詹锟 | Kun Zhan
理想汽车基座模型团队负责人 | 自动驾驶专家 | AI 研究员
Email: zk_1028@aliyun.com
微信: KevinZhan1990
北京，中国
从自动驾驶出发，构建通向机器人时代的具身智能系统
我负责理想汽车 MindVLA 与 MindGPT 团队，工作覆盖行为智能、认知智能以及量产级系统落地，重点推动自动驾驶、 智能座舱与未来机器人场景中的基座模型研发与部署。
关于我
我是 詹锟，现负责理想汽车 MindVLA 与 MindGPT 团队，并兼任硅谷研发中心负责人。我的工作横跨行为智能与认知智能， 聚焦于自动驾驶 VLA、智能座舱 LLM/VLM 以及语音系统等基座模型的研发，并推动这些能力以车规级可靠性落地到真实产品中。
我毕业于北京航空航天大学自动化专业，随后在百度 Apollo 负责行为预测团队。自 2021 年加入理想汽车以来，我主导了三代自动驾驶技术栈的架构与部署， 正在推动系统从感知、推理、规划到动作形成统一的基座模型框架，并从驾驶场景逐步扩展到更广泛的具身智能系统。
我的长期目标是以自动驾驶为起点，实现能够感知、思考、规划并执行的物理世界 AGI，并持续扩展到机器人与更广泛的真实世界智能。
核心亮点
我重点关注的，是把研究能力转化为可规模化交付的产品系统。
大规模团队管理
领导理想汽车基座模型团队，覆盖 VLA、VLM、LLM 与世界模型，从前沿研究、大规模训练到车端落地形成闭环。
量产系统交付
持续推动高速 NoA（2022）、城市 NoA（2023）、End-to-End + VLM 双系统（2024）以及 VLA 架构（2025）落地量产。
全球化执行
搭建理想汽车美国研发中心，推动硅谷前沿探索与北京总部工程执行高效联动。
研究方向
这些主题构成了我当前研究和工程工作的主轴。
工作经历
塑造我对应用型 AI 系统理解的核心项目与岗位。
理想汽车
2021 年 4 月 - 至今
- 负责 VLA 基座模型研发，并推进其与自研自动驾驶芯片、智能驾驶、智能座舱和未来机器人能力的融合。
- 从零搭建理想自动驾驶技术栈，推动架构从 E2E 演进到 VLM，再到 VLA，并在大规模量产车队中部署。
- 管理 100+ 规模的团队，覆盖感知、规划、基座模型、仿真与车端部署。
- 建立世界模型与强化学习方向团队，加快闭环学习，降低真实道路测试成本。
- 负责海外研究团队建设，包括策略、预算与关键人才引进。
- 通过跨时区项目评审与路线图管理，连接硅谷探索和北京总部执行。
百度 Apollo
2016 年 4 月 - 2021 年 3 月
- 负责 RoboTaxi 场景中的 L4 预测与前决策算法，提升复杂城市场景下的行为预测可靠性。
- 推动规划控制模块和车端深度学习组件落地，支持百度自动驾驶车队在北京、广州等城市运行。
学术成果
基于 Google Scholar 的论文与引用快照
Top 10 引用论文
按 Google Scholar 引用量排序，更新时间见卡片上方。
专利与学术服务
除了量产系统交付之外，我也持续参与技术沉淀与学术社区建设。
专利
已授权或公开专利 20 项，其中中国 18 项、美国 2 项，覆盖感知、规划和高精地图等方向。
审稿服务
担任 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、AAAI、IROS 以及 TPAMI、T-ITS、T-IV 等会议期刊审稿人。
学术组织
参与组织 CVPR 2023 Autonomous Driving Workshop，并持续分享 VLA 在量产环境中的技术实践。