人形机器人、三维感知与具身人工智能博士岗位

项目概览

苏黎世联邦理工学院先进制造实验室招收全职博士研究人员，实验室由 Markus Bambach 教授领导。

课题研究面向自主制造的人形机器人、三维感知与具身人工智能，重点使用新型 RGB-D 传感技术。

博士生将把感知、仿真和学习控制方法放到真实机器人与制造场景中验证，并有机会参与自主制造演示系统。

工作地点为苏黎世；博士录取仍须满足学校入学要求。招聘介绍尚未明确薪资、合同年限和申请截止日。

项目详情

复杂制造现场要求机器人既能识别物体和理解三维场景，也能规划并执行操作。本项目依托国际合作研究，将新一代单芯片 RGB-D 深度传感硬件与感知算法、机器人仿真和基于学习的控制方法结合，探索自主及协同制造。研究既涉及基础方法，也强调物理人形机器人平台上的实验验证，目标包含可运行的系统，而不仅是离线模型指标。

潜在研究方向包括：搭建真实感制造环境及仿真流程，生成带标注的 RGB-D 合成数据；利用 RGB-D 信息开展物体检测、语义分割和三维场景理解；将仿真中学到的感知与操作能力迁移到物理机器人；把感知、规划和控制结合用于物料搬运与装配；研究多智能体强化学习等协作策略；探索如何把自然语言指令转换为机器人可执行动作。博士研究将选择其中部分科学问题深入开展，并非要求一个人同时解决所有方向。

具体工作包括设计和评估新的感知算法，建立制造应用的仿真与合成数据流程，并为合成及真实 RGB-D 数据设计采集、标注、处理和评价工作流。博士生需要改进从仿真到现实的迁移，把算法与操作、运动规划和控制框架集成，在物理机器人或人形平台上测试，并制定可量化基准、设计实验和系统分析结果。研究也可能涉及自主决策、多机器人协同或语言引导操作。团队要求开发可复现的研究软件，参与共用软件框架与实验基础设施建设。

项目提供机器人平台、传感技术和制造实验环境，以及与互补学科研究者和工业伙伴合作的机会。博士生将发表机器人、计算机视觉与机器学习相关国际会议和期刊论文，参与学生研究项目指导，并可在课题范围内提出和发展独立研究想法。实验室强调理论基础、编程实现和真实系统验证之间的联系，也鼓励通过已有项目、代码或实验展示相应能力。

申请要点

• 学历：机器人、计算机科学、机械工程、电气工程、人工智能或相关领域硕士。

• 基础要求：掌握机器人、计算机视觉、机器学习或相关计算方法；有优秀的 Python 编程能力，最好也熟悉 C++；具备 PyTorch 等机器学习框架及学习模型开发、训练或评估经验。

• 需要理解坐标变换、运动学、运动规划或机器人操作等机器人基础，并在三维视觉、机器人感知、机器人仿真或机器人学习中至少一个相关方向具有实践经验。

• 需要有科学实验、定量评价和实验结果分析经验，熟悉 Linux、Git 与协作开发；能独立研究问题、提出想法并系统评估方案，有博士研究和论文发表动力。

• 英语口语和写作须流利；韩语或德语属于加分项。

• 加分经验包括 RGB-D 相机、深度感知、点云、三维重建或语义场景理解；ROS／ROS 2；NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo 等仿真平台；合成数据、数据集标注和仿真到现实迁移。

• 其他加分方向包括强化学习、模仿学习、学习型操作，视觉语言模型、大语言模型或语言条件策略，多机器人、人形机器人和协同操作，以及传感器集成、机器人编程和实体平台实验。

• Docker、自动化测试、CI/CD、可复现机器学习流程，以及通过硕士论文、研究项目、论文或会议贡献体现的研究经历也有帮助。这些均为优先条件，不应全部理解为必须具备。

