（活力中國調研行）湖北「青年創客」以「硬核科技」突破海外壟斷
2025-11-22 22:05 9,852次浏览世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
近年來，人工智慧(AI)技術快速發展並被廣泛應用，引發社會各界的關注。然而，對於AI在研究生教育中的應用，人們關注與討論相對較少。事實上，國際上已經有大量將AI應用於研究生教育的案例，AI在這一領域的普及給學校、教師和學生帶來了諸多便利。 課堂好幫手：AI給研究生教學「搭把手」 在研究生課程的教學工作中，AI可以輔助教師備課、批閱作業和考卷，為學生提供個性化教學，還能承擔助教的職能，回答學生在學習過程中產生的疑問。 在研究生課程的教學工作中，AI可以利用其強大的搜索能力幫助教師備課，從而提升教師的工作效率。此外，教師還可以利用AI的文本分析能力，輔助完成出考卷的工作。比如，西班牙達科魯尼亞大學教授弗蘭·貝拉斯就在其研究生課程中使用ChatGPT輔助生成小測驗題目、試卷和課程計劃。在ChatGPT生成試卷後，貝拉斯還會繼續要求其確認所出考卷沒有超出自己教學計劃的範圍。 教師還可以利用AI的文本分析能力輔助自己批改作業或者考卷。美國維吉尼亞大學商業倫理學教授多蘿西·萊德納表示，如果測試內容主要是有明確的對或錯答案的知識，那麼教師使用AI進行評分的效率甚至比人工評分更高。還有學者指出，AI在批改作業和考卷時能夠保持一致的標準，避免教師的主觀印象或疲勞影響對學生作業和考卷的客觀判斷。美國伊薩卡學院戰略傳播學教授黛安娜·蓋耶斯基經常使用AI工具批改學生的課程論文，並提出改進建議。當然，也有專家指出，在班級規模較小或作業答案不太明確的情況下，評分不應該交給AI完成，需要教師對作業進行人工審閱，根據教師自身的經驗判斷作業的完成質量。 AI還可以在研究生的教學活動中承擔助教的職能，為學生解答學習過程中遇到的問題。以前，在AI助教還沒有投入應用時，學生在課程學習中遇到困難，往往會向授課教師或者助教尋求幫助，或者通過網絡上的公開資料解決困惑，而AI助教則可以基於授課教師提供的課程資料對學生的問題給出解答。例如，哥倫比亞大學就在雲分析研究生課程中引入了AI助教Curiously。Curiously是一個基於課程材料訓練的聊天機器人，可以幫助學生理解課程概念並完成課程作業。為了最大限度地保證AI助教回答的準確性，Curiously被設定為僅依據教師輸入的課程文檔給出回答。然而，如果輸入的課程資料不夠豐富，就會導致AI助教的回答過於簡單。為此，Curiously的研發團隊創建了一個外部資料庫，用於存儲和索引各種課程材料。當學生向AI助教提問時，Curiously會從外部資料庫中定位相關信息，然後將其與教師輸入的相關材料相結合，這可以確保AI助教的回答既十分詳細又足夠準確。此外，與ChatGPT不同，Curiously作為AI助教，在被學生詢問時不會直接給出答案，而是會做出提示並啟發學生，進而幫助學生解決課程問題。 AI助教可以隨時為學生提供答疑服務，即使在假期、周末或者凌晨等非工作時間，也可以對學生提出的問題做出及時反饋。這不僅有助於節約授課教師和助教的答疑時間，還對習慣於在非工作時間學習的學生較為友好，可以讓擁有不同學習習慣的學生都獲得有效、及時的支持。然而，由於AI助教的回答還是可能存在不夠準確的問題，授課教師和助教仍然需要及時發現學生在課程學習過程中遇到的問題。