開學(xué)季、秋招季即將開啟。新生開始踏上專業(yè)學(xué)習(xí)之旅；準(zhǔn)畢業(yè)生（從本科生到碩博士研究生）則通過投遞簡歷向招聘者介紹所修專業(yè)。

什么是專業(yè)，或者說一門學(xué)科是什么？這是今年6月20日，我們在第一期“我和我的學(xué)科”專題中提出的問題。我們可以說，每一門學(xué)科都提供了幫助人求職生活的專業(yè)知識、技能，也可以說每一門學(xué)科其實都是在提供一種看世界的方法。

現(xiàn)在，我們再續(xù)“我和我的學(xué)科”的故事，請新聞傳播學(xué)、法學(xué)、流體力學(xué)、昆蟲學(xué)等傳統(tǒng)基礎(chǔ)學(xué)科，以及機器人工程等新興交叉學(xué)科的高校教師，以第一人稱講述。既談這個學(xué)科是什么，也談自己作為一個個體與學(xué)科的關(guān)系，當(dāng)然也包括他們在教學(xué)中產(chǎn)生的對于本學(xué)科過去與未來的思考。

本篇為 謝廣明 談機器人工程。

2026年將是我從清華大學(xué)本科畢業(yè)的第30年。彈指一揮間，當(dāng)年的青澀少年已不再，如今已是年過半百的中年人。從1991年考入清華大學(xué)，到如今在北京大學(xué)任教，這三十余年見證了我個人的成長，也承載了我所從事專業(yè)的多次轉(zhuǎn)變——從應(yīng)用數(shù)學(xué)出發(fā)，經(jīng)由控制理論與力學(xué)，最終抵達機器人這一終點站。

本文內(nèi)容出自新京報·書評周刊8月29日專題《我和我的學(xué)科》B02-03版。

第一期“我和我的學(xué)科”專題已推送文章：

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撰文丨謝廣明

謝廣明，北京大學(xué)先進制造與機器人學(xué)院、人工智能研究院和海洋研究院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究仿生機器人、群體智能與協(xié)作等，承擔(dān)國家自然科學(xué)基金重點項目等多項國家級科研項目，2014-2024年連續(xù)入選愛思唯爾中國高被引學(xué)者、入選2023全球前2%頂尖科學(xué)家“生涯影響力”和“年度影響力”榜單。獲得國家自然科學(xué)獎二等獎等獎勵。現(xiàn)擔(dān)任中國仿真學(xué)會機器人系統(tǒng)仿真專委會主任，是多個國際國內(nèi)期刊的主編或編委。是國際先進機器人及仿真技術(shù)大賽的創(chuàng)立者。

從應(yīng)用數(shù)學(xué)到機器人

1991年，高考仍然安排在7月，我們需要在考試前填寫志愿。出于對數(shù)學(xué)的濃厚興趣，我第一志愿選擇了清華大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系。這個專業(yè)當(dāng)年在北京地區(qū)僅招收6人，我有幸成為其中之一。這對于我們學(xué)?！凰挥幸粋€理科班、全年級不到30名理科生的普通中學(xué)來說，無疑是一次不小的突破。

懷揣著對未來的憧憬，我步入清華園，然而很快便遭遇了現(xiàn)實的“暴擊”：同學(xué)們個個聰明異常，而課程的難度和進度遠超中學(xué)所能想象。第一次《數(shù)學(xué)分析》期中考試，全班僅5人及格，我自然不在其列。當(dāng)時，系主任蕭樹鐵先生逐一與新生談話，了解情況后并未過多責(zé)備，只是溫和地提醒我不要掉隊。可以想見，那時我的內(nèi)心是怎樣的沉重與迷茫。

當(dāng)時大學(xué)為五年制，我的大學(xué)生活可以說“苦”字當(dāng)頭?；貞浧饋恚粝伦钌钣∠蟮?，除了刻苦學(xué)習(xí)，就是堅持鍛煉身體。幸運的是，我最終沒有掉隊，順利畢業(yè)，并獲得了“優(yōu)良畢業(yè)生”稱號。第五年，我還擔(dān)任了95級新生的輔導(dǎo)員，成為我們班中首位承擔(dān)此類職務(wù)的學(xué)生。

更大的幸運，是在保研時得到了自動化系鄭大鐘教授的青睞，獲得了直博的機會。那時候很多更優(yōu)秀的同學(xué)選擇出國或讀碩，我才有機會進入鄭老師的門下，從此走上了控制理論的道路。

