Sibo Zhu / 朱思博
我是朱思博，目前在上海因诺资产从事量化交易 Alpha 策略研究。工作围绕股票市场中的信号发现、模型验证与实盘执行展开。我尤其关注研究结果能否跨周期复现，以及模型在真实数据时点和运行约束下是否依然有效。
此前，我在 MIT 和多伦多大学做机器感知研究，负责过 MIT 无人驾驶赛车的感知团队，也曾作为联合创始人兼 CTO 创办 AI 硬件公司。从论文、车队到消费级产品，这些经历让我习惯同时考虑算法、系统与交付，让研究成果成为真正可用的产品。
工作之外，我喜欢单板滑雪，是 AASI 二级认证教练；也拍照，并维护着一套颇为细致的备餐系统。欢迎聊研究思路、工程实践，或正在构建的有意思的东西。
研究、工程、一次创业，以及现在的市场
2026年1月 — 至今
研究股票日频 Alpha 策略；入职半年内把一个策略从研发做到实盘上线，配套可复现的训练流程与严格交易时点（T-1）数据审计。
中国上海
2023年10月 — 2025年5月
联合创办公司并负责技术与产品：与“凯叔讲故事”合作的 AI 鸡飞飞陪伴硬件，以及火山引擎展厅的人形交互机器人。公司于 2025 年年中结束运营。
中国上海 & 美国帕洛阿尔托
2021年9月 — 2023年8月
博士研究生阶段研究事件相机在高速、极端光照与剧烈运动场景下的自动驾驶感知，设计面向异步稀疏事件流的 Vision Transformer。
2019年12月 — 2021年8月
与韩松教授合作研究高效机器感知，涵盖自监督传感器标定、端到端 LiDAR 导航与边缘设备上的神经网络压缩。
马萨诸塞州剑桥
2019年1月 — 2021年8月
带领二十多名工程成员开发无人赛车感知系统，工作覆盖目标检测、传感器集成、赛道测试与开源基础设施。
马萨诸塞州剑桥
2017年6月 — 2020年1月
研究面向高速相机的 CNN 运动模糊检测方法，并公开实现代码。
多伦多大学航空航天科学与工程博士研究（后休学创业，联合创立魂伴科技）
布兰迪斯大学计算机科学硕士（AI/ML 专业方向）
波士顿大学计算机科学 + 纯数学与应用数学学士（双专业）
AI、机器人与自动驾驶的研究及工程实践
2025年4月嵌入式 AI / ESP32-S3 / 模型压缩
与凯叔讲故事共同打造的 AI 陪伴产品，将低延迟对话与长期记忆带入日常陪伴。围绕 ESP32-S3 硬件平台，通过模型压缩与软硬件协同实现 0.9 秒端到端响应。从产品架构到量产交付，首月销量超过一万台，半年累计超过十万台。
团队：朱思博（联合创始人 & CTO）、魂伴科技团队
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2024年12月人形机器人 / 对话式 AI / 多模态（视觉/语音/NLP）
将视觉、语音和双语对话整合为统一交互体验的两米高人形机器人。基于智元 Agibot A2 平台与自研对话 AI 技术栈，大黄蜂把多模态理解与一致的角色表达带到实体机器人上。团队完成 AI 能力编排、实机集成与现场部署，交付火山引擎旗舰展厅。
团队：朱思博（联合创始人 & CTO）、魂伴科技团队
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2021年10月传感器标定 / 自监督 / 相机-LiDAR
发表于 IROS 2021 的共同一作研究。通过自监督语义对齐完成相机与 LiDAR 标定，无需人工标注，将标定时间从三个多小时缩短至一秒以内。
合作者：Zhijian Liu、Haotian Tang、Sibo Zhu、Song Han
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2021年5月端到端学习 / 稀疏卷积 / LiDAR
发表于 ICRA 2021 的端到端激光雷达导航框架。结合稀疏卷积优化与硬件感知架构设计，从原始点云生成转向指令，并在全尺寸自动驾驶车辆上完成部署。
合作者：Zhijian Liu、Alexander Amini、Sibo Zhu、Sertac Karaman、Song Han、Daniela Rus
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2020年7月计算机视觉 / YOLOv3 / 200ms 全栈延迟
发表于 IROS 2020 的无人赛车视觉系统。将优化后的 YOLOv3 检测、关键点姿态估计与亚微秒级双目同步整合，在高速行驶下保持 200ms 全栈延迟预算。
合作者：Kieran Strobel、Sibo Zhu、Raphael Chang、Skanda Koppula
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