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About关于我

  • 我是高梦扬,香港城市大学(CityUHK)机械工程机器人方向在读硕士,本科毕业于华南理工大学机器人工程专业。
  • 2022年底和朋友们从 0 到 1 创建华工 RobotIC 机器人实验室(指导老师:未来技术学院张东副教授),参加 2023 与 2024 两届 ROBOCON 并取得全国一等奖。用两年时间成为所在校区规模最大、吸引力最强的本科生技术团队。
  • 曾在 舞肌科技Vivo AI Lab深圳科创学院实习,涉及的技术栈:机器人与AI的结合、视觉感知 Perception、操作抓取 Manipulation、移动导航 Locomotion and Navigation、灵巧手、Simulation、Mujoco、Isaac Lab。
  • 喜欢极客和开源文化,认可信息流通和创造的价值。在GitHub持续参与和更新开源项目,如低成本灵巧手康复外骨骼、ROS+LLM 机器人决策、华工校园信息聚合平台等,累计 stars 过两百。
  • 在香港以技术负责人身份发起聚焦宠物经济 + AI + 智能硬件的学生创业项目,获得香港政府的认可,通过HK Tech 300获得资助。
  • 作为技术支持参与B站UP主“新石器公园”的机器人与 AI 系列科普视频制作,总播放量已超过 400 万。
  • MSc student in Mechanical Engineering (Robotics) at City University of Hong Kong (CityUHK), with a BEng in Robotics Engineering from South China University of Technology.
  • Built SCUT RobotIC Lab from 0 to 1 with friends in late 2022 (advisor: Associate Professor Dong Zhang, School of Future Technology), competed in ROBOCON 2023 and 2024, and won National First Prize. Before graduation, the team became the largest and most attractive undergraduate technical team on campus.
  • Interned at Wuji Technology, vivo AI Lab, and Shenzhen Innovation Academy. The stack covers robotics + AI integration, perception, manipulation, locomotion and navigation, dexterous hands, simulation, MuJoCo, and Isaac Lab.
  • Strongly aligned with geek and open-source culture and the value of information sharing. Continuously contributes to and updates open-source projects on GitHub, including a low-cost dexterous hand rehabilitation exoskeleton, ROS+LLM robot decision-making, and an SCUT campus information platform, with 200+ cumulative stars.
  • Launched a student startup project in Hong Kong as technical lead, focused on pet economy + AI + intelligent hardware, recognized by the Hong Kong government and funded through HK Tech 300.
  • Contributed as technical support to Bilibili creator “Neolithic Park” on a robotics and AI outreach video series, with total views exceeding 4 million.

Interests兴趣

  • Robotics and Physical AI, Mobile Manipulation, Dexterous Hand, Household Service Robots
  • LLM and Agentic AI, Machine Learning, General Intelligence
  • Computer Science, Software, Hardware, Automation
  • Music, Piano, Photography, Sports
  • 机器人与具身智能、移动操作、灵巧手、家庭机器人
  • LLM 与 Agentic AI、机器学习、通用智能
  • 计算机科学、软件、硬件、自动化
  • 音乐、钢琴、摄影、运动

Blog博客

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Ubuntu 22.04 Setup Notes

/blog/20260222-ubuntu-2204-setup/

End-to-end setup notes for NVIDIA GPU, CUDA 12.6, Miniconda, VSCode markdown config, and Chinese input method.

分享给华南理工大学新入学的学弟学妹

https://zhuanlan.zhihu.com/p/709879814

我常说自己在本科四年只读了四本书。本文记录我与这四本书的交集,也是我从“信息消费者”走向“信息创造者”的路径、反思与致谢。“这个世界可以更美好,我们可以参与建设它。”

计算机科学纵览

https://zhuanlan.zhihu.com/p/718402996

这是一场面向大众的分享讲稿,回到计算机与信息科学的本质:信息如何被表示、压缩、存储与计算,并延伸至 AI 与现实世界的技术体系。适合作为计算机/信息科学的入门与全景地图。涉及:二进制与编码、多模态信息(图像/视频/音频)、压缩与加密、存储与内存、算法与复杂度、Web/APP 与软件工程、计算机网络、协作开发、人工智能。

华工手册|想团结所有华工人

https://zhuanlan.zhihu.com/p/654014476

我们发起了一个开源公益项目:华工手册。它聚合分散在各处的校园信息,为学生、教职工、后勤、家属与校友提供统一入口,让信息更易获取、协作减少重复、校园不再是信息孤岛。