控制理論的博士階段我讀了五年，現(xiàn)在看來是正常年限，但比我前面兩位優(yōu)秀的師兄都多讀了一年。博士的核心任務(wù)已不是單純學(xué)習(xí)，而是創(chuàng)造知識、開展科研。尤其是在所有課程結(jié)束之后，我一度陷入極大的不適應(yīng)。每天從宿舍走到實驗室，坐在工位前，內(nèi)心卻是茫然的：不知道該讀哪些文獻，不知道科研的切入點，也不知道研究到底是什么。那種“有勁使不出”的無力感，令人焦慮。

每天最輕松的時光，是下午四點后到西大操場踢球的時間，有時一周能連續(xù)踢五天。科研的痛苦與操場的暢快形成鮮明對比。我一度寫下退學(xué)信，打算放棄博士學(xué)業(yè)，最后還是忍住沒有遞交。

幸運的是，在導(dǎo)師和師兄們的引導(dǎo)下，我逐漸找到了科研的感覺，懂得了什么叫“發(fā)現(xiàn)問題”和“解決問題”。從“知識的接受者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸R的創(chuàng)造者”，這不僅是一種能力的提升，更是一種身份的轉(zhuǎn)換。2001年，鄭老師認為我的論文工作已具備博士答辯條件，我如愿以償順利畢業(yè)。

博士畢業(yè)后何去何從，是人生的重要抉擇。我決定不去產(chǎn)業(yè)界，而是繼續(xù)從事學(xué)術(shù)研究。同時，也想離開熟悉的清華，尋找新的學(xué)術(shù)土壤。最終，我選擇來到隔壁的北京大學(xué)力學(xué)系，開展博士后研究，專業(yè)方向是“一般力學(xué)與力學(xué)基礎(chǔ)”，合作導(dǎo)師為王龍教授。

王老師對我沒有設(shè)定明確的研究方向，而是鼓勵我自己探索。在博士后期間，我發(fā)表了第一篇英文期刊論文，而且是在控制領(lǐng)域的國際頂刊，這標(biāo)志著我的科研能力達到了一個新的臺階。博士后階段科研產(chǎn)出較多，也為我順利留校任教奠定了基礎(chǔ)。

工作之后，黃琳教授建議我不要僅做純理論研究，應(yīng)嘗試更貼近工程實際的方向。這一建議引發(fā)了我深刻的思考，我也不再滿足于僅在紙上推演公式，希望做些“看得見、摸得著”的研究。于是，機器人進入了我的視野。

最初，我使用現(xiàn)成的輪式機器人、足式機器人進行理論驗證，之后逐步開始自主研發(fā)機器人。我選擇了一個當(dāng)時相對冷門的方向——水下仿生機器人。我的第一個碩士生就設(shè)計研制出了一款仿海豚機器人，其成果發(fā)表在《北京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）》封面文章上，北京電視臺還對此進行了報道。

2005年，北京大學(xué)復(fù)建工學(xué)院，力學(xué)系整體并入，我的研究也全面轉(zhuǎn)向機器人。我們先后研發(fā)了多款水下仿生機器人，并實現(xiàn)了在北極和南極的“首航”。我還創(chuàng)辦了以機器魚為主要比賽對象的機器人競賽，曾被央視《新聞聯(lián)播》報道。

2019年，北京大學(xué)開設(shè)機器人本科專業(yè)；2020年設(shè)立機器人系；2025年升級為機器人學(xué)院。至此，我的研究內(nèi)容和所屬專業(yè)名稱終于達成統(tǒng)一。我的專業(yè)軌跡，也終于從應(yīng)用數(shù)學(xué)——控制理論——力學(xué)——機器人，完成了看似偶然卻又順理成章的演變。

回顧整個專業(yè)發(fā)展的軌跡，其中既有偶然性，也包含了清晰的內(nèi)在邏輯。

早在1994年，美國麻省理工學(xué)院就研制出了全球首條仿金槍魚機器人。那時的我，還埋頭在數(shù)學(xué)課堂中苦讀，完全不知曉這個后來對我產(chǎn)生巨大影響的標(biāo)志性事件。

從小我對數(shù)學(xué)感興趣，擅長做各種應(yīng)用題。曾幻想未來能成為一名數(shù)學(xué)家。然而，當(dāng)我真正接觸純數(shù)學(xué)后才發(fā)現(xiàn)，自己在這個領(lǐng)域并無天賦。能夠理解別人創(chuàng)造的理論已屬不易，談何“原創(chuàng)”？意識到這一點后，我決定轉(zhuǎn)換方向。

