4位及当年全球25大最佳发明。
需要注意的是，用户提供的背景中包含“2012年初加入微软亚洲研究院”的说法；但本报告所查到的清华AIR官方履历明确记载的是2012年初加入大疆、2012—2020年任职大疆，未将微软亚洲研究院列为其职业经历。因此，本文以可追溯的官方履历为主，不将微软亚洲研究院纳入其已确认的职业关系链。
2020年11月，周谷越加入清华大学智能产业研究院，组建DISCOVER Lab，研究由无人机视觉导航进一步拓展至先进制造、智能机器人、计算机视觉和人机交互。2022年其AIR学术报告以“从仿真到现实：智能机器人开始走进千家万户”为主题，已明确呈现其以Sim2Real连接研究和消费机器人落地的路线。2023年，AIR孵化成立求之科技，周谷越以创立发起人和首席科学家身份，将实验室在仿真、感知、控制和机器人系统方面的积累延展至产品与商业化平台。
三、学生培养情况
DISCOVER Lab在公开主页中强调“学以致用、格物致知、对症下药”的科研价值观。其博士生选拔同时要求高水平科研、竞赛或产品工程能力，体现出以论文质量、系统实现和真实任务闭环共同评价人才的培养方式。官方未公开完整学生名册及每位成员的学位层级；以下7人为近年以第一作者或主要作者身份与周谷越共同署名的代表性青年研究成员。为避免把共同作者直接等同于正式导师—学生关系，条目均按可由论文署名支持的“论文共著/课题协作关系”表述。
1. [Yufei Jia]（研究生/青年研究成员，论文共著与DISCOVERSE课题协作）
Yufei Jia为IROS 2025论文 DISCOVERSE: Efficient Robot Simulation in Complex High-Fidelity Environments 第一作者。该工作以3D Gaussian Splatting、MuJoCo、ROS接口和并行传感器仿真构成Real2Sim2Real框架，周谷越为共同通讯作者。其角色反映实验室在“高保真场景重建—物理仿真—机器人学习—实机迁移”长链条上的核心人才培养：不仅需要视觉建模能力，也需掌握仿真系统、学习算法与实验平台工程化。
2. [Guangyu Wang]（研究生/青年研究成员，论文共著与仿真平台协作）
Guangyu Wang为DISCOVERSE论文前列作者之一，参与复杂高保真环境下机器人仿真与学习框架的研发。该成果将真实场景捕捉、3D资产、物理模型和机器人模型置于同一模块化系统，说明其培养任务不是单一算法模块，而是可复用基础设施的建设。此类成员是周谷越“从研究原型到可用工具链”培养模式的重要节点。
3. [Yuhang Dong]（研究生/青年研究成员，论文共著与具身仿真协作）
Yuhang Dong参与DISCOVERSE项目并共同署名IROS 2025论文。其所在协作网络连接了视觉场景表示、机器人传感、模仿学习与零样本Sim2Real评测。对实验室而言，这一角色对应具身智能研发中的“数据与环境层”：将真实世界对象、几何、材质和物理属性转化为可训练、可测试的机器人学习环境。
4. [Junzhe Wu]（研究生/青年研究成员，论文共著与具身系统协作）
Junzhe Wu为DISCOVERSE作者之一，与周谷越及多名青年作者共同推进仿真框架。其合作显示DISCOVER Lab以多人协作方式建设开源系统，而非仅围绕单篇论文组织。该类项目训练成员跨越软件架构、机器人接口、实验复现及基准评估等能力，并能与后续求之科技的产品化需求形成技术语言上的衔接。
5. [Haonan Lin]（研究生/青年研究成员，论文共著与人机交互课题协作）
Haonan Lin是2025年发表于 npj Artificial Intelligence 的论文 AI System Facilitates People with Blindness and Low Vision in Interpreting and Experiencing Unfamiliar Environments 的作者之一，周谷越为共同通讯作者。该合作从传统机器人控制扩展至面向视障人群的环境理解与体验，体现实验室将计算机视觉、空间感知和人机交互用于真实社会场景的培养导向。
6. [Zifan Wang]（研究生/青年研究成员，论文共著与轮腿机器人课题协作）
Zifan Wang为IROS 2024论文 Arm-Constrained Curriculum Learning for Loco-Manipulation of the Wheel-Legged Robot 的第一作者。该工作针对带机械臂轮腿机器人的运动—操作耦合问题，采用臂约束网络和奖励感知课程学习，并在仿真与实机中评估。周谷越为共同通讯作者；该关系体现其在具身学习方向对“稳定性、安全性、样本效率和实机部署”一体化训练的重视。
