机器人学习与软体、肌骨和生物混合机器人博士职位

项目概览

该项目来自ETH Zurich机械与过程工程系（D-MAVT）、机器人与智能系统研究所（IRIS）的软体机器人实验室，面向多个博士名额，重点方向包括机器人学习、灵巧操作、软体机器人、肌骨机器人、生物混合系统与具身智能仿真。

实验、材料、学习和生物实验在同一空间协同推进，课题不以单一窄题为前提，而是在入职后的前几个月共同确定。

较早招聘介绍尤其强调机器人学习与灵巧操作；2026年10月25日介绍同时突出整机系统设计与让策略在真实硬件运行，也欢迎四方向中表现突出的申请者。

岗位为全额资助雇佣博士，非生活奖学金。较早介绍列首年税前CHF 73,000及最高薪级，10月25日介绍仅列有竞争力的ETH博士薪级；个人金额与适用薪表仍须确认，首份合同18个月、之后按年续约。

项目详情

项目背景强调，当前机器人大多仍然刚性、脆弱，和生物身体的敏捷性、韧性相距甚远。团队的判断是，下一代机器人应当更柔顺、更接近肌骨结构，甚至部分具备生命材料属性，并能直接面向真实世界接触环境工作。围绕这一判断，实验室形成了四条互相借鉴的研究线：软体与肌骨机器人、生物混合活体系统、灵巧操作与机器人学习、以及面向具身智能的仿真。

在软体与肌骨机器人方向，团队使用柔顺结构、骨骼、关节和类肌腱驱动来构建机器人身体，相关成果包括电液肌骨腿、低电压 HASEL 执行器、全对抗运动范围扩展，以及由电液驱动的无传感器柔顺仿生手。

生物混合方向则围绕工程化肌肉展开，已经完成多细胞肌腱单元生物打印、直接将传感器嵌入肌肉进行闭环控制、功能性体积生物打印，以及面向大变形的优化体积肌肉设计；同一生产线还延伸到与医院合作的可植入心脏组织补片。

灵巧操作与机器人学习方向则聚焦机械手和控制策略，包括开源仿人手、模仿学习、扩散策略、跨具身技能迁移、现实机器人上的强化学习与微调、视觉-语言-动作模型，以及基于高分辨率触觉皮肤的表征学习。

仿真与具身智能方向则强调用新工具弥合 sim-to-real 差距，例如视觉控制喷射、残差物理学习和高保真软体机器人仿真器。

工作内容会根据具体方向有所侧重，但共同点是把一个研究想法从概念推进到可工作的系统：设计架构、搭建硬件、整合感知与控制，并通过系统化的真实实验验证。若研究重点是学习方向，还会涉及模仿学习、真实世界强化学习、仿真到现实迁移、以及同时使用触觉和视觉的多模态表示。生物混合方向关注材料的力传递、感知与可控执行功能，以及这些证据如何支持机器人系统解释。项目特别强调快速原型、测量和迭代，并要求研究者能够监督学期项目和硕士项目、跨硬件团队、肌肉团队和机器学习团队协作。

培养路径上，入选者将在研究同时完成博士学位，包括 D-MAVT 博士项目课程，并在相关课程中承担部分教学。页面还明确鼓励发表高水平论文、在有帮助时开放硬件与代码、并在国际会议上展示工作。研究环境提供了生物实验室、制造设施、多个灵巧机械手、机械臂、触觉皮肤和专用 GPU 集群，适合把机器人系统真正做出来。

申请要点

• 适合背景：机械工程、机器人、机电一体化、电气工程、计算机科学、材料科学、生物工程或紧密相关专业，硕士已完成或接近完成。

• 重点能力：真实机器人上的机器学习与控制、动手系统搭建、软材料或仿生执行器、组织工程与生物制造、基于物理的仿真等至少一项有深度。

• 经验加分：能够把项目从最初想法推进到真实硬件可运行结果，而不只是仿真基准；有论文、预印本、项目报告、竞赛或实习经历更好。

• 语言与合作：英语书面和口头表达要强；需要适应跨学科、实验性强的协作环境，且具备团队合作与支持他人的心态。

• 申请材料：一份合并 PDF，建议小于 10 MB、不得大于 40 MB，按规定顺序包含求职信、详细 CV、成绩单、硕士论文或代表性项目报告、最多两篇论文/预印本、至少两位推荐人的姓名和联系方式；推荐信可选。

• 联系方式：求职信写给Prof. Robert Katzschmann；职位问题联系 Federica Poltronieri（federica.poltronieri@srl.ethz.ch），不接收申请材料；正式申请只能通过在线系统提交。

