Biến động nhân sự cấp cao: Zhiyuan Robotics chia tay Giám đốc Khoa học Luo Jianlan

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

Agibot đã gỡ tên Giám đốc khoa học Luo Jianlan khỏi danh sách nhân sự.

07-08-2026 09:25:40 Nguồn: QbitAI

Nhân sự cấp cao tại Agibot có sự thay đổi!

Henry, đưa tin từ QbitAI

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Nhân sự cấp cao tại Agibot có sự thay đổi!

Vừa mới đây, QbitAI phát hiện trong danh sách đội ngũ đối tác mới nhất trên trang web chính thức của Agibot, tên của cựu Giám đốc khoa học Luo Jianlan đã không còn xuất hiện.

Trong khi đó, ở danh sách trên trang web trước đây, chức danh của Luo Jianlan vẫn là:

Đối tác, Phó chủ tịch cấp cao kiêm Giám đốc khoa học của Agibot.

Vào tháng 9 năm 2025, khi Agibot lần đầu công khai đội ngũ đối tác, Luo Jianlan đã xuất hiện trên trang web cùng với Deng Taihua, Peng Zhihui, Yao Maoqing và những người khác, với chức danh chính xác là Đối tác, Phó chủ tịch cấp cao, Giám đốc khoa học.

Thực tế, trước khi danh sách trên trang web thay đổi lần này, trên mạng xã hội đã xuất hiện không ít thông tin về việc Luo Jianlan có khả năng rời công ty.

Giờ đây, khi tên của ông chính thức biến mất khỏi trang web của Agibot, tin đồn này dường như lại có thêm một bằng chứng xác thực.

Ngoài ra, hai thay đổi khác cũng đáng chú ý.

Hiện tại, trang cá nhân của Luo Jianlan chỉ còn giữ lại chức danh Trợ lý giáo sư tại Học viện Sáng tạo Thượng Hải (Shanghai Innovation Institute), tiểu sử cá nhân không còn đề cập đến Agibot.

Trong phần giới thiệu trên trang X cá nhân của ông cũng không còn giữ lại các chức vụ liên quan đến Agibot.

Nếu những thay đổi này thực sự phản ánh việc điều chỉnh nhân sự, thì rất có thể Luo Jianlan đã rời khỏi Agibot.

Đáng chú ý là thời điểm xảy ra sự thay đổi nhân sự nghi vấn này khá nhạy cảm.

Cách đây không lâu, vào ngày 24 tháng 7 năm 2026, Agibot vừa xác nhận với bên ngoài rằng công ty đã khởi động quy trình niêm yết tại Hồng Kông.

Tuy nhiên, tính đến thời điểm viết bài, cả Agibot và bản thân Luo Jianlan đều chưa đưa ra thông báo chính thức về sự thay đổi nhân sự này, tình hình cụ thể vẫn đang chờ xác nhận từ phía công ty.

Gia nhập khoảng 1 năm 4 tháng

Tháng 4 năm 2025, Agibot chính thức thông báo Luo Jianlan gia nhập công ty với vai trò Giám đốc khoa học.

Đồng thời, "Trung tâm nghiên cứu trí tuệ hiện thân Agibot" do ông đứng đầu thành lập cũng chính thức ra mắt, chủ yếu chịu trách nhiệm nghiên cứu thuật toán tiên tiến về trí tuệ hiện thân (Embodied AI) và triển khai kỹ thuật các công nghệ liên quan.

Sau đó, chức vụ của Luo Jianlan được nâng cấp lên thành Đối tác, Phó chủ tịch cấp cao kiêm Giám đốc khoa học của Agibot, gia nhập đội ngũ quản lý và kỹ thuật cốt lõi của công ty.

Nếu tin tức rời đi này là sự thật, tính từ lúc gia nhập vào tháng 4 năm 2025 đến khi rời đi vào tháng 8 năm 2026, thời gian làm việc chính thức của Luo Jianlan tại Agibot là khoảng 1 năm 4 tháng.

Đáng nói là ngay tuần trước, Luo Jianlan vẫn còn quảng bá công việc của mình về VLA tại Agibot trên X.

Nhìn chung, hướng nghiên cứu của Luo Jianlan chủ yếu xoay quanh học máy robot (robot learning), học tăng cường trong thế giới thực và trí tuệ hiện thân. Tính đến nay, số lượt trích dẫn trên Google Scholar của ông đã đạt 8.449 lần.

Nhìn lại hồ sơ học thuật và nghiên cứu của Luo Jianlan, có thể thấy rất ấn tượng.

Luo Jianlan sinh năm 1993, tốt nghiệp đại học tại Đại học Công nghệ Vũ Hán.

Năm 2015, ông sang UC Berkeley để học chuyên sâu và nhận bằng Tiến sĩ vào năm 2020. Trong thời gian ở Berkeley, ông là học trò của các tên tuổi lớn trong lĩnh vực robot là Pieter Abbeel và Alice Agogino.

Sau khi tốt nghiệp Tiến sĩ, Luo Jianlan gia nhập Google X với tư cách là nhà nghiên cứu và học giả robot, hợp tác cùng Stefan Schaal. Trong thời gian đó, ông cũng từng tham gia các nghiên cứu liên quan tại DeepMind và Everyday Robots.

Sau khi rời Google, ông quay lại Phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Berkeley (BAIR), làm nghiên cứu sinh sau tiến sĩ trong nhóm của Sergey Levine, tiếp tục nghiên cứu về học tăng cường robot trong thế giới thực.

Tại đó, ông đã chủ trì phát triển SERL và HIL-SERL.

Trong đó, SERL đã hệ thống hóa các thuật toán, thu thập dữ liệu, thiết kế phần thưởng và các công cụ điều khiển robot cần thiết cho học tăng cường trên máy thật thành một hệ thống có thể tái sử dụng.