當(dāng)年申請鄭大鐘老師的博士項目時，有兩個細節(jié)至今讓我記憶猶新：一是鄭老師僅憑我放在他辦公室的簡歷，就決定錄取我；二是入學(xué)后，一位本就來自自動化系的博士生告訴我，他也申請了鄭老師的直博，卻因我被選中而轉(zhuǎn)投其他導(dǎo)師。為什么是我？正是因為我擁有更扎實的數(shù)學(xué)訓(xùn)練——而這，正是科研的關(guān)鍵支撐。

如果畢業(yè)后繼續(xù)留在清華，可能我會繼續(xù)做控制理論，專注于理論研究。但我決定到北大求變。雖有不確定性，卻也正是這種主動跳出“舒適區(qū)”的決定，開啟了更為豐富、實踐導(dǎo)向的研究路徑。力學(xué)系的資源和氛圍鼓勵動手實踐，推動我逐步轉(zhuǎn)向機器人領(lǐng)域。特別是當(dāng)我首次看到機器魚下水游動，內(nèi)心那種純粹的激動與成就感，是任何一篇理論論文都無法比擬的。

一群真魚跟隨一條機器魚一起游動。 《探知無界：機器人技術(shù)的演進與未來》插圖

科研源于熱愛。只有當(dāng)我們對所做的事情真正感興趣，才能克服重重困難、長久堅持。如今，看到自己研發(fā)的機器魚在未名湖暢游，在南北極海域穿梭，我感受到深深的滿足與幸福。能夠找到并堅持做自己真正喜歡的專業(yè)，這份幸運值得我倍加珍惜。

回望過往，專業(yè)選擇并非始終清晰明確，更多時候是在不斷試錯、探索與積累中逐漸明晰的。這其中有自身努力、理性抉擇，也有適當(dāng)?shù)耐獠繖C遇，還有一點點運氣。

從數(shù)學(xué)到機器人，我走了一條曲折的路，但每一段經(jīng)歷都沒有白費。它們?yōu)槲液髞淼拿恳淮无D(zhuǎn)型提供了基礎(chǔ)和契機。如今，我終于在機器人這一領(lǐng)域扎根生長。我相信，這不僅是我專業(yè)上的“終點站”，也是我持續(xù)追求科學(xué)、探索未知的“新起點”。

《探知無界》

作者：謝廣明

版本：北京大學(xué)出版社

2025年1月

已成為最熱門的專業(yè)之一

毋庸置疑，機器人已成為當(dāng)今最熱門的專業(yè)之一。近十年來，國內(nèi)外眾多高校紛紛設(shè)立機器人本科專業(yè)和相關(guān)學(xué)院，不斷擴大招生規(guī)模，吸引了大量考生報考，呈現(xiàn)出“高校熱設(shè)、學(xué)生熱報”的雙向繁榮態(tài)勢。

目前新設(shè)立的機器人本科專業(yè)，主要依托于兩個傳統(tǒng)工科專業(yè)——機械工程與控制科學(xué)。不同高校根據(jù)自身原有的學(xué)科基礎(chǔ)進行專業(yè)設(shè)置，形成了不同的學(xué)科側(cè)重：有的以機械為主導(dǎo)，由原機械工程學(xué)院轉(zhuǎn)型設(shè)立；有的則偏重控制與自動化，由控制科學(xué)與工程學(xué)院或自動化學(xué)院演變而來。因此，雖然統(tǒng)稱為“機器人專業(yè)”，但在課程體系、實驗平臺及研究方向上仍可能存在明顯差異。

相較而言，碩士與博士階段的機器人專業(yè)設(shè)置受到學(xué)科點審批周期的限制，目前具備正式“機器人”學(xué)科名稱的研究生學(xué)位點數(shù)量仍較有限。然而，在自動化、控制科學(xué)、機械工程、電子信息、人工智能等多個相關(guān)學(xué)科中，已有大量研究方向涵蓋機器人領(lǐng)域。不同導(dǎo)師在同一專業(yè)下的研究方向可能差異極大，而來自不同專業(yè)的導(dǎo)師也可能共同聚焦于類似的機器人問題。

因此，對于計劃攻讀機器人方向研究生的考生而言，選校與報考更應(yīng)聚焦于具體的研究方向與導(dǎo)師課題組，而非僅憑學(xué)科名稱進行判斷。了解導(dǎo)師的研究內(nèi)容、實驗條件和項目背景，將有助于做出更明智的選擇。