• 时间信息：申请按滚动方式审理，直到 2026 年 11 月 30 日；未来几个月会继续补充多个博士名额，起始时间可协商。

• 其他说明：项目鼓励申请者清楚说明自己想做什么以及原因；页面另列博士后招聘信息。

需要进一步确认

• 页面没有把每个方向对应的具体课题完全拆开，正式入组后的题目会在前几个月共同确定。

• 推荐人姓名与联系方式至少两位，推荐信明确可选，论文也非必需；PDF应以姓氏、姓名首字母和日期命名，具体录用与中央博士注册文件仍需分别核对。

培养与证据边界

博士由ETH Zurich培养，中央录取须完成认可硕士并获教授支持；可接近完成时申请不等于未毕业即可正式注册。工作英语要求强，但未给统一IELTS分数。每周一对一指导、学生项目和教学、会议差旅均为招聘所述，日常导师和资源分配仍需落实。较早资料称通常约四年，不等于18个月之后自动获得全部余期合同。

电液腿、低电压HASEL与肌腱-肌肉单元三项原创分别说明机器人结构适应、软执行器和材料传力证据；具体论文阅读章节和逐人贡献没有保存，不能据招聘介绍宣称全文已读。材料性能、单个演示和完整系统可靠性仍须区分。当前名额、税后工资、住房、保险及非欧盟许可条件应另行确认；苏黎世房价参照为共享CHF 800—1,000/月、小公寓CHF 1,000—1,800/月，非个人报价。

PhD 项目深度调研报告：机器人学习与软体、肌骨和生物混合机器人博士项目

申请判断

申请判断：有吸引力，但需要核实匹配度。

这是一个信号很强的博士招聘轮次，覆盖机器人学习、灵巧操控、软体和肌骨机器人、生物混合活体系统，以及具身 AI 的仿真。招聘信息列出：100%、苏黎世、固定期限，并且有多个博士名额，截止为 2026 年 11 月 30 日滚动申请。较早介绍列第一年税前CHF 73,000、最高博士薪级和完整社保；2026年10月25日介绍仅列有竞争力的ETH博士薪级，没有金额。首份合同18个月、之后按年续约，个人适用薪级及继续雇佣须按书面条款确认。

招生与政策信息对应2026年10月，当前名额及后续变更仍须确认。10月25日介绍同时突出整机系统设计与让策略在真实硬件运行，与较早的机器人学习重点相互补充。

这个岗位最吸引人的地方在于全栈能力。实验室公开列出 20 多只灵巧机器人手、12 台机械臂、触觉皮肤、生物实验室、加工设施、8 块 NVIDIA H200 GPU、中央算力和 Alps 超算访问。2023 至 2026 年的一系列工作也能支撑这些说法，涵盖电液腿、HASEL 执行器、工程化肌腱-肌肉单元、体积生物打印、触觉皮肤、灵巧策略学习和柔顺手。

但匹配门槛也很高。招聘说明明确说，不是按某个狭窄项目描述来招人，博士题目会在前几个月内逐步形成。强申请材料必须证明你做过真实系统，而不只是仿真。对中国培养背景和其他非欧盟/非 EFTA 申请者而言，公开材料里没有看到国籍限制，但学位认定、官方翻译、在线核验以及瑞士工作与居留许可，仍然是独立步骤。

研究方向与领域前景

这个项目位于软体本体、触觉灵巧和现代机器人学习的交叉点。这个交叉点很有价值，因为当硬件、感知和接触动力学被当作彼此独立的问题时，策略学习常常会失败。该实验室的优势在于，机械手、触觉皮肤、执行器、仿真器和学习工作都在同一个环境里。

潜在博士路线包括 latent-action policy transfer、触觉表征学习、真实世界 RL 微调、柔顺手的 sim-to-real 迁移、柔顺执行器设计、生物混合肌肉驱动、基于 xolography 的制造，或者软体机器人仿真。最佳路线取决于申请者已有证据：机器人学习申请者需要代码加真实硬件证据；生物混合申请者需要湿实验或生物制造准备；软体机器人申请者则需要 CAD、制造、电子和测试数据。

科学问题是柔顺结构、感知与学习控制怎样共同支持可靠的接触行为。具体博士应在明确任务中使贡献可测，并区分部件性能、仿真结果和真实系统泛化。这是选择题目的分析标准，不是新增强制课题或保证结果。

这个领域的就业需求总体很强，但分布并不均匀。IFR World Robotics 2025 报告指出，2024 年工业机器人安装量为 542,000 台，专业服务机器人销量接近 200,000 台，运输/物流机器人增长明显，医疗机器人也大幅上升。这说明职业迁移性不错，但并不代表每个细分方向都有同等就业体量。灵巧操控和具身 AI 仍然是研究密集、竞争激烈的方向。

