本报记者 郑思哲

人工智能正经历一场从“虚拟大脑”向“物理行动派”的跃迁。当多数研究仍聚焦于屏幕内的问答与生成时，青海师范大学已把目光投向了更远的地方——让机器人真正走进草原牧区、社区楼宇和灾害现场，像人一样用眼睛观察、用耳朵倾听、用肢体行动。借助东西部协作机制，青海师范大学以柔性引智方式引入中国科学技术大学常晓军教授团队，在高原上搭建起一座连接顶尖算法与西部真实需求的桥梁，两年间让一批具备自主决策与执行能力的机器人原型从实验室走向了应用前哨。

这场探索的发端，源于一个朴素判断：青海地广人稀、自然灾害频发、养老服务缺口明显，人工智能若只做“数字参谋”，难以解决现实痛点。学校决心跨越地理屏障，不唯编制、不唯地域，通过项目合作和短期驻聘，将常晓军团队在类脑计算与多模态感知领域的积累“移植”到高原。双方锁定的核心课题，正是具身智能领域最具挑战性的“自主操控”难题——机器人在没有固定轨道、没有预设程序的环境中，如何根据即时看见的景象和听到的指令，自己决定“下一步做什么”以及“怎么做”。

攻关过程中，团队跳出传统单模态训练的惯性，构建了一套视觉、语言与动作三合一的统一框架。这套框架的巧妙之处，在于为智能体划分了两个层次：上层是认知中枢，负责解析场景语义、拆解复杂任务；下层是运动执行单元，实时计算关节角度、力矩和移动轨迹。二者通过高速数据通道频繁交换信息，从而避免“想得明白却做不精准”或“动作流畅却方向跑偏”的脱节问题。在一次内部测试中，一台搭载该框架的服务机器人被置于从未见过的杂乱客厅，仅收到“把散落的药盒收进左侧抽屉”的语音指令，便自主识别目标、规划避开茶几和拖鞋的路径，用机械臂平稳完成抓取、抬升和推入动作，全程未借助遥控或预设轨迹。

要让这种能力不局限于实验室，必须有足够多元的真实数据“喂养”模型。项目组将采集阵地设在了最贴近民生的三个场景：独居老人家中，记录每天取药、递水、开关窗帘的动作规律；大型电商仓库，跟踪分拣员与货架之间的交互节奏；山地救援演练场，捕捉机器人攀爬、越障和拖拽物资的物理参数。科研人员背着传感器和记录设备，在海拔两千米以上的环境里连续作业数月，最终汇集出一条条带有视觉、语言和力觉标签的轨迹数据，构建起国内少有的高原多模态数据集。基于这批数据，系统通过自主在线学习策略不断自我校正，即便面对完全陌生的房间布局或突发堆叠的货物，也能凭借零样本和小样本泛化能力快速适应——物品识别与分拣的成功率稳定在较高水平，家务动作的平均耗时较传统方法缩短近三成，物资搬运的路线冗余度也显著降低。

技术突破很快被推向现实场域接受检验。在西宁市一处社区养老服务站，试点机器人已能辅助工作人员完成递送物品、整理桌面等日常任务，老人们从最初的好奇观望变为主动呼唤“小帮手”；在省内一家物流企业的分拨中心，基于该框架的机械臂正尝试与原有输送线配合，将人工拣货强度削减了相当比例；而在海东市一次防汛演练中，救援机器人背负救生器材穿越泥泞坡道，准时将物资送达模拟受困点，现场指挥人员评价其“反应比预想中更稳”。这些一线反馈不仅验证了技术的实用性，也暴露出雨雪天气、光线剧烈变化等极端条件下的不足，反过来推动团队在性能优化上持续加力。

比技术落地更让人振奋的，是人才梯队的悄然成型。项目推进期间，常晓军团队与青海师大本地教师结成固定搭档，从算法参数调整到国际期刊投稿，全程并肩。如今，两名青年教授已能独立承担框架中关键模块的迭代任务，三名硕士生在跨模态对齐和推理加速方向发表了高水平论文。这批本土科研力量，正成为青海人工智能领域最珍贵的“留得住的资产”。

眼下，项目正逐步放开核心数据集和预训练模型的访问权限，同时发布标准化评测基准与简易机器人开发平台，为国内服务机器人、仓储自动化、应急装备等行业提供可二次开发的开源底座。多家企业和高校已主动接洽，希望基于该框架定制特定场景方案。从东部实验室的算法原型，到高原一线的实用实体，这条跨越千里的转化通道因柔性引智而畅通，因本土深耕而牢固。未来，青海师范大学将继续依托协作机制，让“具身智能”在缺氧、低温、复杂地貌中积累更多“高原经验”。