• 必交材料：个人简历，说明研究兴趣、相关经历及博士动机的动机信，成绩单与学位证明，硕士论文或相关既往研究工作的摘要。

• 可选但鼓励提交：作品集、GitHub 仓库、项目视频或机器人／视觉／机器学习项目示例，以及论文、会议文章、研究报告等学术贡献。

• 仅接受在线申请，邮箱和邮寄材料不予受理。联系人为 Jan Petrik 博士，jpetrik@ethz.ch；该邮箱仅供咨询。招聘方说明初筛由招聘人员进行。

需要进一步确认

薪资标准、合同年限、预计入职时间与截止日期尚未明确；实际研究子题、主要指导安排、平台型号和工业合作分工也需沟通。博士录取以满足学校入学条件为前提。招聘说明未列国籍限制，但国内申请者的学历认可、雇佣和签证条件仍需分别核实。

人形机器人博士项目调研报告

核验日期：2026 年 10 月 17 日。评价：有吸引力，但需要核实匹配度。

快速判断

人形机器人怎样在工厂里看清物体、判断周围环境，再完成可靠的操作？这份博士把三维感知、机器人学习和实体实验接到了一起。值得关注的是 ETH Zurich 的机械与计算学科，以及实验室对制造问题的积累；决定研究能否顺利开展的，是人形平台、日常指导和具体合同是否落实。

官方招聘页面在核验日仍可读取，没有列申请截止日。页面在线不能保证筛选一直继续。应先简短确认招聘进度、可接受的申请背景和计划中的博士方向，同时准备正式材料。官方招聘说明

国内申请者可先向团队咨询。招聘未列国籍限制，但尚不能保证个人的安全审查、学历认定或入境结果。明确宣传“国内申请者已获准”需要补充证据；缺少逐字提到中国的表述，也不等于原则上禁止申请。

研究问题与博士工作

看得准，还要能稳定操作

图像分割准确，不代表操作系统就可靠。深度误差、遮挡和反光表面会改变几何估计；模拟中的光照、传感器噪声和接触条件与真实设备不同，可能让策略失效。动作序列越长，小误差越容易累积。博士论文应在这条链路中找到可检验的科学问题，并明确它与整机集成工作的关系。

招聘涉及合成 RGB-D 数据、语义感知、模拟到真实环境迁移和操作，也可能探索语言条件控制与多智能体学习。项目说明提供实体平台实验机会，但没有公布机器人型号、传感器供应商或可用设备数量。完整系统目前处于什么状态，仍需向团队确认。研究任务

论文需要收紧研究范围

以下为本报告提出的研究建议，不是已分配的交付任务。

• 在固定真实数据量的条件下，比较不同传感器缺陷模拟和合成数据方案，分别测量标定、分割和抓取效果。
• 用未见零件、杂乱程度和制造布局测试迁移，防止训练与测试场景过于相似而高估泛化能力。
• 对比模块化感知、规划、控制与语言条件策略，考察语义灵活性在几何公差和安全限制下是否仍成立。
• 将失败归因到感知、规划或控制，除成功率外记录恢复、延迟和样本效率。

RT-2 展示了视觉语言预训练如何接入机器人动作，Open X-Embodiment 展示了共享数据和跨机器人迁移的研究价值。它们支持这些研究方向，但不能证明本实验室硬件状态或工业可靠性。范围清楚的 benchmark 或迁移方法，可能比同时覆盖所有招聘方向更容易形成有说服力的论文。

学校、学科与培养

Advanced Manufacturing Lab 由 Markus Bambach 领导，属于 ETH 机械与过程工程系 D-MAVT 下的机床与制造研究所。实验室以制造研究为基础，使用计算与数据驱动方法。本岗位的招聘和预期学位授予机构为 ETH Zurich；合作研究不意味着联合学位。实验室归属

学校公布的 QS 世界大学排名 2026为全球第 7。更贴近课题的 QS 2026 学科排名中，机械／航空与制造工程第 6，计算机科学第 10，数据科学与 AI 第 11。这些反映学校和学科背景，不能作为实验室人形机器人研究排名或指导质量的替代证据。本报告只使用明确年份的结果，没有推定未经核实的 2027 名次。QS 2026 综合排名；QS 2026 学科排名

