当晨光的木轮滚入中间平原的尘埃时，当Zhang Heng的地震仪重点埋在铜和木材的身体中，Zhang Heng的地震计长期掩埋了人类对“知识”，“自动”和“智能”的渴望，当导向车的木轮滚入中间平原的灰尘时，巴比伦的时机滴在早晨的光下滴水时。如今，在奇异性，铁和代码的前夕，世界机器人会议和世界人形机器人游戏的注意力已经改写了技术进化的叙述。当人形机器人在马拉松轨道和冰丝带上增加金属灰尘，当神经网络发射数百万个基于硅的大脑突触时，这些钢生物不再是简单的模仿者。通过算法的“智慧”和传感器的“感知”，他们为基于平民碳的土地提供了新的阴影。水正在上升，星星在前面。除图灵测试终点外，还有一个讨厌的局域网d带着具体的情报等待收回。 Beijing News Beike Finance发起了一系列有关“智能演讲”的报告，希望成为这位明星的旅行记录员，并与深深植根于机器人行业面前的创始人和领导者进行交谈。让我们看一下如何写一个人的星星闪耀的时间。 Zhao Mingguo是Tsinghua University自动化系的研究人员，机器人控制实验室主任。北京新闻的记者Ji Zhe摄影。在国家速滑大厅训练的第5位基地中，Tsinghua University的Vulcan团队完成了5V5足球预选赛，专门算法和合作技术。每个玩家都努力为决赛打印。 8月13日下午，2025年世界类人形机器人游戏的正式开幕前一天，每个团队都在努力进行决定性的战斗。从8月11日至13日，2025年世界hanomoid机器人游戏足球比赛是第一个开始合格的。在3天的算法比赛之后，锁定了3V3和5V5比赛的前八个席位。北京世界机器人会议开幕式得知北京新闻纽约市的一名记者，目前的北京机器人行业发展水平是北京近1/3的北京业务业务帐户的领先行业。在今年上半年，行业收入增长了近40％，在该国之前，机器人专家，专家和新的小型企业的数量增加了。北京已经实施了“ 100个新机器人产品”项目和“ 100个应用程序场景演示”项目。从未来看，北京将继续增加对机器人行业发展的支持，并随着全球影响而创造高地机器人的变化。之前，在巴西的萨尔瓦多的绿地，Tsinghua University Vulcan Team赢得了最终人类组成小组的冠军。这是自1997年举行比赛以来，中国队也是第一次赢得冠军，这也带来了瓦肯团队的技术探索和继承。 Tsinghua University自动化系的研究人员，机器人控制实验室主任Zhao Mingguo将教他们的团队。在过去的20年中，Zhao Mingguo的学生发生了变化。 Notchanges的遗迹是，在足球训练比赛的现场，技术和算法不断完成，然后促进行业发展。在同一天的下午，北京新闻壳牌财务的记者正与赵欣合理，谈论竞争背后的技术困难和行业变化。与Robocup不同，5V5系统将在这次人类机器人运动会议上首次启用，这将测试机器人之间的协调和战略选择。 “在以前的机器人足球比赛中，主要问题要解决的是机器人跌落后应独立站立。今年年初已经克服了这一技术困难。机器人可以迅速升至任何秋天的情况。现在，我们希望引入强大的技术，并在拍摄时拍摄，使用端到端技术来实现这种方法。 “赵明古说。”在真正的机器人场景出现之前，技术挑战本身可以用作应用程序方案。 “ Zhao Mingguo指出。”特定的应用程序（例如大学知识）可能不直接使用，但可以塑造一个人的能力。学生使用端到端的技术来解决机器人踢足球的问题，这将发展使用这种方法来解决问题的概念，这可能是未来工作的方向。 “赵明古说。Singhua University Vulcan Team Robot打进了进球。北京新闻记者Wang Zicheng的照片。达利的技术射击使用加固技术。端到端的困难在于认识周围环境。 Beike Finance：整个过程受AI算法的调节，而没有手机操作的世界足球比赛的第一个5V5形式将在2025年的人类机器人游戏中进行。您认为3V3至5V5的创新技术需要克服哪些技术困难，并且它在行业中促进了什么意义？ Zhao Mingguo：问题是3v3核心是机器人跌落后应独立站立。今年年初已经克服了这一技术困难。机器人可以在任何秋天的情况下迅速起床。现在，我们期望引入强大的射击技术，并在拍摄时拍摄射击，使用端到端技术实现这一领域ch。 