7. [Xiaoxue Chen]（研究生/青年研究成员，论文共著与场景理解课题协作）
Xiaoxue Chen为CVPR 2022论文 Cerberus Transformer: Joint Semantic, Affordance and Attribute Parsing 第一作者。论文由周谷越与张亚勤共同担任通讯作者，聚焦语义、可供性和属性的联合解析，并讨论弱标注条件下的学习能力。该研究是机器人从“识别物体”走向“理解物体可如何被使用”的关键环节，也显示周谷越在AIR内将视觉表征、人机交互与机器人行动语义连接起来的合作式培养网络。
综合这些论文线索，周谷越的学生与青年研究成员培养可概括为四类能力组合：第一，视觉与空间表征；第二，机器人学习、控制与真实世界部署；第三，仿真和实验基础设施；第四，服务教育、辅助技术和消费机器人等实际应用。其每年约2名博士生的有限招生规模，也有助于形成高工程密度、小团队深度共研的指导关系。
四、学术合作网络
4.1 核心论文合作群：从机载视觉到具身智能
周谷越最稳定的学术主轴是“感知—行动—系统”。博士阶段与李泽湘、Wencheng Zhou、Ke Sun、Yun Yu等合作者围绕视觉里程计、光流测速和嵌入式自主飞行展开合作；这构成其早期的香港科技大学机器人网络。进入AIR后，共著网络显著转向具身机器人和高保真仿真：Yufei Jia、Guangyu Wang、Yuhang Dong、Junzhe Wu、Yupei Zeng、Haonan Lin、Zifan Wang等年轻作者形成DISCOVERSE与轮腿机器人等项目群。
在视觉语义与交互方向，Xiaoxue Chen、Tianyu Liu、Hao Zhao与张亚勤共同参与Cerberus Transformer；在辅助技术方向，Haonan Lin、Jingyi Gong、Yue Wang、Jiaxin Zhang等作者围绕视障人群理解陌生环境开展协作。周谷越在多篇AIR阶段论文中担任通讯作者，说明其在课题定义、系统目标和团队组织上处于枢纽位置。
4.2 AIR内外的机构性合作
AIR提供了跨学科协作的组织平台。周谷越与张亚勤在CVPR 2022论文中的共同通讯作者关系，连接了其所在的机器人/视觉团队与AIR的产业智能和自动驾驶研究网络；其与Rui Huang在DISCOVERSE和视障辅助系统论文中的共同通讯作者关系，则将具身仿真、真实环境理解和人本AI串联起来。
外部合作方面，DISCOVERSE公开报道的机构网络包含清华大学、浙江大学、华中科技大学等。此类合作不是简单论文署名，而是围绕高保真场景、物理仿真、机器人学习和开源工具的资源互补。与此同时，IROS、ICRA、CVPR、TIP、npj Artificial Intelligence等会议与期刊构成周谷越向国际机器人、视觉及HCI社区输出成果的节点；其IEEE T-CSVT副编辑及IET Smart Cities主题编辑身份，也进一步扩展了同行评议与学术服务网络。
五、业界合作关系深度分析
5.1 李泽湘导师谱系：香港科技大学—固高—大疆—XbotPark的能力传递
李泽湘不仅是周谷越博士导师，也是其学术与产业网络的上游关键节点。公开报道显示，李泽湘在香港科技大学建立机器人培养体系，1999年与高秉强、吴宏等创办固高科技，2006年支持学生汪滔创办大疆，后又发起XbotPark机器人基地、深圳科创学院等平台。这个谱系的关键并非单一的资本关系，而是“研究问题—工程原型—供应链试制—产品定义—创业孵化”的连续组织能力。
周谷越在港科大期间研究的机载视觉导航和小型无人系统，2012年即进入大疆实际产品体系；其后近十年在视觉研发、智能制造、入门级无人机与STEAM教育团队中承担技术和产品职责，显示其是李泽湘“学生—产业工程师—产品负责人—创业发起人”路径上的典型延展节点。应避免简单地把周谷越与大疆创始团队的关联等同为股权或直接创业关系；较为准确的表述是：他既受李泽湘导师谱系训练，又在大疆获得了完整的规模化产品实践，并把这套经验带入AIR和求之科技。
该谱系对周谷越当前网络有三重影响。其一，技术上强调在嵌入式、感知、控制和机电系统间协同，而不是孤立追逐模型指标；其二，人才上看重竞赛、工程和产品经历，DISCOVER Lab招生标准对此有直接体现；其三，产业上重视大湾区及中国硬件供应链所支持的快速迭代。因而，周谷越的具身智能路线天然具备从学术原型通向消费级机器人量产的接口。
5.2 求之科技与联合研究院：AIR的转化枢纽