1952年全國院系調(diào)整以后，北京大學(xué)的工科力量幾乎全部被調(diào)整出去，校園里的工科氛圍也因此變得非常薄弱。雖然在2005年成立了工學(xué)院，但整體氛圍依舊偏弱。為了讓北大有更多與機器人相關(guān)的活動，我創(chuàng)辦了“機器人愛好者協(xié)會”。招新時，我們曾把實驗室里的機器人統(tǒng)統(tǒng)搬到百年講堂前展示，吸引了不少同學(xué)駐足圍觀，但真正加入的人卻不多。不過，協(xié)會一直堅持到現(xiàn)在，雖然主要是實驗室里的同學(xué)在參與，但我們相信，隨著這幾年大環(huán)境的變化，它一定會逐漸壯大起來。

后來我又開設(shè)了一門全校本科生課程——《機器人入門與實踐》。課程最初的構(gòu)想是“兩條腿走路”：一方面做科普，幫助同學(xué)們開闊眼界；另一方面安排實踐，讓大家能親手做機器人。我本來還希望借此吸引更多本科生加入實驗室?？蓤猿至藥啄臧l(fā)現(xiàn)，選課人數(shù)并不多，最少的時候只有十來人。經(jīng)過和學(xué)生們交流，我才明白：大家都很在意學(xué)分成績。實踐雖然有趣，但難度也大，要拿高分需要花不少精力。于是，我對課程做了調(diào)整，更名為《魅力機器人》。課程以系統(tǒng)性的科普為主，把實驗室實踐環(huán)節(jié)改成選修。結(jié)果選課人數(shù)立刻上來了，最多的時候接近一百人。

課程堅持下來，也有了不少成果。比如，我把多年的課件整理成教材《機器人引論》，2017年由北大出版社出版，今年又出了更新的第二版。這本書不僅能用作教材，還能當(dāng)科普讀物。我曾經(jīng)送給孩子班里兩本，小學(xué)三年級的孩子們都能看得津津有味。

《機器人引論》

作者：謝廣明 賈永霞 李宗剛 夏慶鋒

版本：北京大學(xué)出版社

2025年1月

此外，我還錄制了慕課，發(fā)布在多個平臺，北大甚至把課程放到了B站，并對清華等高校學(xué)生開放。還有不少高校老師聯(lián)系我，想借用課程內(nèi)容開設(shè)自己的課。最終，這門課獲得了工學(xué)院的首個“國家一流本科課程”稱號。

更讓我欣慰的是，課程確實吸引了一批本科生走進了實驗室。他們中有人在本科階段就發(fā)表論文，有人申請了發(fā)明專利。之后，有的繼續(xù)在實驗室讀研，有的則遠赴海外攻讀博士。

研發(fā)水下仿生機器人

我的科研方向可以用四個字來概括——“師法自然”。我們以水下生物為老師，模仿它們獨特的運動方式、感知器官、通信手段和行為特征，研發(fā)水下仿生機器人。

為什么要仿生呢？雖然現(xiàn)在已經(jīng)有各種水下機器人，但它們的能力還很有限。相比之下，真正適應(yīng)水下環(huán)境的，是各種魚類和海洋生物。經(jīng)過漫長的進化，它們在水下的效率和靈活性遠遠超過機器。比如，魚的游動效率比螺旋槳推進高得多，遇到障礙物還能靈巧穿梭。而在復(fù)雜多變的水下環(huán)境中，它們還具備極強的適應(yīng)能力。

常有人說“上天容易入海難”。地球上最深的地方是馬里亞納海溝，深達一萬米。人類能到達那里的人數(shù)屈指可數(shù)，機器人更是鳳毛麟角。相比之下，飛機能輕松在萬米高空飛行，航天員還能在空間站長期生活。但你是否聽說過有人能在水下長期停留？幾乎沒有。這是因為水下環(huán)境和空氣中完全不同，很多技術(shù)在水下都不適用。這反而激發(fā)了我們，去研究像魚一樣的機器人。

比如，我們研發(fā)了一款“機器箱鲀”。箱鲀是一種生活在珊瑚礁的魚，外形方方正正，看上去并不流線型。但科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，它這種內(nèi)凹的面部設(shè)計，反而能在復(fù)雜水流中保持穩(wěn)定。奔馳公司甚至借鑒它的外形設(shè)計了一款概念車，以提高行駛穩(wěn)定性。此外，箱鲀靠胸鰭和尾鰭的配合能在水中完成各種高難度動作。我們做的“機器箱鲀”同樣能實現(xiàn)前后空翻、橫滾等動作。有學(xué)生以此為基礎(chǔ)創(chuàng)業(yè)，推出了一款水下攝影機器魚，并在全球電子消費品展上獲得了創(chuàng)新獎。

