罗剑岚，现任智元创新（上海）科技股份有限公司合伙人、高级副总裁、首席科学家， 全面领导智元具身智能研究中心的算法研发与工程化落地。他曾在Google X、Google DeepMind担任研究科学家，并作为核心成员参与伯克利人工智能实验室的机器人研究项目 。其主导开发的SERL/HIL系统首次实现机器人真机强化学习任务成功率100%，解决了传统强化学习难以适应现实复杂物理交互的问题 。2025年，罗剑岚加入智元机器人后，推动与国际顶尖具身智能公司Physical Intelligence（Pi）的合作，共同研发动态环境下的长周期复杂任务解决方案 。

2025年，被评为《麻省理工科技评论》35岁以下科技创新35人（MIT TR35）。

中文名：罗剑岚

外文名：Jianlan Luo

职务：智元创新（上海）科技股份有限公司合伙人、高级副总裁、首席科学家

毕业院校：加州大学伯克利分校

主要成就：开发SERL/HIL系统

所属行业：具身智能

研究方向：机器人操作技术

合作单位：Physical Intelligence 

1、【人物简介】

罗剑岚博士毕业于加州大学伯克利分校，曾在Google X、Google DeepMind担任研究科学家。在伯克利人工智能实验室（BAIR）担任博士后期间，罗剑岚博士是Sergey Levine教授团队的核心成员，先后与机器人具身智能先驱Pieter Abbeel, Stefan Schaal, Sergey Levine一起工作，领导开发的世界上首个超人类的机器人真机强化学习系统SERL/HIL-SRL，首次实现将任务成功率提升到100%，在全球范围内被广泛应用。

作为具身智能领域的国际领军学者，罗剑岚博士在智元机器人牵头组建了「智元具身研究中心」，主导前沿算法研发与工程化落地。

2、【人物经历】

2015年进入加州大学伯克利分校攻读机器人控制博士，同时开始探索 Robotics+AI，并在机器人领域权威 Pieter Abbeel的指导下攻读计算机系硕士。

博士毕业后加入谷歌，在DeepMind、Google X等部门推动RL工业应用，参与孵化明星机器人公司Intrinsic。

2022年重返伯克利在Sergey Levine团队担任博士后并取得真机强化学习领域的突破性研究成果。

3、【所获荣誉】

研究成果

致力于将强化学习应用于真实机器人操作，解决传统RL依赖仿真环境、难以适应现实复杂物理交互的问题。

领导开发了全球首个超人类的机器人真机强化学习系统SERL：使机器人仅需20分钟即可在真实环境中学会精密装配，成功率达100%。

SERL升级之作HIL-SERL：在SERL基础上引入人类实时纠正，使机器人完成双臂协调、动态操作等更复杂任务，训练1-2.5小时即达100%成功率。

核心贡献与理念

真实数据优先：反对过度依赖仿真，主张通过真实环境交互获取数据，认为这是突破机器人学习瓶颈的关键。

推动开源生态建设：

将SERL系列成果开源，降低研究门槛，被波士顿动力、MIT等机构广泛应用。

联合斯坦福、谷歌等二十余家权威机构，构建全球最大跨场景机器人开源数据集Open X-Embodiment项目，加速行业技术资源共享与应用落地。

行业影响：其工作被评价为“让强化学习真正跑起来”，推动了RL在工业自动化、柔性生产等场景的落地。

4、【教育背景】

罗剑岚于2015年进入加州大学伯克利分校攻读博士学位，开始探索机器人技术与人工智能的融合领域 。在伯克利人工智能实验室（BAIR）担任博士后期间，成为Sergey Levine教授团队核心成员 。

5、【职业经历】

曾先后在Google X和Google DeepMind担任研究科学家 ；

截至2025年4月，正式加入智元机器人出任首席科学家，牵头组建具身智能研究中心 。

6、【研究成果】

在伯克利期间，领导开发全球首个超人类水平的机器人真机强化学习系统SERL/HIL ，该系统实现机器人在20分钟内掌握精密装配技能 ，彻底突破传统强化学习对仿真环境的依赖。

7、【行业合作】

2025年4月，主导智元机器人与Physical Intelligence（Pi）达成深度技术合作 ，双方聚焦动态环境下的长周期复杂任务研发，通过整合Pi的AGI技术提升机器人物理交互能力。

8、【学术观点】

认为机器人实现“操控”能力是比大语言模型更高级的智能形态，强调强化学习和世界模型技术是实现该目标的核心。主张通过真实环境数据积累提升机器人感知、预测和行为生成能力。