RSS——做信息的主人,不做奴隶

https://zhuanlan.zhihu.com/p/645199722

本文向大家介绍RSS,一种获取信息的模式。介绍我如何用订阅制重建信息来源、降低遗漏、减少信息过载,以及我对“信息流通、信噪比、偏见与工具”的理解。

Robotics机器人

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Robotics Outreach Videos机器人科普视频

核事故、机器人、赛博训练——研究了32篇论文,我搞懂了机器人运动背后的秘密【具身智能第2期】 cover

核事故、机器人、赛博训练——研究了32篇论文,我搞懂了机器人运动背后的秘密【具身智能第2期】

本视频从近期热门的机器人拳击视频切入,回顾十年间机器人技术的发展历程,通过对比2015年DARPA机器人挑战赛中机器人表现与现今机器人能力的飞跃,揭示人工智能技术尤其是深度强化学习的进步对机器人发展的关键推动作用。视频详细介绍了机器人从简单行走、平衡保持到复杂技能(如跑酷、空翻、打篮球)的学习过程,涉及虚拟仿真训练、强化学习与深度学习结合、传感器数据利用等技术细节,同时强调中国在机器人领域的技术突破与贡献。最后以宇树科技的发展历程为例,展现中国在机器人研发领域的崛起与影响力 我们独家拆解AI机器人封神之路: ✅ 从"走两步就摔"到"跑酷空翻":揭秘深度强化学习如何让机器人自学成材 ✅ 英伟达黑科技Isaac Gym:2000个虚拟机器人集体"内卷"的硬核训练法 ✅ 超越波士顿动力!中国团队用"动作编码器"实现手脚并用绝技

2,132,394 14,736 2025-04-30
液压vs电驱——20分钟讲透人形机器人核心动力系统革命 cover

液压vs电驱——20分钟讲透人形机器人核心动力系统革命

我们深入探讨了机器人驱动方式的变革,从液压驱动到电机驱动的转变过程。 详细阐述了液压驱动的基本原理,包括液压泵、管路、阀门等部件如何协同工作来控制机器人关节的运动。然后,文章转向电机驱动,从简单的电磁铁原理出发,逐步介绍了有刷直流电机、无刷直流电机、交流电机(包括异步电机和同步电机)以及直线电机的工作原理和特点。如今已能通过减速器等部件,巧妙解决扭矩不足的问题,实现高效、灵活的关节驱动。展示了电机驱动在机器人领域的崛起和优势,最终得出结论,电机驱动已经成为机器人研究的主流方向,为机器人的未来发展提供了更广阔的空间

869,944 25,756 2025-05-10
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未来革命or资本泡沫——研发投入50年,人形机器人突破了什么?

从本田ASIMO的黯然退场,到波士顿动力机器人惊艳却难落地的后空翻,再到如今ChatGPT加持下的人形机器人热潮——具身智能究竟是颠覆未来的技术革命,还是资本精心包装的又一场泡沫? 本视频深度拆解机器人技术70年来的发展困局:为什么传统方法(如精密控制、几何运动学)让机器人行动迟缓如树懒?为什么AI已在语言和视觉上碾压人类,机器人却仍像个“无脑铁疙瘩”?2011年,Pieter Abbeel用强化学习教会机械臂叠毛巾,为何这一技术路径直到今天才迎来爆发? 我们追溯从达芬奇机械战士、WABOT-1双足机器人到现代人形机器的技术变迁,揭秘激光雷达与视觉感知的路线之争,解析Paden-Kahan运动学子问题如何简化机械臂控制,并探讨大模型能否让机器人真正“开窍”。 当资本狂欢遭遇现实骨感,具身智能的未来究竟在哪?

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《离开遥控器,机器人能干什么?》 近年来,人形机器人的发展令人瞩目,但许多人质疑它们是否真的能独立完成任务。本期视频从技术角度探讨机器人自主导航的核心问题——SLAM(同步定位与地图构建)和路径规划算法,分析传统方案与AI新思路的优劣。我们也会思考:为什么成熟的导航技术仍无法满足真正通用的家庭机器人需求?或许,空间智能才是关键。未来,机器人可能需要像生物一样理解空间,才能真正融入人类生活。

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