全球頂尖機器人大賽中

他單人成隊

從報名、訓練到部署

以“一己之力”完成全部環(huán)節(jié)

最終卻在431支戰(zhàn)隊中脫穎而出

勇奪大賽亞軍

近日

AGIBOT World Challenge 2025

全球總決賽在杭州落幕

華南理工大學自動化科學與工程學院

2023級研究生曾嘉龍

獲得Manipulation 賽道亞軍

清華大學與上海AI Lab聯(lián)合團隊

香港大學團隊分獲冠軍、季軍

比賽介紹

AGIBOT World Challenge

“AGIBOT World Challenge @ IROS 2025” 國際挑戰(zhàn)賽由智元機器人與 OpenDriveLab 聯(lián)合主辦，通過開放核心基礎設施與創(chuàng)新資源，號召全球開發(fā)者突破具身智能的邊界，以參與賽事為契機，共同探索人工智能與機器人技術的無限可能。

賽事設置 Manipulation（操作）與 World Model（世界模型）兩大賽道，最終吸引全球 5 大洲、23 個國家和地區(qū)的 431 支頂尖戰(zhàn)隊參賽，覆蓋高校、研究機構等各類創(chuàng)新主體。

其中，Manipulation 賽道考察機器人在復雜環(huán)境中的精細操作能力，包括線上仿真和線下真機賽段。參賽者需要基于公開數(shù)據(jù)集訓練模型，完成包括微波爐操作、移動物體打包、三明治制作、超市商品補貨等任務，涵蓋家居、商超和工業(yè)等多種場景，全面測試模型在仿真和真實環(huán)境中的表現(xiàn)。

一人參賽

“去看看能學些什么”

“有一天，我在智元公眾號上看到報名啟事，覺得挺有意思的，就報了名。”曾嘉龍的參賽初衷非常簡單，沒有太多籌謀，也沒有特別的目標，更多是抱著“去看看能學到什么”的心態(tài)。但正是這樣一次出于興趣的嘗試，讓他走上了全球總決賽的舞臺，并站上亞軍領獎臺。

曾嘉龍在頒獎儀式現(xiàn)場

“我想做一件完整的事?！碑敱粏柕綖槭裁催x擇單人成隊時，他笑著說，“我想知道，在具身智能的技術路線下，整個機器人是怎么動起來的。這雖然不是我過去主要研究的方向，但導師很支持我去做新的探索。”團隊協(xié)作固然高效，但很多時候個人只會熟悉其中一環(huán)，而曾嘉龍想學習的是一個完整的流程。

曾嘉龍做賽后經(jīng)驗分享

三個月的線上賽階段，曾嘉龍從仿真環(huán)境起步。主辦方提供了統(tǒng)一的仿真環(huán)境與基線模型，參賽者需針對多項機器人任務進行算法訓練與評測。面對龐大的計算需求，他巧妙地采取了“以低成本進行探索性改進”的策略：通過合理分配高性價比的云算力資源，并深入鉆研開源項目，在可控成本內(nèi)實現(xiàn)了模型性能的持續(xù)提升。

“我力求在透徹理解現(xiàn)有模型的基礎上，進行最具性價比的迭代優(yōu)化，而非盲目探索未知模塊。”這一務實策略使他在有限條件下最大化提升了探索效率，其模型最終從眾多參賽作品中脫穎而出，成功晉級線下決賽。

Notonlysim

不止于仿真

進入線下賽，曾嘉龍將自己的隊名從“Onlysim”（只是仿真）改為了“Notonlysim”（不止于仿真）。“從仿真到現(xiàn)實，不只是字面意義的轉(zhuǎn)變。它也提醒我——科研的終點，不該停留在模擬里。”對曾嘉龍而言，這場比賽不僅是一場工程挑戰(zhàn)，更像是一次自我驗證。

曾嘉龍參加線下賽

線下部署階段，曾嘉龍僅有三天時間將模型部署到真實機器人上。理想仿真與現(xiàn)實世界的差異立刻顯現(xiàn)：動作微抖、軌跡不夠平滑、機械臂響應延遲……這些問題接踵而至。

憑借扎實的機器人學功底，他從模型生成動作塊的平滑性入手進行改進，使算法在模仿專家行為的同時，更充分考慮動力學層面的可行性，最終輸出能讓機械臂流暢、精準執(zhí)行的動作序列。

機器人進行“超市補貨”任務

在全部六個比賽任務中，“超市補貨”這個看似簡單的環(huán)節(jié)給他留下了最深印象。任務要求將物品從貨筐取出并掛上貨架掛鉤，步驟雖少，但完整成功率卻極低?！斑@很大程度上是由模型對輸入圖像的數(shù)據(jù)處理流程決定的，”他分析道，“高清圖像會被壓縮為低分辨率圖像，而仿真中的理想渲染與真實傳感器噪聲之間存在差距。很多時候，仿真里可行的方案，在現(xiàn)實中就失效了。”這一刻，他深切體會到了“酷炫演示”與“真實世界應用”之間的巨大鴻溝，也對機器人科研有了新的認識——科研的魅力，正源于在一次次的偏差校正中不斷逼近真實。