学校、学科与培养

主办方为ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院），机器人环境很强。QS 2026 把它列在全球前 10，区域排名证据也很强。排名本身不是判断这条机会的核心原因，更重要的是本地匹配：该岗位位于 D-MAVT、IRIS 和 Soft Robotics Lab 生态中，周边还有 RobotX 以及苏黎世的创业与产业连接。

这个项目最适合想要嵌入真实实验室、而不是纯课程型博士轨道的申请者。官方招聘提到 D-MAVT 博士项目和教学职责，而中央录取规则要求完成大学硕士学位，并且由教授提供博士岗位。

导师与实验室评估

导师研究方向

官方招聘信函抬头写给 Prof. Robert Katzschmann，问题联系对象是 Federica Poltronieri。官方 IRIS 资料显示，Katzschmann 是机械与过程工程助理教授，同时也是机器人研究所副负责人。课题组页面说明，Soft Robotics Lab 创立于 2020 年 7 月，由 Katzschmann 建立，重点是设计、制造和控制软体、柔性和自适应机器人。

公开证据支持导师与实验室信号都很强，但具体日常导师和子方向还需要确认。招聘说明把岗位分成四个大方向中的多个博士名额，较早介绍尤其强调机器人学习和灵巧操控。申请者不应在面试前预设最终题目或导师。

近期重要论文

• 《Electrohydraulic musculoskeletal robotic leg》, Nature Communications, 2024。该论文展示了由电液肌肉驱动的敏捷自适应机械腿，是软体-肌骨方向最贴近的证据。
• 《Low-voltage HASEL actuators》, Science Advances, 2024。该工作降低了电液软执行器的实际门槛，也支撑了招聘中关于安全接触、移动和水下演示的说法。
• 《Multicellular muscle-tendon bioprinting》, Science Advances, 2025。这篇论文通过展示可传力的工程化肌腱-肌肉单元，支撑了生物混合方向。
• 《Vision-controlled jetting》, Nature, 2023。该论文支持了实验室的制造深度：在机器人相关系统中进行多材料打印，覆盖骨架、软组织、肌腱和传感器。
• 《Latent action diffusion》, ICRA 2026 / arXiv。它与机器人学习部分高度对齐，因为目标是让策略跨不同机械手和夹爪迁移。
• 《SERNF》, arXiv 2026。这项工作瞄准真实世界灵巧策略的样本高效微调，和岗位强调的真实硬件学习非常一致。
• 《Sensorized soft skin》, ICRA 2024 / arXiv，以及《Sensorless compliant anthropomorphic hand》, IROS 2026 / arXiv。这两项工作支撑了触觉与柔顺手硬件栈。

前三项原创分别支持电液机械腿行为、软执行器工程和生物混合材料单元传力，属于不同尺度的证据。单个部件属性或受控原型，不代表广泛真实场景可靠性、临床准备度或跨所有任务的策略迁移。现有介绍没有记录各篇读到的具体章节或逐人贡献，不能由招聘参考文献推定正文和补充材料已读；ICRA／IROS与arXiv版本也应按原标注区分。

实验室、资源与指导条件

官方招聘说明说，实验室提供每周一对一会议、高年级博士和博士后的联合指导、会议差旅预算、生物实验室、加工设施、触觉皮肤、机械臂、灵巧手和专门的 GPU 资源。对一则博士广告来说，这些设施信息已经异常具体。

真正需要核实的是访问方式：排程、培训、安全审批、算力分配、加工支持和生物实验室指导，在实际执行中如何运作。

资助、申请与生活成本

资助是这条机会的强项。这是全额资助、领薪而非生活奖学金岗位。较早介绍列第一年税前CHF 73,000、第二三年上涨及完整社保，10月25日版本没有列金额，应按适用薪表和个人录用条款确认。首份合同18个月、之后按年续约；较早所称通常约四年，不等于保证其余时间全部续约。

申请要求也很清楚。线上申请必须是一个合并 PDF，最好小于 10 MB，且不超过 40 MB；材料包括写给 Prof. Katzschmann 的求职信、详细简历、英文成绩单和评分标准、英文硕士论文或代表性项目报告、最多两篇论文或预印本，以及至少两位推荐人的姓名和联系方式，推荐信明确可选。求职信为1—2页，合并文件以姓氏、姓名首字母与日期命名，未完成的论文草稿可以提交；并不预期人人已有发表。不能通过邮件或邮寄申请。流程写的是第一轮面试、技术深挖以及苏黎世实验室访问，目标是在三周内给出回应。

