4月11日，由中国人工智能学会（CAAI）主办的全国具身智能大赛——2026 Dobot具身智能挑战赛公布获奖结果。历经全国190余支队伍的激烈角逐，深圳理工大学计算机科学与人工智能学院、算力微电子学院学子联合组建的“Error，Crash，Cry”团队在“料品分拣”赛题获得全国二等奖。

石天乐（左）、杨华昕（中）、蒙传彰（右）

获奖团队由2024级本科生杨华昕、张恒，2025级本科生杨一，2025级联培硕士研究生石天乐、蒙传彰组成，由算力微电子学院助理教授马智恒担任指导老师。团队跨年级协同、高效配合，仅用15天时间完成方案设计，并在3天决赛的真机实操中顺利完成数据采集、模型训练、真机部署全流程挑战，展现出扎实的专业功底与出色的工程实践能力。“团队成员根据专长各司其职，研究生把控整体方案与模型设计，本科生负责数据采集、代码编写与训练调试，遇到难题就共同商讨解决方案。”杨华昕说。

在现代智能制造产线中，料品分拣是质量控制的关键环节。传统人工分拣效率仅60-80件/小时，误检率高达5%-15%，且难以实现24小时连续作业。

杨华昕（右二）上台领奖

针对这一产业痛点，团队创新性采用VLA、Pi0与隐式动作生成等前沿模型技术，构建面向工业分拣的具身智能解决方案，重点提升随机位姿壳料抓取、缺陷分类与精准放置的成功率。系统通过端到端感知决策执行闭环与轨迹增强机制，可在非结构化场景下实现高效、稳定分拣，在工业料品分拣、缺陷识别、机械臂抓取放置等任务场景中表现突出。

作为团队中年纪最小的大一学生，杨一表示，这次比赛让他第一次完整经历了从理论到实践的全过程。“只有亲身实践、动手操作，才能加深对项目、对学科的理解。”他还表示，希望以此次比赛为起点，未来能像师兄师姐一样，带领低年级同学参与竞赛，将所学知识传承下去。

“要做好具身智能，不能只掌握单一的技术方向，还需要进一步学习软件算法、硬件电机、运动控制、动力学等多领域专业知识。”石天乐认为，只有持续学习、不断更新知识体系，才能紧跟技术发展步伐。

指导老师马智恒介绍，本次备赛周期短、挑战难度高，团队能快速突破并获奖，得益于前期科研积累与学校优质资源支撑。学校面向学生全面开放科研设备，GPU服务器、人形机器人、FPGA开发板等硬件资源充足，实现科研与教学共用共享；同时实行“4+1”育人模式，每周四天课堂学习、一天科研实践，高效衔接理论与实操，打通科教协同育人闭环，让低年级学生提前接触前沿技术，形成独特竞赛优势。“我主要在核心技术方向、数据采集方案等方面进行把关，其余工作充分放手，让学生自主实践、互助成长。”

本次比赛得到越疆科技大力支持，企业提供先进机器人设备，助力团队完成数据采集和模型训练。目前，计算机科学与人工智能学院已与越疆科技签订合作协议，双方将共建教学实践基地，开展企业实践观摩、课程共建、师资共享、赛事合作与就业发展等合作，搭建产学研深度融合的实践平台。

未来，深圳理工大学将以高水平学科赛事为纽带、以产业需求为导向，持续培养兼具理论素养与实操能力的创新型人才。学校将进一步开放科研平台与硬件资源，鼓励学生在实战中提升工程能力与创新思维；同时深化与一线企业的产学研合作，打通人才培养、技术研发、产业落地全链条，为粤港澳大湾区产业发展注入强劲动力。

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