仿箱鲀機器魚樣機。 《探知無界：機器人技術(shù)的演進與未來》插圖

我們還模仿了魚類的“側(cè)線系統(tǒng)”。這是魚類特有的感知器官，能感知水流的細微變化，從而感知障礙物、同伴，甚至形成魚群。我們在機器魚兩側(cè)和面部布置了9個壓力傳感器，做出了一個簡化版的“側(cè)線系統(tǒng)”。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一條普通機器魚在前游動時，后方帶“側(cè)線”的機器魚能通過數(shù)據(jù)判斷出前方伙伴的存在和距離。這為未來機器魚的群體協(xié)作奠定了基礎(chǔ)。

水下通信同樣是難題。我們從弱電魚得到啟發(fā)。這類魚能在身體周圍形成交變電場，并通過感知電場變化與同伴交流。我基于這一原理建立了模型，并設(shè)計了電路和通信協(xié)議。實驗表明，兩條機器魚確實能通過電場進行交流。

在抓取方面，我們模仿了章魚的觸手和吸盤，研發(fā)了一種柔性的水下抓手。它可以輕松抓起扇貝、海參等生物，而且因為是軟體材料，不會造成損傷。我們甚至做過實驗，抓起一條小魚再放開，它還能照常游動。

由于實驗室場地有限，我們常常把機器魚帶到北大未名湖測試，戲稱“遛魚”。本來只是想看看機器魚游得直不直，結(jié)果發(fā)現(xiàn)湖里的真魚居然會跟著機器魚游。這讓我們產(chǎn)生了一個大膽的設(shè)想：將來捕魚時，如果想捕金槍魚，就派出一條“機器金槍魚”，把真魚群引到指定區(qū)域。這樣可以做到精準(zhǔn)捕撈，不會誤傷其他魚類。

最近，我們還在做一個和以往不同的研究。之前是向魚學(xué)習(xí)，現(xiàn)在是想幫魚一把。大家知道，大壩能發(fā)電，但也阻斷了許多魚類的洄游通道。雖然工程師會修“魚道”，但入口往往很難找。過去嘗試過用聲光電引導(dǎo)，效果都不好。后來有學(xué)者看到了我們的研究，提出能不能用機器魚來帶路，把真魚引到魚道口。我們覺得這個思路很有價值，目前已經(jīng)做了初步實驗，效果不錯。希望未來真的能幫魚類延續(xù)生存。

未來，水下仿生機器人將有無限可能。隨著技術(shù)發(fā)展，各種機器魚的應(yīng)用會越來越廣泛。甚至有一天，我們可能造出一條“超級機器魚”，把不同魚類的優(yōu)點集于一身，做到“青出于藍而勝于藍”。

《我，機器人》（2004）劇照。

未來機器人教育

與研究的新課題

人工智能，通俗地說，是“機器所具備的智能”，即由人類設(shè)計制造的系統(tǒng)展現(xiàn)出的類似人類認知和決策能力的智能行為。當(dāng)前人工智能技術(shù)主要聚焦于虛擬的信息世界，其核心在于對“0”和“1”構(gòu)建的數(shù)字世界的建模與處理。這一領(lǐng)域涵蓋了專家系統(tǒng)、圖像識別、語音識別、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、生成式人工智能、大語言模型等一系列關(guān)鍵技術(shù)。它們的主要表現(xiàn)形式是運行于計算機、手機等電子設(shè)備之上的軟件與程序。

相比之下，機器人技術(shù)則更為復(fù)雜和多維，它不僅涉及信息處理的能力，還必須直接應(yīng)對現(xiàn)實世界中不斷變化、充滿不確定性的物理環(huán)境。機器人系統(tǒng)集感知、決策與執(zhí)行于一體，既需要理解和處理傳感器獲取的信息，也要通過電機、執(zhí)行器等物理機構(gòu)完成具體動作。正因如此，機器人技術(shù)被認為是“人工智能+物理實體”的綜合體現(xiàn)，其研發(fā)難度遠高于僅在虛擬世界中運行的人工智能系統(tǒng)。

