詹锟 | Kun Zhan

🔭 关于我

我是詹锟，理想汽车认知智能负责人，并担任公司新设美国研发中心的站点负责人。

在理想汽车，我负责视觉-语言-行动（VLA）算法路线图，领导感知、规划、大规模模型训练与车规级部署的团队工作。我的研究从端到端驾驶(E2E)、视觉-语言模型(VLM)发展到完整的VLA架构，并带领世界模型研究，推动端到端仿真、合成数据生成与强化学习。

我的使命是缩小前沿人工智能与日常出行之间的距离，将计算机视觉、3D感知、多模态基础模型和强化学习等技术应用于量产车辆和机器人，实现更安全、更智能的自动驾驶体验。

🌟 研究兴趣

• 自动驾驶：视觉-语言-行动(VLA)模型、端到端自动驾驶系统、决策与规划
• 计算机视觉：目标检测与跟踪、场景理解
• 3D视觉：3D感知、重建与建模
• 大语言模型：多模态大模型在自动驾驶中的应用
• 世界模型：环境建模与预测、强化学习