5V5最大的困难是许多机器的合作，机器人需要创新 - 根据其位置和角色调整其功能。 Beike Finance：我们注意到，在演奏时，Vulcan机器人将在“稍微扭动脚”的特殊步行道。这是Robocup2025游戏中使用的强大拍摄方法吗？目前，只有Tsinghua Vulcan团队才能实现吗？ Zhao Mingguo：是的，目前，我们是唯一使用此方法的人。在此阶段，机器人的决策不是一个完整的学习智能。它识别球，确定任务的自我，球和目的位置和图表，这些任务构成了固定过程的基本逻辑，“球搜索 - 接近球 - 针对目的的球 - 决定驾驶或射击”的逻辑相似，导致机器人的慢动作，不良的信息处理，信息处理不足，并且游戏不足。我们在学习人工智能的烤架之前添加愿景，以实现 - 结束视觉和行为，并在训练后直接通过视觉信号确定图像。目标仍在运球，整合“视觉，步行和射击”。机器人决定是根据球，目的和自己的状态直接接近球还是直接射击。您可以想象下一个射门在接近球之前进行的两步，并在攀登后直接射击，避免进球，瞄准球等。减少时间。BeikeFinance：Beike Finance：Dali的射击涉及哪些技术困难？ Zhao mingguo：如果满足算法所需的条件，则真正的困难在于。由于人形机器人的视角有限，因此在快速运行期间，球信息可能是抖动，不完整和嘈杂的，因此很难开发算法所需的数据。为了建立世界模型，需要通过算法和网络来实现稳定性的否定和增强。这些信息是嘈杂的还是完成，可以根据模型获得结果。这是技术障碍。如果机器人能够实现上帝的观点并充分看到机器人和球的位置，那么大多数人都可以实现强大的射击技巧。尽管踢区域与操作的实际工作不同，但它等同于限制方案的范围。开发新技术需要达到一定的限制，并且太慢，无法直接使用应用程序开发。我希望可以首先在其他领域开发技术，以便可以直接采用其他任务。例如，机器人需要各种技术来了解环境并需要达到高水平，并且踢足球涉及许多全面的活动，例如环境理解，多机器人合作和正确的决策。尽管现在可以大力射击机器人，但他们无法通过或驾驶球。他们要求技术继续解决，并且可以E用于其他运动，例如在技术储备后的救援。足球应用程序是巴哈吉开发一个机器人生态系统，该行业应允许许多路线存在。 Beike Finance：行业是否同意该方案？如何了解该活动在行业中的重要性？ Zhao Mingguo：行业中有不同的意见。有人认为，机器人需要进入工厂和房屋才能直接解决任务。有些人还认为，通过通过竞争改善技术并解决特定问题，应该允许许多途径存在。对于弹足球的特定算法不可能直接在特定的应用中使用，因为大学知识可能不会直接使用，但可以塑造自己的能力。学生使用端到端的方法来解决足球踢足球的问题，这将发展使用此方法来解决问题的概念，这可能是未来的方向RK。足球场的应用不会在整个生态系统中发展，但与生态系统开发的早期阶段更相似。跑步，拳击和踢足球都是主要的生态组成部分。可以将更多内容添加到生态学5年中，但远非应用程序。在此阶段，直觉竞争是让人们理解机器，创造问题并逐渐理解问题的最佳解决方案。而且，踢足球的问题更长。今天在3v3解决该问题，并明天解决5V5问题。该区域正在缓慢扩展，最终进入11V11阶段。每个阶段都会为行业和伯宁做出贡献，您的理解问题的能力。 Beike Finance：3个中学团队，包括北京人民大学附属中学，北京第11名学校和中央大学国立大学Wu中心，也参加了2025年世界罕形机器人游戏足球比赛。如何在下面坚持机器人足球比赛在青年发展中的重要性吗？ Zhao Mingguo：就像了解人民解放军和救援部队所制造的英雄一样，可以激励年轻人成为士兵，看到他们想成为科学家的工程师，并且去医院可以使他们想要接受医疗治疗，他们都是骨头。虽然您可能不必种瓜，但应该种植东西。 Beike Finance：北京在机器人行业中有什么好处？ Zhao Mingguo：与北京的机器人相关的许多才能和大学。更多值得审查的是跨学科学科的好处。饲养机器人与原始机器人不同。二十或三十年前，它主要是机电一体化，最终逐渐专注于控制。今天，它主要基于智能，尤其是综合智能。 Tsinghua在这方面有许多储备。在该国解决工业和生态问题之后，这是E更加开发。北京新闻壳牌财务记者，张汉的编辑魏·伊格兹（Wei Yingzi）