苏黎世生活成本仍然是真实约束。官方住宿说明指出住房昂贵且难找，共享房间约 CHF 800-1,000/月，小型公寓约 CHF 1,000-1,800/月。官方生活成本说明提醒，瑞士总体生活成本高，而且取决于住房、医保和生活方式。录用前应仔细核算税后收入、税金、养老金、保险、房租押金和搬迁现金流。

申请者匹配度与准备

更适合的人

• 机器人、机械工程、机电、电子工程、计算机科学、材料、生物工程或相近方向的硕士或接近完成的硕士毕业生。
• 能证明自己把概念做成过真实系统的人：机器人手、软执行器、触觉皮肤、机械臂流程、生物制造执行器、电子集成、制造工艺或真实硬件策略运行。
• 机器人学习申请者若能拿出 imitation learning、RL、diffusion policy、触觉/视觉表征、sim-to-real 或在柔顺接触丰富硬件上的部署，会很有优势。
• 软体/生物混合申请者若能拿出 CAD、3D 打印、模具、机加工、电子、聚合物/软材料、组织工程或生物制造经验，会更合适。
• 能提交英文论文式 thesis 或项目报告，并最好有论文或预印本的申请者。

需要谨慎的情况

• 申请者想先拿到一个狭窄、预定义好的题目才入组。
• 证据主要只有仿真或课程作业，没有真实系统交付。
• 申请者不愿意跨硬件、生物和机器学习做跨学科工作。
• 申请者无法承受苏黎世住房压力或瑞士许可时间。

中国和非欧盟/非 EFTA 路径

公开材料没有显示国籍限制，但这不等于自动具备资格。中央博士录取要求完成大学硕士学位，以及教授支持的博士岗位。官方文件规则要求提交原始学术记录，如果记录不是德语、法语、意大利语或英语，则需要英文翻译；还需要最终本科学位和硕士成绩单、学位证或完成证明、护照、简历和推荐信。学位核验可能取决于发证国家。

瑞士针对非欧盟/非 EFTA 博士生的到境指引写明，入境、居住和工作都需要许可，条件包括被认可的硕士学位、博士岗位 offer，以及年龄不超过 50 岁；处理时间标示为 4-6 周。这些是有日期范围的机构指引条件，不能当作本次新核实的统一联邦年龄规定或保证办理时间；应向ETH确认具体博士许可路径和个人情形。许可审核与学术能力分开。招聘要求强英语书面与口头能力，但本材料未确立统一考试数值。

下一步与待确认问题

以下按申请进程安排沟通。具体提交要求仍以项目的正式申请说明为准。

提交申请前

• 目前最开放的是哪一个子方向：机器人学习、灵巧操控、软/肌骨、生物混合，还是仿真？
• 对中国发证学位，中央录取会要求哪条在线核验和翻译路径？

联系导师或面试时

• 谁会是正式博士导师，谁负责日常指导？
• CHF 73,000 的第一年毛薪是否适用于这一轮所有博士名额？
• 11 月 30 日前会有哪些审查批次，提前提交是否有明显优势？
• 对使用真实机械手、触觉皮肤和机械臂的机器人学习申请者，第一年里程碑是什么？
• 生物实验室、高压 HASEL、机械臂、视觉/激光设备、加工和 GPU/数据使用分别需要哪些安全培训？
• 需要承担多少教学、学生指导和实验室维护工作？
• 成功所需的会议、开源硬件/代码和发表要求是什么？
• 8 块 H200 GPU、中央算力、Alps 超算、机器人手、机械臂和生物实验室如何分配访问？
• 博士生多快能获得加工支持和故障排查时间？
• 学生在前几个月之后能否从四个大方向中的一个切换到另一个，灵活度有多大？

证据与来源

项目与学校官方证据

• ETH招聘信息与Soft Robotics Lab说明岗位与研究环境。
• 已有信息包含2026年8月25日发布信号，该日期不能证明当前仍在招；中央录取、薪表、生活成本和到境条件须按个人录用核实。

导师、实验室与论文证据

• Nature Communications: electrohydraulic musculoskeletal robotic leg
• PubMed Central: low-voltage HASEL actuators
• Science Advances: muscle-tendon bioprinting
• PubMed: xolography bioprinting
• Nature: vision-controlled jetting
• Latent Action Diffusion project page
• arXiv: Latent Action Diffusion
• arXiv: SERNF real-world dexterous fine-tuning
• arXiv: sensorized soft skin
• arXiv: sensorless compliant anthropomorphic hand

排名、领域、市场与移民证据

• QS World University Rankings 2026
• QS Europe ranking
• IFR World Robotics 2025
• Swiss federal work rules overview
• Swiss federal third-country admission criteria
• Swiss federal work-permit procedure