正是帶著這份對“真實世界”的深刻理解，曾嘉龍沉著應對每一個挑戰(zhàn)。他將理論認知轉(zhuǎn)化為精準的算法調(diào)整，用扎實的技術功底彌合著仿真與現(xiàn)實的鴻溝。最終，憑借在所有六個項目中穩(wěn)定而卓越的綜合表現(xiàn)，他成功地將“Notonlysim”的理念化為現(xiàn)實，榮獲Manipulation賽道亞軍，為這場獨行之旅畫上了一個圓滿的句點。

華園探索

國際校區(qū)首屆本科生的答卷

曾嘉龍是華南理工大學廣州國際校區(qū)吳賢銘智能工程學院的首屆本科生，當初他選擇這里，正是被機器人工程專業(yè)“軟硬結合”的核心特質(zhì)所吸引?！叭绻芡瑫r掌握軟件和硬件知識，從更系統(tǒng)的視角進行研究，思考會更全面，探索過程也更有趣?！?/p>

本科時期的曾嘉龍

初入校園，雖無學長學姐的經(jīng)驗可循，但學院獨特的培養(yǎng)模式很快打消了他的顧慮。學院擁有一批年輕且富有活力的教師，他們與學生年齡差距小，溝通無障礙。“老師們非常理解我們在學習與發(fā)展中的困惑，總是樂于分享他們的經(jīng)驗和建議，幫我理清思路?！痹锡埢貞浀馈?/strong>

從理論仿真到實踐應用，這樣的學習路徑對曾嘉龍而言并不陌生。本科期間，吳賢銘智能工程學院的大部分課程都設置了結課項目。這種模式相當于讓我們結合實踐進行學習，對知識的理解會更透徹、更深入?！?曾嘉龍解釋道，“而且能讓我們以更整體的視角去看待一個機器人系統(tǒng)。”

曾嘉龍在“新工科教育”設計成果展做匯報

尤為特別的是，學院每年都會安排小組課設，要求學生自主搭建智能小車原型機等，到了期末還會舉辦新工科教育設計成果展。這樣的教學安排，讓同學之間的交流與合作變得十分緊密。“課程設計持續(xù)時間很長，往往需要投入幾個月的時間，而且組隊不固定，每個學年都會更換成員，同學之間的關系非常融洽，并會主動相互幫助，共享經(jīng)驗?！?/p>

正是這種頻繁的小組合作，讓曾嘉龍在協(xié)作中不斷學習、持續(xù)進步，避免了獨自摸索時的盲目與低效。他說：“這種同時考慮軟件算法和硬件部署的經(jīng)驗，為我后續(xù)在比賽中進行算法開發(fā)和實機算法部署調(diào)試打下了堅實的基礎?！?/p>

從“學”至“研”

科研競賽雙提升

曾嘉龍（左二）本科畢業(yè)照

獲得保研資格后，出于對機器人控制理論的濃厚興趣，曾嘉龍選擇進入自動化科學與工程學院，加入俞祝良教授團隊，并在楊健老師的指導下開展無人機系統(tǒng)控制研究。

對他而言，從本科到研究生的過渡是一個從“學”到“研”的轉(zhuǎn)變。“本科階段重在廣度，目標是構建完整的知識體系；研究生階段則自主性更強，方向更聚焦。你需要主動發(fā)現(xiàn)問題、定義問題，并通過大量文獻閱讀和實驗去探索解決方案，這更考驗獨立思考和解決前沿問題的能力。”

團隊對跨領域研究的支持，成為他科研路上的重要助力。他發(fā)現(xiàn)，具身雙臂機器人的控制，與他研究的無人機軌跡跟蹤控制在底層原理上存在諸多共通。這種學科交叉的融合，為他帶來了獨特的競爭優(yōu)勢——本碩階段的積累，使他對機器人動力學與運動控制尤為熟悉。“我更關注模型部署到本體后實際的動作執(zhí)行效果，盡量不要讓動作執(zhí)行能力成為阻礙模型表達視覺與語言能力的短板?！?/p>

曾嘉龍在進行實驗

單人參賽，固然可以更全面地學習，但也意味著要獨立應對更多困難，投入更多時間。在科研或備賽中遇到難題時，曾嘉龍有自己的調(diào)節(jié)方法：他將當下的情緒和問題點記錄下來，把模糊的不確定感轉(zhuǎn)化為具體待解決的問題，再逐一攻克。他認為，這種方法能有效緩解壓力，讓思路重歸清晰。

代碼與實體，虛擬與現(xiàn)實

曾嘉龍用一次孤身深入的探索

完成了兩者之間的跨越

他的故事或許像一則“小型奇跡”

但其內(nèi)核

是華工人腳踏實地、

敢闖敢試精神的生動注腳

賽場上的亞軍是一個里程碑

但更是一個起點

對于執(zhí)著的行者而言

真正的創(chuàng)新，永遠在路上

黨委宣傳部（融媒體中心）

采訪&文：李一粲 翁瑞含

圖：受訪者提供

微信編輯：李一粲

初審：鮑恩

復審：盧慶雷

終審：鄒浩

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