¡Cambios en la alta dirección de Agibot!
Acabamos de descubrir en QbitAI que en la lista más reciente del equipo de socios de la web oficial de Agibot Robot ya no aparece el nombre del antiguo director científico, Luo Jianlan.
Mientras que en la lista anterior de la web oficial, el cargo de Luo Jianlan era:
Socio de Agibot Robot, Vicepresidente Senior y Director Científico.
Cuando Agibot reveló por primera vez su equipo de socios en septiembre de 2025, Luo Jianlan apareció en la web oficial junto con Deng Taihua, Peng Zhihui, Yao Maoqing y otros, con el cargo precisamente de socio, vicepresidente senior y director científico.
De hecho, antes de este cambio en la lista de la web, ya habían circulado varios rumores en redes sociales sobre una posible dimisión de Luo Jianlan.
Ahora, con la desaparición formal de su nombre de la web oficial de Agibot, este rumor parece contar con una capa más de evidencia.
Además, otros dos cambios también merecen atención.
Actualmente, la página personal de Luo Jianlan solo conserva su cargo como profesor asistente en el Shanghai Institute of Creativity and Innovation, y su biografía personal ya no menciona a Agibot Robot.
En la biografía de su perfil de X, tampoco se ha mantenido ningún cargo relacionado con Agibot.
Si estos cambios efectivamente corresponden a un ajuste en su cargo, es muy probable que Luo Jianlan ya haya dejado Agibot Robot.
Vale la pena señalar que el momento en el que aparece este posible cambio de personal también es bastante significativo.
Justo recientemente, el 24 de julio de 2026, Agibot Innovation confirmó públicamente que la compañía había iniciado el proceso para cotizar en la bolsa de Hong Kong.
Sin embargo, hasta el momento de publicar esta información, ni Agibot Robot ni Luo Jianlan han anunciado públicamente este cambio de personal. Los detalles específicos aún esperan confirmación oficial.
Aproximadamente 1 año y 4 meses en la empresa
En abril de 2025, Agibot Robot anunció oficialmente la incorporación de Luo Jianlan como director científico.
Al mismo tiempo, se estableció formalmente el "Centro de Investigación de Inteligencia Embebida de Agibot", dirigido por él, responsable principalmente de la investigación de algoritmos de vanguardia en inteligencia embebida y la implementación en ingeniería de tecnologías relacionadas.
Posteriormente, el cargo de Luo Jianlan se actualizó aún más a socio de Agibot, vicepresidente senior y director científico, ingresando al equipo central de gestión y tecnología de la empresa.
Si se confirma este rumor de dimisión, Luo Jianlan habría estado en Agibot oficialmente aproximadamente 1 año y 4 meses, desde su incorporación en abril de 2025 hasta su salida en agosto de 2026.
Vale la pena mencionar que justo la semana pasada, Luo Jianlan todavía estaba promocionando en X su trabajo en VLA de Agibot.
En general, la dirección de investigación de Luo Jianlan se centra principalmente en el aprendizaje robótico, el aprendizaje por refuerzo en el mundo real y la inteligencia embebida. Hasta la fecha, su número de citas en Google Académico ha alcanzado las 8449.
Al repasar la trayectoria académica y de investigación de Luo Jianlan, también es bastante impresionante.
Luo Jianlan nació en 1993 y se licenció en la Universidad de Tecnología de Wuhan.
En 2015, se trasladó a UC Berkeley para estudios de posgrado, obteniendo su doctorado en 2020. Durante su estancia en Berkeley, fue estudiante de los destacados investigadores en robótica Pieter Abbeel y Alice Agogino.
Después de doctorarse, Luo Jianlan ingresó en Google X como investigador, colaborando con el experto en robótica Stefan Schaal, y también participó en investigaciones relacionadas con DeepMind y Everyday Robots durante ese tiempo.
Tras dejar Google, regresó al Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de Berkeley (BAIR), donde trabajó como investigador postdoctoral en el equipo de Sergey Levine, continuando su investigación en aprendizaje por refuerzo para robots en el mundo real.
Allí, lideró el desarrollo de SERL y HIL-SERL.
Entre ellos, SERL organizó los algoritmos, la recopilación de datos, el diseño de recompensas y las herramientas de control robótico necesarios para el aprendizaje por refuerzo en robots físicos en un sistema reutilizable.
HIL-SERL incorporó además la intervención humana: el robot exploraba de forma autónoma normalmente, y solo cuando estaba a punto de fallar o enfrentaba dificultades, un humano se hacía cargo brevemente. El sistema luego utilizaba estos datos de corrección, aunque escasos pero cruciales, para continuar aprendiendo, reduciendo así la dependencia del aprendizaje por refuerzo en robots físicos de una gran cantidad de demostraciones manuales.
En abril de 2025, Luo Jianlan se unió oficialmente a Agibot, trayendo también a esta empresa su enfoque de aprendizaje por refuerzo en robots físicos acumulado durante muchos años.
Durante su más de un año en Agibot, prácticamente participó en la construcción de toda la línea principal de investigación de la empresa en aprendizaje por refuerzo en robots físicos, entrenamiento posterior en línea y modelos del mundo.
Desde impulsar el aprendizaje por refuerzo en robots físicos hacia escenarios de ensamblaje industrial, hasta conectar el despliegue de robots, la retroalimentación de datos y la actualización de modelos a través de sistemas como SOP y LWD, y luego, mediante proyectos como τ0-WM, integrar la predicción futura y la evaluación previa a la ejecución en el control robótico, varios de los trabajos representativos durante su mandato, aunque aparentemente dispersos, apuntaban en realidad al mismo objetivo:
Convertir el propio proceso de despliegue de los robots en el punto de partida para la siguiente ronda de aprendizaje.
Enlaces de referencia
[1]https://www.agibot.com.cn/company/leadership
[2]https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=SJoRNbYAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
Este artículo proviene del WeChat Official Account "QbitAI" (ID: QbitAI), autor: Henry.