D-MAVT 博士以教授指导下的独立研究为主，包含专业与跨学科学习及教学，通常需要 三至四年。完成论文和口试后授予 Dr. sc. ETH Zurich，博士一般兼具雇员和学生身份。具体课题年限、学分、附加入学条件和考核节点仍需确认。招聘录用之后还要完成博士正式入学，不能把聘用通知视为注册手续全部结束。D-MAVT 博士培养；学校博士制度；博士指导指南

导师与研究条件

现有论文主要证明制造研究经验

团队页面将 Bambach 列为教授，将 Jan Petrik 列为博士后，研究深度学习、强化学习、计算机视觉和电弧增材制造。其他成员覆盖传感与控制、制造仿真和机器人学习。这些能支持制造领域的交叉研究，但页面没有明确人形机器人日常导师或第二导师。团队与研究方向

近期工作	可确认的贡献	与本课题的联系和局限
RLTube，2024	Petrik 与 Bambach 用强化学习和图像输入，为弯曲薄壁管规划沉积路径。	支持制造约束下的学习与规划经验；不是人形机器人或通用操作演示。
CrystalMind，2024	Petrik 等使用几何与工艺输入，建立自由锻三维形状和再结晶预测代理模型。	支持三维建模与基于模拟的预测；不同于 RGB-D 场景理解或机器人策略迁移。
DeepForge，2024	Petrik 与 Bambach 将 CNN／GRU 预测与模型预测控制结合，用有限元生成数据研究锻造微观组织控制。	支持学习模型与物理过程控制能力，但观察和动作空间与人形操作不同。
电弧增材路径研究，2024	Sideris、Petrik 与 Bambach 研究路径选择对温度、生产效率和几何结果的影响。	支持物理实验与取舍分析经验，不能证明人形机器人平台已经到位。

可读取的证据包括官方数据库索引中的摘要和论文首页内容；直接获取数据库或出版商全文时遇到访问错误。因此没有给出基于完整论文的定量性能比较。本轮未核实到拟议导师 2025—2026 年直接相关的人形机器人论文，这只是检索覆盖的局限，不能当作此类论文不存在的证明。

面试要说清科研与集成的分工

真实生产场景能带来有价值的研究问题，也会占用大量搭建和排障时间。面试应先了解硬件、数据和技术支持现状，再讨论博士能独立推进什么问题。学校指南要求主导师与第二导师明确研究预期，可以据此确认论文工作和工程任务的分工。指导与研究预期

资助、申请与生活成本

岗位为 100% 全职。学校对受雇博士的制度通常要求将经费安排到博士考试，受培养进展和入学条件约束；首份合同一般为 18 个月，以后按规定续约。这是学校制度，没有证实本岗位承诺无条件四年合同。2026 年博士雇佣规定

ETH 有五档固定博士工资，实际档位须写入合同，工资随年级增长到第三年。本轮取得的工资页面没有呈现数字表格，招聘也未指定档位，因此报告不填写岗位薪资金额。不能套用计算机系工资或旧年度标准。现行工资制度

博士费用包括外国高校毕业生注册费 CHF 150、接近博士考试注册时收取的一次性博士学费 CHF 1,500，以及每学期强制费用 CHF 42。应采用博士规则，不要套用本科和硕士学费。博士费用

苏黎世官方住宿指南给出的合租房间参考为每月 CHF 800—1,000，小型公寓为 CHF 1,000—1,800，受地点和家具影响，找房可能不容易。另一份一般学生页面给出每年学习和生活开支 CHF 20,000—26,000。这些只能作比较背景，不能当作受雇博士家庭预算或保证现价。判断是否有结余，要按实际税后工资、保险、房租、押金与搬迁储备计算。住宿指南；一般学生预算

