信息来源： RUC明理新声 发布日期：2026年5月12日

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《具身智能的发展历史及前沿进展》

“我们组这个驱动安装成功了吗？”“快看，识别到摄像头了！”4月8日的明理书院创新实验室场地里，热闹而有序。这是高瓴人工智能学院黄文炳老师主讲的新生引导课《具身智能的发展历史及前沿进展》第六讲课堂，在这里，一场面向大一新生的具身智能实训正在进行。

01 把理论装进机械臂

从课堂研讨到动手实操，理论知识在此刻落地生根。基于前五讲的理论铺垫，课程设计者黄文炳老师邀请了阿里巴巴达摩院技术团队走进课堂，校企合力将本次课程打造为一场具身智能专项实训营。

高瓴人工智能学院黄文炳老师

阿里巴巴达摩院具身智能实验室技术专家汪宇雷首先从产业视角系统介绍了具身智能的技术演进、前沿趋势与应用场景，社区运营郑思宇随后讲解了实训任务与流程安排。进入实战环节，学生们以小组为单位依托“乐云具身智能平台”开始配置自己的机械臂。从安装驱动、配置环境，到连接摄像头、调试通信，再到精准实现机械臂控制，每一个环节都由同学们自主完成。

阿里达摩院专家走进新生引导课课堂

“谁有Type-C线？”“我这个端口怎么一直连不上？”随着一个个具体问题的出现，黄老师与阿里技术专家穿行于各小组之间，协助解决连接故障、参数设置等具体问题。在真实的设备与问题中，同学们开始了对具身智能的实践探索。

黄文炳老师及达摩院专家为学生提供指导

02 在实训中调试出答案

课程的意义并不止于“上完就结束”，真正的深化学习在随后两周的自主训练中展开。这段时间里，明理书院创新实验室场地成了不少小组的固定“据点”：有的反复调试轨迹规划算法、有的尝试改进视觉模块、还有的一遍一遍采集操作数据。“以前在课堂上学习具身智能，总觉得‘感知-推理-执行’这套框架挺顺的，可真到自己上手配置RynnMotion、面对ruckig库编译过不去的时候，才发现理论和落地之间隔着一万个细节。”一位学生感叹道，“我们在真实系统中遇到的问题，远比作业题复杂，也更接近真实的科研挑战。”

这种以学生为主导的小组训练模式，推动同学们从被动听讲转向主动探索。他们根据目标制定计划、分工协作、克服困难，在持续实践中逐步构建起对具身智能系统的整体认知。

学生分小组完成实训任务

03 从新生引导课走向科研第一课

4月22日，课程以小组汇报的形式结课。各小组代表依次登台，其汇报内容既有对人工智能“数字主体”与“真实主体”辩证关系的哲学思考，也有亲手调试机械臂、攻克技术难关后收获的实践成果。黄老师特别肯定了同学们在自主训练阶段展现出的积极性与解决问题的能力。他表示：“新生往往对科研有距离感，我们希望通过这样一门课，让他们亲手摸到技术、看到问题、产生疑问——这才是科研的起点。”

结课汇报

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作为明理书院“领航-筑基-扬帆”人才培养路径的起点，新生引导课自2020年书院成立以来，已累计开设152门，涵盖信息学院、高瓴人工智能学院、统计学院、物理学院、数学学院、化学与生命资源学院等多个单位。该系列课程作为新生学术启航的“第一站”，引导同学们从课堂上的一个小疑问出发、从一次实操尝试起步，逐步完成从认知到实践、从入门到创新的跨越，真正踏上科研探索与专业成长之路。

学生感悟

彭振卓（高瓴人工智能学院25级1班）：

这门课的学习和实践经历让我意识到，具身智能不仅仅是算法研究，更是一个涉及底层驱动、硬件通信、系统集成的全栈工程问题。在数据采集过程中，如何保持遥操作动作的一致性与平滑性也是不小的挑战。通过本次实训体验，我对模仿学习的原理与局限性有了更深刻的理解。特别是左侧抓取失败的案例，让我直观感受到“感知盲区”对端到端模型泛化能力的致命影响。同时，我也认识到RynnVLA-001三阶段预训练范式的精妙之处：它通过海量人类视频将“世界知识”注入模型，使得在仅100条机器人数据上就能取得不错的微调效果。这让我对“互联网规模数据预训练+机器人数据微调”这一技术路线充满信心。

衷心感谢黄文炳老师及阿里巴巴达摩院提供的支持，感谢小组成员纪麟泓、陈思语、赵嘉怡、邵思涵、陈可垚的通力协作，一起调试、一起采集数据、一起分析失败案例的日子，会是我这门课最珍贵的回忆。