如果學生的理解受到AI助教提供的錯誤信息的幹擾，授課教師和助教有必要及時糾正，幫助學生正確理解課程相關概念和知識。 導師好參謀：AI為個性化指導「開藥方」 研究生教育的一個重要特點就是因材施教，開展個性化教學，而AI可以有效滿足研究生在學習和科研中的個性化需求。 哈佛大學醫學院使用AI模擬真實的診療環境，讓醫學研究生可以在虛擬的診療環境中練習應對各種複雜的病例，最終獲得診斷、治療和患者管理的全面訓練。該系統不僅能夠提供逼真的診療環境，還能根據研究生的操作和決策，提供即時的反饋和評估，使研究生能夠在學習實踐中快速成長。史丹福大學醫學院開展的一項精準醫學教育項目，利用AI實時監測和評估學生的學習過程，並根據學生的學習進度和能力水平，智能調整教學內容和難度。這種個性化的教學方式，不僅提高了學生的學習效率，還培養了研究生的創新思維和解決問題的能力。 AI還可以為研究生導師有針對性地指導學生提供幫助。在研究生教育階段，AI可以針對研究生的學科背景、知識掌握情況和科研興趣為每個學生制定專門的學習方案。當下，已經有部分大學嘗試使用AI全面分析研究生的學業、科研信息，從而為研究生導師指導學生提供建議。例如，康奈爾大學整合了研究生參與工作坊、學術講座、學術討論會等學術活動和課外實踐的籤到情況，並根據學生參與學術活動的頻次分析其研究興趣，從而探索各種有效的學術交流模式，為每個學生參與學術交流活動提供幫助。康奈爾大學還會將相關信息提供給教師、助教，為其教學指導提供支持。得州農工大學根據博士生的學術背景、之前修過的課程、已經發表的文章和社會經濟地位等信息，幫助導師了解學生的能力和科研需求，為導師針對性指導博士生提供了相應建議，成為博士生導師培養學生的有力支持。 寫作好助手：AI幫研究生「打通」論文關 AI不僅可以賦能研究生課程教學，還可以應用在研究生的日常科研。當前，AI在輔助研究生論文寫作方面已經取得了一定的進展。 AI的潤色改寫功能為研究生撰寫學術論文提供了重要支持。那些剛進入科研領域的研究生新生，可以在AI幫助下快速掌握所在領域的學術寫作規範。除此之外，AI還可以幫助來自不同語言背景的研究生潤色論文，這弱化了使用非母語語言開展學術工作的研究生在寫作時的語言劣勢，促進了國際學術交流與合作。 在國外，部分高校和研究機構對學生使用AI輔助論文寫作持開放態度。南非約翰尼斯堡大學的研究負責人安東尼·卡齊博尼教授認為，掌握英語是學生進入學術界的巨大優勢，英語語法上的細節錯誤，可能使學生無法獲得學術界的認可或者喪失寶貴的學術機會，而AI的應用則可以幫助學生克服在學術寫作中的語言困難。他鼓勵學生在學術寫作時使用AI，在和AI的互動中提升英語學術寫作能力。韓國科學技術研究院還開發了一款多語言聊天機器人，能提供多種語言的學術寫作指導，幫助非英語母語的學生撰寫英語文章。該機器人使用Azure OpenAI的先進模型，並不會直接為學生生成文章，而是根據學生輸入的文本和需求提供反饋並解答問題，從而幫助學生提升寫作能力。AI驅動的語言工具有助於創造包容性的學習環境，提高學生的學習效率，並吸引多元化的國際學生群體。 很多機構已經認識到了AI在研究生教育領域的商業價值。免費視頻在線教育網站可汗學院基於GPT-4開發的AI助手Khanmigo，能夠在寫作、辯論和協作過程中為學生提供提示和建議。類似具有學術論文潤色功能的AI應用，並不會直接為學生提供一份完整的論文，而是對學生輸入的信息提出修改意見，幫助學生不斷完善自己的論文，這種寫作輔導的模式不僅能夠幫助學生了解自己在論文寫作中存在的問題，也給了學生進行修改的機會。