申请材料包括 CV、动机信、成绩与学位证明，以及毕业论文或研究摘要；鼓励附代码、演示和论文。通过在线招聘门户提交，咨询联系人是 Jan Petrik，邮件申请不被受理。提交要求

Welcome Center 是办理入境和搬迁咨询的官方入口。应由 HR 确认受雇博士的正确流程及适用的国籍、安全审查要求，不能拿一般学生签证或普通非欧盟工作规则替代本岗位审核。国际雇员支持

背景匹配与准备

**官方必备条件：**相关硕士学历，较强 Python 和机器学习实践，机器人基础，相关实操或研究、定量实验能力，熟悉 Linux／Git，英语流利。

**官方加分项：**C++、ROS／ROS 2、仿真器、RGB-D／点云、强化学习或模仿学习、VLM、实体系统集成及可复现工具。韩语或德语属于优势，不是强制条件。必备与优先条件

**准备建议：**用一个紧凑研究作品展示问题、基线、消融实验、失败分析和可复现结果，最好包含实体系统或有充分依据的迁移实验。只有语言模型提示词、与课题无关的机械模拟，或缺少实验分析的机器人视频，证明力较弱。可准备一个 RGB-D 或操作实验、一份模拟到现实迁移失败分析，以及基于实验室论文的两页研究方向讨论。这些是展示研究能力的建议，不增加官方准入要求。

职业积累落在感知和控制能力上

IFR 2026 年 9 月报告显示，2025 年全球在役工业机器人约 500 万台，当年安装超过 60 万台；中国安装 354,000 台，占全球 59%。这些说明制造自动化具有较大应用市场，不是博士或研发岗位数量。2026 年工业机器人报告

IFR 2025 年人形机器人分析指出电池、平衡与安全、可靠性和规模化生产限制。这是既有领域背景，并非已核实的 2026 年部署统计。较稳健的职业积累是感知、机器人软件、实验验证和学习控制能力；人形机器人商业化速度及个人就业结果都存在不确定性。人形机器人局限

下一步与待确认问题

申请前

确认仍在筛选，并询问预计评审和入职时间。国内申请者应确认中国硕士学历认定、适用安全或合作方限制，以及招聘与博士入学流程。同步准备正式材料和研究作品，不要臆造截止日，也不必无限等待非正式回复。

面试时

先核实哪些机器人和传感器已经可用、实际可分配的实验时间，以及还需要搭建哪些部分。确认主导师、第二导师和日常机器人指导者。围绕第一年科学问题、现有基线、论文与演示系统任务的分工展开讨论，再核实算力、标注支持、教学负担和合作方对论文、数据、代码的限制。

接受 offer 前

书面确认薪级、首份合同、完整资助年限、续约和进展要求，以及搬迁和居留办理流程。拿到真实住房与保险报价后，再按税后工资做预算。同时确认博士注册条件和附加课程。这些答案会决定学校与学科优势能否转化成可行的博士安排。

证据与来源

项目、学校与培养

• Official humanoid robotics doctoral vacancy
• Advanced Manufacturing Lab homepage
• Advanced Manufacturing team
• D-MAVT doctoral studies
• University doctorate overview
• Guide for the doctorate
• QS overall ranking 2026 official institutional account
• QS subject rankings 2026 official institutional account

导师论文与研究方法

• RLTube paper, Manufacturing Letters 40 (2024), 31–36
• CrystalMind paper, Mechanics of Materials 189 (2024), 104875
• DeepForge paper, Journal of Manufacturing Processes 121 (2024), 193–204
• Too hot to print, too slow to handle; finding optimal path characteristics for WAAM
• RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models

资助、生活与行业

• Fixed-rate doctoral salary policy 2026
• February 2026 doctoral employment directives
• Doctoral registration and tuition costs
• Official Zurich accommodation guidance
• Official general student budget
• Welcome Center for international employees
• World Robotics 2026 release
• Humanoid Robots: Vision and Reality, IFR infographic