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科研团队

王思翰
   王思翰 学士,博士生    研究领域机器人学习
   办公室:R330
   电话:024-23970421
   传真024-23970021
   邮箱wangsihan@sia.cn
  


机器人智能研究组 机器人与智能系统全国重点实验室 中国科学院沈阳自动化研究所 沈阳市南塔街114号 邮编:110016
  
个人简历
    王思翰,机器人与智能系统全国重点实验室博士生。2017年毕业于北京邮电大学,获工学学士学位。2019年毕业于美国波士顿大学,获理学硕士学位。2019至2023年任乐普(北京)医疗器械有限公司高级算法工程师,主要负责医疗AI研发工作。2023年进入中国科学院沈阳自动化研究所攻读模式识别与智能系统方向博士学位。目前研究方向为机器人学习,在多模态大模型、模型压缩与加速方向发表CCF-A顶会论文1篇,SCI 2区期刊论文1篇。参与国家自然科学基金重大项目(机器人行为驱动的类生命智能生成机制)、国家重点研发计划(智能-驱动一体化类生命机器人理论与方法)等多项国家科研项目。
主要工作
研究多模态大模型感知问题、VLA模型实体部署瓶颈问题

论文发表

[1] Wang Sihan, Han Zhi, and Liu Xiyao#. DUAL-GDFQ: A Dual-Generator, Dual-Phase Learning Approach for Data-Free Quantization. IEEE Signal Processing Letters. 2026.

[2] Cheng Jiaxin*, Wang Sihan*, Zhang Zhiqiang, Gu Ruoxi, Wu Xuan, Wang Yasong, Sun Yu, Wang Nan, Wang Xiaozeng#, and Yu Haibo#. A multimodal deep learning model for predicting impending rupture in symptomatic abdominal aortic aneurysms using CTA and clinical data. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2026.

[3] Wang Sihan, Liu Xiyao#, and Han Zhi. ObjecTok: Learning Holistic and Robust Object Tokens for MLLMs. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026.

[4] Cheng, Jiaxin, Zhang, Zhiqiang, Wang, Yasong, Sun, Yu, Wang, Nan, Wang, Xiaozeng#, and Wang, Sihan#. Predicting the growth of asymptomatic small abdominal aortic aneurysms (AAA) based on deep learning. Frontiers in Physiology. 2026.


研究项目
1) 机器人行为驱动的类生命智能生成机制   
   经费来源:国家自然科学基金重大项目;2026-2030  
2)智能-驱动一体化的类生命机器人理论与方法   
   经费来源:国家重点研发计划;2025-2027



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