在這一過程中，學生的論文寫作能力可以得到提升。 學術守門人：AI給論文「查漏洞」，也有「小煩惱」 AI可以對學術論文中文本與圖片的原創性作出初步的判斷，這降低了研究生在寫作中出現學術不端行為的可能性。國際權威期刊《科學》宣布使用AI軟體Proofig篩選所有的投稿，其判定結果會作為期刊編輯是否錄用稿件的重要依據。Proofig可以標記那些可能是通過剪切或縫合拼接而來的圖片。儘管Proofig的判斷能力很強，但它卻難以判斷可疑圖片究竟是由投稿人的失誤造成的，還是出現了學術不端行為。 教育科技公司也察覺到了AI在這一領域的應用前景，Turnitin就是一款被世界各國廣泛使用的論文檢測系統，具有判斷學生論文是否為原創的功能。包括伊利諾伊大學香檳分校、馬裡蘭大學在內的很多美國大學，現在都已經是Turnitin的用戶。 然而，也有高校認為，AI的判斷準確率不高，而且可能會對使用非母語進行寫作的研究生產生偏見，錯誤地將他們的論文判斷為學術不端論文，因此暫時不推薦教師使用AI對研究生的論文是否符合學術倫理作出判斷。比如，普林斯頓大學就不建議教師使用Turnitin、ZeroGPT和OpenAI等AI工具判斷學生的論文是否存在學術不端現象，認為這些AI軟體無法根據普林斯頓的學術誠信標準對學生的論文作出判斷，且判斷難以確保準確，甚至可能帶有一定偏見。新加坡國立大學曾考慮使用AI開發學術不端檢測器，但是由於檢測器可能會錯誤地將一些符合學術倫理的論文標記為不符合學術倫理的論文，造成潛在的不公正結果，該校最終決定不使用AI作為判斷學術誠信的依據。 目前來看，基於AI的學術不端檢測技術尚不成熟，為了避免AI不成熟導致的誤判，在科研和教學中仍然需要人類專家對學術論文是否符合學術倫理作出最後的判斷。但是，研究生完成學術論文初稿後，可以使用基於AI的學術不端檢測系統展開自查，根據系統的標註和反饋修改文章初稿，降低學生在論文寫作的過程中因失誤出現學術不端行為的概率。 校園小管家：AI讓管理「不打烊」 將AI應用於研究生的日常管理工作，能夠提升學校行政人員的工作效率。AI可以在任何時間段解答學生校園生活中遇到的問題，讓行政人員從日常的事務性工作中解脫，也避免了學生因行政人員下班而得不到幫助的窘境，節約了學生為了獲得行政支持而付出的時間成本。 例如，西班牙穆爾西亞大學已經開始測試一款基於AI的聊天機器人，用於回答學生關於校園和學習領域的問題。這款聊天機器人能在非辦公時間立即為學生提供回應，提升學校的行政效率。英國斯塔福德郡大學和美國喬治亞理工學院也開發了功能類似的全天候開放的聊天機器人，幫助學生解決一些常見問題，減輕學校行政人員的工作量。澳大利亞坎培拉大學開發了一款名為露西的學生聊天機器人以快速回應學生的諮詢，如果用戶對機器人提供的答案不滿意，可以將問題標記出來，由人工進行處理。雪梨大學的FinBot聊天機器人，可以幫助學校財務部門迅速回應財務相關問題的詢問。 AI可以在研究生的教學與指導、科學研究和校園管理中發揮積極作用。儘管由於技術尚不成熟，在部分領域暫時不能大範圍應用，但AI確實提升了研究生的學習效率與學術水平。未來，AI在研究生教育領域仍然有進一步發展利用的空間，隨著相關技術的日益成熟，AI將可以更好地服務研究生教育，為研究生提供更好的學習、科研與校園體驗。 (作者：李鋒亮、馮泰然，分別系清華大學教育研究院副院長、長聘教授，清華大學教育研究院博士生)
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