专访清华大学Tinker队！商用服务自主赛一等奖后他们还有更大目标

在2025 第二届中关村具身智能机器人应用大赛上，来自清华大学未来智能机器人兴趣团队的家用服务机器人队伍 Tinker ，凭借深厚的技术功底与默契的团队协作，一举拿下智能商用服务场景应用赛（自主）一等奖，捧回五万元现金奖励。

这支由多学科本科生组成的队伍如何在几个月的时间内将机器人技术打磨得炉火纯青呢？近日，Tinker队接受机器人大讲堂专访，分享了他们的参赛故事和心得体会。

▍Tinker队核心成员由清华大学机械系陈睿老师指导

记者了解到，Tinker队由清华大学机械系陈睿老师指导，队员大多为该校在读本科生，涉及自动化、电子、机械、计算机、软件等多个核心学科。不同学科背景形成知识互补，让团队在跨学科协作中，得以快速推进机器人前沿技术的探索。

清华大学机械系陈睿老师

从团队分工看，Tinker队在组建之初就分工明确，各模块核心工作由专业能力较强的学生负责：导航模块由为先书院张明康、自动化系黄予喬负责；抓取模块由自动化系刘宇茹、计算机系王科锦主导；视觉模块工作由软件学院汪佳宇承担；自动化系谢嘉晟负责语音模块；电子系林松泉牵头决策模块研发；计算机系房瑞负责仿真模块；硬件模块则由机械系孙烨清负责。

Tinker队以技术创新为核心驱动力，专注各类机器人赛事比拼。团队将技术的持续迭代与突破作为核心任务，终极目标是在RoboCup@Home赛事中夺冠。对技术精进的追求，是该团队参与高水平赛事的核心动力。

具身智能应用大赛报名通知发布后，Tinker队经过研判发现，该赛事规则与团队长期筹备的RoboCup@Home赛事，在技术要求、场景设置及任务目标等核心维度高度相似，兼容性良好。团队希望抓住这一实战机会，借本学期的高水平赛事检验技术成果，优化核心模块并实现快速迭代，确保技术的前沿性与实用性。基于这些考量，Tinker队确定参与本次大赛。

在赛道选择上，Tinker队将各赛道进行了深入分析和比对。团队认为，“智能商用服务场景应用赛（自主）”赛道的任务自主性要求、服务场景复杂性，以及与实际商用环境的贴合度，都与RoboCup@Home的核心规则和技术导向最为匹配，因此将其确定为本次参赛的核心任务赛道。

Tinker队在技术储备上有很大优势。过往参与RoboCup系列赛事及相关技术研发时，团队已积累了环境感知、自主导航、人机交互、任务规划与执行等成熟技术成果，同时沉淀了丰富的赛事实战经验。这些技术积累，是其参与本次具身智能应用大赛的核心竞争力。

▍模块化分工针对突发情况采用“接力调试”保障项目有效推进

在近半年的备赛周期中，Tinker队将整个备赛项目细致拆解为多个技术模块，为每个模块配备了专业能力匹配且责任意识强的负责人。各模块负责人依据整体备赛进度规划，制定出精确到每周的详细工作方案，确保备赛各阶段的任务目标清晰、权责明确。

每周召开的全队例会，成为Tinker队信息同步与协同推进的重要平台。例会上，各模块负责人会全面汇报本周工作进展，详细说明遇到的技术难题及已形成的解决方案，同时明确下一阶段的工作计划。团队指导老师陈睿也会针对各模块情况，对后续工作方向给出具体指导意见。这种常态化的沟通机制，让不同组别成员能够及时掌握项目整体进展，有效避免了因信息不对称导致的工作偏差。此外，针对备赛中出现的共性技术问题，成员们还会在例会上共同研讨，通过集思广益为问题解决提供多元思路。

备赛进程中，Tinker队也遭遇了现实挑战。临近比赛的关键调试阶段，恰逢学生期中考试周期，导致无法保障所有队员同时到场参与调试工作。面对这一突发状况，团队迅速制定应对方案，采取“接力调试”的模式化解困境。团队依据队员的考试安排，制定了详尽的调试时间表，确保每个技术模块在不同时间段都有专人在岗负责。为保障调试工作的连续性，上一阶段参与调试的队员会将最新调试数据、待解决问题及后续工作重点详细记录，并与下一阶段接手的队员完成无缝交接，确保备赛调试工作未受时间冲突影响。