求之科技（DISCOVER Robotics）由AIR于2023年孵化成立，周谷越担任创立发起人和首席科学家。官方介绍将公司定位为人工智能与机器人融合创新企业，愿景为“让机器人走进千家万户”，其核心团队被描述为同时具有头部企业研发经验和规模化产品落地经验。这使其在周谷越网络中承担“产业化出口”角色：把DISCOVER Lab的具身智能、机器人仿真、视觉感知与系统控制能力，转译为机器人平台、数据闭环和应用产品。
从技术路径看，DISCOVERSE的Real2Sim2Real框架、轮腿机器人运动操作学习、视觉可供性解析和辅助环境理解，分别对应求之科技可能需要的训练环境、操作控制、场景语义与人机交互能力。二者之间应理解为研究与产业的协同接口，而非默认每项论文成果已直接商业化。清华大学戴尔乐具身与协同机器人联合研究院则增加了一个面向具身与协同机器人的联合研发平台：周谷越兼任院长，使其可连接高校研究、企业需求、实验验证及人才联合培养。
这一网络的商业深度还来自周谷越在大疆形成的制造经验。官方材料记载其曾推进柔性加工、传感器标定、AOI视觉检测、飞行参数测试和多机协同调度等能力。对具身机器人创业而言，这些经验意味着关注点不会止于“机器人能完成一次演示”，还会延伸到标定、质量、测试自动化、可靠性和可制造性。因此，求之科技是其学术网络中最关键的技术转化节点，而大疆经历是该节点能够跨越研发与量产之间鸿沟的主要能力来源。
六、重要奖项与学术兼职
| 类别 | 奖项/职务 | 时间或说明 |
|---|---|---|
| 科技奖励 | 广东省科技进步特等奖 | 2019年；官方主页称相关小型无人机机载自动驾驶关键技术成果获奖，且为当年广东省唯一特等奖 |
| 人才荣誉 | 深圳市高层次专业领军人才/地方级领军人才 | 2020年 |
| 科技创新荣誉 | 《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”亚太区 | 2021年 |
| 学术兼职 | IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（IEEE T-CSVT）副编辑 | 现任公开职务 |
| 学术兼职 | IET Smart Cities主题编辑 | 现任公开职务 |
| 学术共同体 | 全国大学生机器人大赛Robocon组委会副主任 | 现任公开职务 |
| 教育与竞赛 | RoboMaster高校教师智库成员；连续三年在国际顶级机器人会议组织具身智能主题挑战赛 | AIR合作企业页面公开介绍 |
| 产品影响 | 掌上智能无人机“晓”入选《时代周刊》2017年全球十大科技产品第4位，并入选当年全球25大最佳发明 | 该荣誉对应其参与的产品与团队成果，不宜表述为个人独立获奖 |
七、Connection圈层总结
第一圈层：导师与学术源头。 李泽湘教授是最关键的导师节点。香港科技大学电子与计算机工程训练、机载视觉导航研究以及与李泽湘共同署名的早期机器人论文，共同奠定周谷越的机器人学术根基。该圈层还把他连接到固高科技、大疆、XbotPark及深圳科创学院所代表的硬科技孵化生态。
第二圈层：大疆工程与产品网络。 2012—2020年的大疆经历构成最具产业厚度的关系层。周谷越在这里连接计算机视觉、飞行器自主导航、智能制造、消费级产品、教育机器人和全球化交付等网络资源。这一层的核心价值是把算法可行性转化为可靠、可测试、可制造和可销售的产品能力。
第三圈层：AIR与DISCOVER Lab青年人才网络。 以Yufei Jia、Guangyu Wang、Yuhang Dong、Junzhe Wu、Haonan Lin、Zifan Wang、Xiaoxue Chen等论文作者为代表，团队在高保真仿真、轮腿机器人、环境理解与人机交互方向形成了项目群。该圈层的特征是小规模、高工程门槛、以顶会论文和系统原型共同驱动。
第四圈层：跨团队学术合作者与国际共同体。 张亚勤、Rui Huang以及来自清华、浙江大学、华中科技大学等机构的论文合作者，形成跨学科、跨校的研究连接；IROS、ICRA、CVPR等国际会议与IEEE、IET期刊服务，则提供成果传播、同行评议和标准化学术声誉网络。
第五圈层：产业孵化与联合研发网络。 AIR、清华大学戴尔乐具身与协同机器人联合研究院和求之科技共同构成“研究—验证—产品化”的闭环。其中求之科技是最直接的创业转化节点；其与李泽湘谱系及大疆经验的间接连接，使周谷越在具身智能领域呈现出少见的双重位置：既能组织学术问题与学生培养，也能以产品、制造和创业逻辑检验技术价值。
总体而言，周谷越的Connection网络不是传统意义上以论文合著为中心的单层图谱，而是以具身机器人为中心、由导师谱系、产品工程、实验室人才、跨校研究和创业转化共同构成的多层网络。其最显著的竞争优势，在于能把“感知与学习”的学术问题持续落到“机器人如何可靠进入真实环境”的工程和产业问题上。