「兩山」理念提出20年浙江主題展開幕
2026-02-06 08:57 4,761次浏览進入畢業季以來，記者發現，江蘇理工學院的人工智慧、合成生物、生物信息、智能計算、數字設計等新工科領域應屆畢業生，在人才市場上頗為搶手，成為「香餑餑」。這一現象的背後，是江蘇理工學院以融合創新破解應用型人才培養難題。近年來，該校探索出一套「融合配方」——深度推進產教融合、科教融匯、學科融通(以下簡稱「產教科三融」)。 「我們錨準基礎學科、新興學科、交叉學科『三類學科』協同發力，通過產教科深度融合賦能，積極探索一流應用型高校新興交叉學科建設路徑，人才供給側結構性改革成效初顯。」江蘇理工學院校長戴國洪介紹。該校以科研反哺教學，推動創新創業教育全覆蓋，並將成果注入課堂。特別是主動對接江蘇省「1650」產業體系，圍繞人工智慧、合成生物等戰略性新興產業需求，加速布局新專業、搭建育人與科創平臺。 面對產業新賽道對應用型人才的迫切需求，如何精準銜接？「近年來，我們堅持教育、科技、人才『三位一體』，推動深度轉型，構建校、政、行、企『四方聯動』新格局。」該校學科辦副主任朱福先介紹，其核心在於推進學科專業建設與行業發展、企業需求的「深度綁定」，促進育人要素跨界流動與資源共享，催生協同育人創新模式。 為服務地方「主戰場」江蘇常州，江蘇理工學院聯合相關龍頭企業共同建設了2個省級重點產業學院和1個省級產教融合基地，建成包括國家級技術轉移示範機構、省級工程(技術研究)中心在內的25個省級以上科研平臺。迄今，該校已獲教育部產學合作協同育人項目42項；236項學生創新創業項目獲江蘇省計劃立項。 「產教科三融」滋養人才茁壯成長。學生累計獲國家級、省級競賽獎超3200項，全國高校競賽榜單排名躍升至第208位。畢業生就業率穩定在95%以上，其中55%的畢業生紮根長三角先進位造業一線。 「產教科三融」的路徑仍在延伸。日前，該校化學化工學院黨委與常州市新能源汽車及汽車核心零部件產業鏈黨建聯盟15家企業籤約，力推產教科融合走深走實，以高質量黨建引領人才高質量培養。 「面向未來，學校將持續深化『塑造多元辦學、產教科融合新形態』的創新實踐，」該校黨委書記崔景貴表示，「我們將更加注重鍛造應用型人才的核心素養與關鍵能力，以高水平應用型項目合作為引擎，推動創新鏈、產業鏈、教育鏈、人才鏈深度耦合，為探索一流應用型高校新興交叉學科建設提供『江理工方案』。」 (本報記者 蘇雁 本報通訊員 王濟偉)
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
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