▍依托过往实战经验团队攻克三大核心技术难点

在智能商用服务场景应用赛的参赛过程中，团队深刻体会到具身智能系统在真实复杂环境下的技术挑战与实践价值。整个比赛不仅考验机器人在动态环境中自主感知、决策与执行的能力，更对多模组协同、系统鲁棒性和实时性提出了极高要求。

从赛事初期的任务拆解到决赛阶段的成果呈现，Tinker队始终坚守“以模块化开发为基础、以系统集成为核心、以场景落地为导向”的技术路线，在持续迭代中不断提升整体性能。最终，团队凭借稳定发挥斩获赛事一等奖。对于这一成绩，团队表示，这既是对其长期技术积累的肯定，也在意料之中。

据了解，Tinker队此前在Robocup@Home系列赛事中已积累了扎实的实战经验，尤其在导航定位、物体识别、人机交互等关键技术领域具备先发优势。针对本次赛事需求，团队重点攻克了多个核心技术难点：一是实现了高精度、低延迟的建图与自主定位；二是优化了多目标检测与语义理解模型；三是在抓取模块引入cumotion，显著提升了机械臂的抓取成功率。

▍产业落地更需实战淬炼！团队瞄准可落地、可持续技术方向

此外，对于整个赛事来看，Tinker队认为本届具身智能应用大赛为高校科研团队搭建了高度综合的实践平台，极大地推动了机器人领域基础研究向系统集成与实际应用的转化进程。对于参赛团队而言，赛事考验的不仅是对前沿理论知识的掌握程度，更要求其具备将抽象理论转化为具象实物系统的实践能力。

导航、视觉、抓取、决策等原本分散的技术模块，必须在统一架构下实现深度融合，确保信息流畅通、响应实时、执行精准。这种系统级整合要求团队在软硬件协同设计上投入大量精力，从传感器选型到控制算法优化，从通信延迟控制到电源管理，每一个细节都直接影响整体性能。比赛设定的真实场景任务——如动态环境中的目标识别、非结构化地形下的自主移动、人机交互中的意图理解——迫使技术开发以可落地、可验证为根本导向，避免“纸上谈兵”，显著提升了研究成果的实用价值。

更重要的是，赛事构建了标准化的评价体系与公开透明的比拼环境，使不同高校和研究机构的技术方案能够在同一基准下进行横向对比。这种机制不仅增强了技术发展的可比性与科学性，也促进了开源共享与协作创新。在具身智能领域，机器人面对复杂、不确定环境时的感知—决策—行动闭环能力成为核心挑战。比赛任务模拟真实世界中的多变条件，成为检验模型泛化能力、系统鲁棒性与长期运行稳定性的关键试金石。通过反复测试与现场对抗，团队能够快速发现技术瓶颈，推动算法迭代升级。同时，跨学科人才在高强度协作中积累实战经验，培养出兼具创新能力与工程素养的复合型科研力量，为智能机器人技术的持续突破注入源源不断的动力。

在专业能力上，每位成员都经历了从理论到工程落地的完整闭环训练。大家都深刻体会到“纸上得来终觉浅”的含义。面对比赛现场不可预知的干扰因素，团队不得不反复优化模型泛化能力与异常处理机制，这种高强度实战极大提升了团队的系统思维与工程调试能力。

在协作意识方面，跨学科背景带来的不仅是技术互补，更是一次深度的沟通与协同训练。通过每周例会、文档共享与模块接口标准化，团队逐步建立起统一的技术语言和协作规范。特别是在期中考试期间实施的“接力调试”机制，让团队成员更加理解责任交接的严谨性与信息传递的重要性，增强了彼此的信任与配合默契。

更重要的是，这次参赛显著深化了我们对智能机器人行业现状与发展方向的认知。通过与其他高水平队伍同台竞技，我们直观感受到当前具身智能在感知精度、任务连贯性与人机自然交互方面的整体水平与瓶颈所在。

