AI与HCI人机交互专题：“AI的下一个浪潮”——面向具身智能机器人的感知-思考-行动模型研究

• 适合年级 (Grade): 高中生/大学生

• 适合专业 (Major): 对自动化、机械工程、控制工程、智能感知工程、人工智能、具身智能、机器人、人机交互感兴趣的学生

• 具备一定Python、Matlab、C++、JAVA等编程基础都可以，最好python（先导课）

• 具备计算机科学、人工智能、自动化、信息技术、软件工程等相关背景

中国科学院

吕老师 副研究员

中国计算机学会智能机器人专委会  执行委员

中国计算机学会数字农业分会 执行委员

中国图象图形学会专业委员会 委员

中国科学院特聘研究骨干

研究方向：类脑感认知、机器人多模态感知、具身智能、图像检测与跟踪、农业机器人等方面的研究

近年来在IEEE TNNLS、IEEE TITS、IEEE TCDS等国际期刊会议发表论文六十余篇，主持了农业科技重大项目-农业机器人课题、科技创新2030“新一代人工智能”、国家重大科技项目、国家自然科学基金、北京市自然科学基金等科研任务十余项，是中国自动化学会混合智能专委委员、中国计算机学会数字农业分会、智能机器人专委会执行委员、中国图象图形学会交通视频专委委员。担任SCI 期刊 Electronics 客座编辑, IEEE TNNLS、IEEE TITS、IEEE TCDS、PR、IROS等国际期刊会议审稿人。担任国家自然科学基金、工信部、中关村首台套重大项目评审专家。

在人工智能从虚拟算法迈向物理世界的深刻变革中，具身智能 已成为下一代AI发展的核心范式。它主张，真正的智能并非仅源于抽象的符号计算或海量数据的训练，而必须植根于一个能与现实环境进行持续、动态交互的“身体”之中。机器人，作为具身智能最理想的载体，其智能水平取决于其感知物理世界、理解自身状态、并基于此生成适应性行动的能力。这一“感知-思考-行动”的闭环，构成了智能从环境中学习、并解决复杂任务的基础。世界各国正围绕这一前沿方向展开战略布局，因为掌握具身智能，意味着在高端制造、社会服务、医疗康复、特种作业等关键领域掌握未来主动权。

本科研项目旨在引领学生踏入这一充满机遇与挑战的前沿领域。我们将不局限于单一算法或部件，而是以系统性的视角，探索构成机器人“身体智能”的核心能力模块。学生将学习如何让机器人不仅“看见”更能“理解”其周围场景的几何与物理属性，并在此基础上，学会如何为机器人规划和执行在复杂动态环境中的安全、高效运动策略。最终，本课程的目标是引导学生完成一个具身智能核心模块的设计与分析，形成从问题定义、方案设计到实验验证的初步研究能力。通过这一过程，学生将深刻理解“实体化”如何塑造和约束智能，并为未来在机器人学、人工智能及更广泛的交叉学科中进行创新性研究，奠定坚实的理论与思想基础。

• 具身智能导论与图像处理基础：具身智能基本概念、图像处理概述、具身智能主要研究方向、具身智能研究现状

• 特征提取与增强：图像模式转换与滤波、边缘检测与特征提取、机器人感知预处理方法

• 机器人目标识别与检测：从像素特征到任务理解、经典检测模型原理、检测结果的具身化应用

• 机器人路径感知与导航：特征驱动的路径提取、动态场景下的鲁棒感知、优化设计与实验

• 面向操作的目标分割：经典目标分割模型、面向操作的具身分割

• 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

• 6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

• 1500字左右的项目报告

• 优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

• 项目结业证书

• EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导