人工智能技術(shù)正在為機器人帶來更高水平的智能化和自主性，使得機器人能夠在更復(fù)雜的環(huán)境中完成任務(wù)，如自動駕駛、服務(wù)機器人、工業(yè)協(xié)作機器人等領(lǐng)域的發(fā)展都受益于人工智能的快速進步。然而，機器人面對的是真實世界，這使得人工智能在應(yīng)用于機器人時遇到了新的挑戰(zhàn)。例如，感知數(shù)據(jù)的高噪聲、環(huán)境狀態(tài)的高度不確定性，以及執(zhí)行動作可能引發(fā)的安全風(fēng)險等問題，都促使研究者重新思考智能的本質(zhì)和實現(xiàn)途徑。

《我，機器人》（2004）劇照。

因此，近年來越來越多的學(xué)者開始關(guān)注“具身智能”（Embodied Intelligence）和“物理智能”（Physical Intelligence）等新興概念。具身智能強調(diào)智能的產(chǎn)生不僅依賴于計算過程，也離不開身體結(jié)構(gòu)、傳感－執(zhí)行機制與環(huán)境的交互；而物理智能則試圖從材料層面、結(jié)構(gòu)設(shè)計和動態(tài)特性中汲取靈感，讓智能部分“嵌入”到機器本體中，從而提升效率與適應(yīng)性。這些新方向有望推動人工智能與機器人技術(shù)的深度融合，引領(lǐng)智能系統(tǒng)邁向更高層次的發(fā)展。

AI賦予機器人更強的環(huán)境感知、語義理解與自主決策能力，如：端到端視覺－控制系統(tǒng)；語言引導(dǎo)的動作規(guī)劃；強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的策略生成；模仿學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)。與此同時，AI背景促使機器人課程體系加速更新，引入深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)課程；關(guān)注感知－認知－行為閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計；注重跨模態(tài)信息處理能力的培養(yǎng)；引入大模型與人機對話系統(tǒng)；強調(diào)從數(shù)據(jù)驅(qū)動到因果推理的能力躍遷。

近兩年，大語言模型（LLMs）如GPT、Claude、Gemini等在自然語言處理、知識推理、代碼生成等方面取得重大突破，正在推動機器人系統(tǒng)從“特定任務(wù)自動化”邁向“廣義任務(wù)通用化”。例如，研究者正在開發(fā)結(jié)合語言模型與控制系統(tǒng)的機器人助手（如Say-Can、PaLM-E、RT-2），它們具備將人類指令翻譯為多步驟動作序列的能力，實現(xiàn)“自然語言到物理動作”的橋接。這一轉(zhuǎn)變將極大拓寬服務(wù)機器人的應(yīng)用邊界，并催生“認知機器人”“情感機器人”等全新類型。

《我，機器人》（2004）劇照。

此外，大模型還可以用于機器人教育與評估體系，比如：自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)：為機器人專業(yè)學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)路徑、實驗建議和代碼反饋；自動化評估工具：借助模型對學(xué)生設(shè)計的系統(tǒng)架構(gòu)、路徑規(guī)劃邏輯、調(diào)試過程進行智能評價；自然語言接口：降低初學(xué)者使用復(fù)雜仿真平臺（如Gazebo、ROS2）的門檻，實現(xiàn)“用語言編程機器人”的新范式。

然而，這一轉(zhuǎn)型也帶來挑戰(zhàn)：如何防止“過度依賴模型黑盒”、如何保護數(shù)據(jù)隱私、如何構(gòu)建安全可控的AI-機器人聯(lián)合系統(tǒng)，都將是未來機器人教育與研究必須面對的新課題。

機器人工程專業(yè)作為一門代表未來科技發(fā)展的核心交叉學(xué)科，正在經(jīng)歷深刻的技術(shù)、教育與產(chǎn)業(yè)變革。人工智能的持續(xù)滲透重構(gòu)了機器人的能力邊界與系統(tǒng)架構(gòu)，也重塑了該專業(yè)的人才需求與課程體系。未來的機器人不再僅是任務(wù)執(zhí)行者，更將成為具有自主感知、認知與協(xié)作能力的智能體；而未來的機器人專業(yè)人才，也需要在工程與科學(xué)、技術(shù)與倫理之間，構(gòu)建起更為寬廣而堅實的知識體系。

本文為獨家原創(chuàng)文章。作者：謝廣明；編輯：何也；校對：薛京寧。未經(jīng)新京報書面授權(quán)不得轉(zhuǎn)載，歡迎轉(zhuǎn)發(fā)至朋友圈。

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