此外团队也意识到，真正可商用的服务机器人不仅需要技术先进性，更需具备高可用性、低运维成本和良好的用户体验。这种以场景为导向的思维方式，正在重塑团队成员对未来研究方向和技术选型的判断标准，促使团队研究从“能实现”转向“可落地、可持续”。

▍具身智能走向落地仍需对共性问题进行突破

Tinker队认为当前具身智能技术从实验室走向实际应用，需突破的共性问题主要体现在系统稳定性、环境适应性和任务泛化能力等方面。

在环境适应性上，实验室中的训练数据往往具有局限性，机器人在面对新的环境和任务时，可能无法做出有效的反应。实际应用场景中的物体形状、颜色、材质等各不相同，机器人需要具备更强的感知和识别能力。此外，不同场景的布局和规则也存在差异，机器人需要能够快速适应并调整策略。例如，在家庭和商场等不同场景中，机器人的导航和交互方式需要做出相应的改变。

此外，当前机器人的任务泛化能力有待提升。目前的具身智能系统大多是针对特定任务进行设计和训练的，缺乏通用性。在实际应用中，用户的需求是多样化的，机器人需要能够理解和执行各种不同的任务。这就要求系统具备更强的学习和推理能力，能够从有限的训练数据中学习到通用的知识和技能，以应对未知的任务。

▍未来1-3年 具身智能将在任务明确、安全可控的封闭或半封闭场景中率先实现规模化落地

对于未来的产业预判，Tinker队给出了相对乐观的预期，团队认为，未来1-3年具身智能将在任务明确、安全可控的封闭或半封闭场景中率先实现规模化落地，教育示范与物流拣选成为两大核心应用方向。

在教育领域，具身智能深度融入STEM教学体系，成为人工智能与机器人教育的关键载体。基于高校研发的标准化平台，已衍生出适用于中小学及职业院校的模块化教学设备，支持从基础编程到传感器融合、自主决策等多层次课程实践。系统具备环境感知、导航、语音交互与简单操作能力，可通过小型机器人完成路径规划、目标识别与协作搬运等任务，帮助学生直观理解AI与物理系统的协同机制，提升系统思维与动手能力。多地高校联合教育部门开展试点，将机器人嵌入信息技术课程，并通过竞赛激发学习兴趣。由于场景封闭、任务可拆解、容错性强，具备大规模推广条件。

在物流拣选领域，具身智能已在仓储环境中展现高效价值，尤其适用于小件商品、图书、实验室样本等高频次、定点位搬运场景。结构化布局与固定流程保障系统稳定运行。集成高精度视觉、多模态感知与灵巧抓取的智能体，可自主完成货品定位、识别、抓取与避障等全流程操作。多个高校原型系统在图书馆归架、医院样本转运、电商前置仓等场景通过长期测试，验证了稳定性与效率优势。通过统一调度实现多机协同，显著提升吞吐量。该类应用降本增效显著，商业路径清晰，已形成可复制方案。

▍下一场战役RoboCup！

在阶段性成果的坚实基础上，团队正全力投入RoboCup国内赛与国际赛的备赛工作，围绕技术深度优化与实战能力强化展开系统性推进。当前核心目标聚焦于提升机器人在复杂、动态环境中的自主决策能力与长期运行的鲁棒性。为此，团队重点攻关跨场景适应机制，使机器人能够在不同场地布局、光照条件与任务结构下快速调整行为策略，实现无缝迁移与高效响应。

基于多轮校内测试与模拟赛的验证，关键技术模块已逐步成熟，涵盖环境建模、路径规划、多机协同与人机交互等层面。团队正对这些模块进行系统性梳理与文档化总结，形成标准化的技术方案与调试流程，为后续赛事提供可复用的经验支持。

与此同时，Tinker队将深化与指导老师陈睿老师实验室的合作，积极引入其在机器人领域的前沿成果，并将其集成至Tinker机器人平台。通过融合先进的技术，Tinker的认知能力得到显著提升，能够实现更复杂的任务。不仅能增强竞赛表现，更推动团队向构建智能家用服务机器人的目标迈进。

最终，团队不仅着眼于赛事成绩的突破，更致力于打造一套可复制、可推广的具身智能技术体系，为家庭服务机器人在未来开放、非结构化环境中的工程化落地提供关键技术支撑与实践范例。