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    探索機器人“無遙操”,ATEC2025科技精英賽在港收官

    來源:中國日報網    2025-12-08 10:52
    來源: 中國日報網
    2025-12-08 10:52 
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    2025年12月7日,香港中文大學。在真實的戶外賽場上,一臺機器人正小心翼翼地調整姿態,試圖在微顫的吊橋上保持平衡;不遠處,另一臺機器人則憑借自身的感知系統,識別并分揀著散落于草地上的垃圾。這些并非預設的演示,而是“第五屆ATEC科技精英賽(線下賽)·真實世界極限挑戰賽”(簡稱“ATEC2025”)的真實場景。

    經過兩天的激烈角逐,來自全球的13支頂尖賽隊完成了吊橋穿越、定向越野、自主澆花與垃圾分揀等系列任務,最終來自浙江大學的賽隊憑借其在機器人全自主智能方面的卓越表現,成功摘得15萬美元大獎。

    【圖說:浙江大學賽隊獲得ATEC2025科技精英賽冠軍】

    賽事由香港中文大學主辦,ATEC前沿科技探索社區、北京大學、北京師范大學、螞蟻集團聯合承辦。比賽首次將完整賽場置于戶外自然地形中,通過評分規則明確鼓勵“無遙操”(無人工遙控操作),推動機器人從依賴遙控的“工具”向自主決策的“智能體”演進。

    實現“無遙操”,意味著機器人需在充滿不確定性的真實環境中,獨立完成從感知、分析到決策、執行的全鏈路閉環,任何環節的失誤都可能導致任務中斷,這對機器人的感知魯棒性、決策智能性和系統穩定性提出了極高要求。

    “本屆賽事旨在回答一個核心問題:機器人能否真正走出實驗室,適應我們復雜的世界?!辟愂聦<椅瘑T會主席、香港工程院院士劉云輝教授表示,“我們希望通過極限挑戰,推動機器人從‘演示可行’走向‘應用可靠’?!?/p>

    劉云輝教授提出的“機器人三大核心能力”——行走、操作、改造環境,構成了系統化的“真實世界適應力”技術測試框架。與以往賽事不同,ATEC2025的每一個任務都脫胎于真實的生活與產業場景,在拱橋、石階、緩坡與山地構成的真實賽場上,機器人需要完成一系列任務:定向越野考驗其在未知環境中的實時規劃與行走能力;吊橋穿越則挑戰動態平衡與策略調整水平;自主澆花要求機器人完成識別、抓取與精準澆灌等精細操作;垃圾分揀則測試其對復雜場景的感知與通過分揀實現的環境改造能力。

    【圖說: ATEC2025決賽設置吊橋穿越、定向越野、自主澆花與垃圾分揀等任務】

    賽事聚焦前沿技術走出實驗室、解決未來社會真實場景中“真問題”的能力。即便過程中出現失誤與調整,賽事仍鼓勵機器人完全依靠自身感知與決策系統應對挑戰,每一次自主嘗試都標志著從“機器”向“機器人”演進的關鍵步伐。

    在“鼓勵全自主、探索無遙操”的賽制引導下,各參賽隊伍針對戶外復雜場景,展開了充滿創造力的技術探索。面對真實世界的復雜性與不確定性,選手們嘗試了多樣化的技術路徑與創新方案:有的團隊將傳統模塊化算法與前沿的端到端大模型方案并行測試,尋找穩定性與智能化的最佳平衡;有的在機械臂抓取策略上反復調試,只為提升毫米級的操作精度;還有的為應對吊橋的動態晃動,設計出輕量化控制與實時環境建模相結合的獨特策略。

    “實驗室里調試完美的算法,在真實環境中會遇到無數意外,”來自冠軍賽隊“wongtsai”的隊長朱承睿坦言。參賽隊伍中,不乏來自北美、歐洲、亞洲等多個地區的國際選手,年齡最小的隊員僅19歲,展現了賽事年輕化與全球化的特點。“這場比賽讓我們思考,如何讓機器人真正學會自主決策。”

    【圖說:ATEC2025賽制鼓勵機器人全自主、探索“無遙操”】

    ATEC前沿科技探索社區負責人表示,ATEC始終致力于產學研結合,希望通過打造機器人領域的“奧賽”激發技術創新。本屆賽事匯聚了新加坡工程院院士謝立華、美國國家工程院院士Masayoshi Tomizuka等全球權威學者參與評審,共同探索機器人技術的未來發展路徑。

    作為賽事發起單位之一,螞蟻集團技術戰略部負責人表示,螞蟻集團長期支持ATEC賽事,源于一個信念:AGI技術發展的未來,是實現機器智能與物理世界的深度融合。在推動人工智能從“數據認知”走向“環境交互”與“行動執行”的路上,我們期待技術的又一次根本性突破。今年,ATEC組委會選擇了難、但真實的一條路。把賽場放進山地、草地、石階、吊橋;讓機器人面對真實世界的擾動;設計的每一道題,都不是為了讓它“完成得好看”,而是為了讓它在碰撞中暴露真正的弱點。因為如果問題不是真實的,就不會牽引出真實的技術進步。只有“真問題”,才能讓行業知道下一步要突破什么。

    作為對香港特別行政區政府具身智能領域戰略性規劃的積極響應,本屆賽事不僅展現了香港在科創領域的國際視野,更鞏固了其作為人工智能與機器人技術研究樞紐的地位。這場在真實環境中完成的極限測試,為機器人的“全自主”智能樹立了清晰的行業基準。賽事雖已收官,但從“演示工具”到“自主智能體”的探索之路,正因為這次在真實世界中的極限測試,而擁有了更為清晰的方向。

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