AI具身智能与柔性传感器前沿课程
当前AI与机器人领域的两大热门交叉课程，分别聚焦具身智能与柔性传感器方向，为学习者搭建从基础理论到工程实践的完整成长路径。
AI具身智能算法原理与多模态感知工程实践应用课程
具身智能是人工智能与机器人技术融合的前沿研究方向，核心目标是让智能体在物理环境中实现自主感知、理解任务、做出决策并执行操作。不同于传统机器人“感知-规划-执行”的分离范式，具身智能强调“身体与环境的耦合”——智能体通过传感器获取多模态信息，结合强化学习、模仿学习与环境交互习得技能，借助视觉-语言-动作（VLA）模型统一理解指令与场景，再通过世界模型建立对物理动态的先验认知。
该课程直面具身智能的核心技术挑战：真实机器人数据稀缺带来的训练瓶颈、仿真到真实环境的迁移鸿沟、多模态感知与动作表征的协同难题，以及大规模模型在物理世界应用时的实时性、功耗与安全性约束。为破解这些问题，课程覆盖从仿真平台搭建到前沿算法实战的完整技术栈，包括Isaac Sim、MuJoCo、Genesis等主流仿真平台，PPO、SAC等强化学习算法，ACT、Diffusion Policy等模仿学习算法，OpenVLA、GR00T等VLA基础模型，以及JEPA、Dreamer等世界模型，帮助学员完成从“感知-反应”到“理解-规划-执行”的范式跃迁。
课程资源整合了50余个项目与50篇前沿论文复现清单，分布在五个教学日中循序渐进推进：Day1聚焦具身智能核心算法全景与基础，搭建从Linux系统、Python环境到主流仿真平台的开发工具链；Day2深入具身智能仿真平台与感知，掌握机器人建模、运动控制与多模态感知技术；Day3开展强化学习与模仿学习实战，完成策略训练、真机部署的完整闭环；Day4讲解VLA大模型与系统集成，学习基础模型微调、任务规划与端到端部署；Day5探索生成式仿真、神经形态计算等前沿方向，完成综合性结课项目。每个项目都配套可复现的代码与环境，支持“论文精读→代码复现→实验对比”的学习路径，实现理论、算法、仿真、部署与前沿的五位一体教学。
课程目标是培养精通AI核心算法与具身智能工程实现的交叉复合型人才，学员将系统掌握深度学习Transformer架构、各类强化学习与模仿学习算法、VLA模型、多模态感知、3D空间智能、机器人控制、主流仿真平台及神经形态计算等核心技术。同时，课程揭示具身智能的技术优势：仿真数据规模化打破真实数据瓶颈，端到端学习替代手工特征工程，大模型实现跨任务泛化，世界模型赋予物理先验，神经形态硬件实现低功耗实时感知。课程还引入“仿真数据+强化学习/模仿学习+大模型+真机部署”的四轮驱动范式，帮助学员掌握从环境搭建到部署的全流程技能，推动具身智能向规模化、通用化、实用化发展。
课程特色体现在四个方面：一是五位一体教学模式，每个知识点配套可运行的仿真环境与代码实践，覆盖完整案例链；二是贯穿全程的仿真与部署实践，从开发环境搭建到最终真机部署，实现从“会用仿真”到“构建系统”的跨越；三是跨尺度、多方法、全覆盖，从算法层到系统层，从感知层到硬件层构建完整知识体系；四是强调数据与算法协同，采用GPU并行仿真、域随机化等机制，突出“数据驱动+物理先验”的融合建模思想。
柔性传感器与人工智能课程
柔性传感器代表了感知技术从刚性向柔性拓展的突破性方向，摆脱了传统硅基材料的几何限制，能够贴合任意复杂曲面，测量维度从离散点拓展为连续场，在消费电子、医疗健康、机器人触觉、人机交互等领域有广泛应用。但柔性传感器的发展也面临挑战：材料柔性化带来力学行为的复杂性，超弹性变形、粘弹性迟滞等问题让力-电响应偏离线性，多场耦合的精确建模存在困难，这为人工智能的介入提供了空间——通过神经网络从大规模数据中学习信号到物理量的非线性映射。
本课程立足于传感机理、力学建模与人工智能的交叉领域，以材料力学为根基，有限元方法为桥梁，深度学习为引擎，构建柔性智能传感的完整知识体系。课程以“传感机理→力学建模→AI算法→系统集成”为递进逻辑，覆盖电容式、压阻式、压电式、摩擦纳米发电式、织物式、光学式等主流传感机制，Hertz接触理论、超弹性本构等力学建模方法，以及U-Net、Transformer、图神经网络、物理信息神经网络等AI算法在传感中的应用。课程以Python为主要实现平台，配套COMSOL多物理场案例库与开源学术代码库，学员可复现论文核心结果，形成“仿真生成数据→深度学习推理→实验验证”的闭环。
课程目标包括：系统掌握各类柔性传感机理，理解力-电耦合特性与适用场景；掌握柔性传感器的力学建模方法，包括弹性力学、超弹性本构与接触力学；学会用深度学习方法处理传感信号，包括CNN、Transformer、GNN、PINN的应用；理解多物理场耦合建模与曲面标定技术；掌握柔性传感系统的电路设计与边缘AI部署能力；理解数据-物理协同建模的范式；熟悉微流控、光子晶体等前沿传感专题的建模方法。
课程大纲分为三大部分：第一部分是柔性传感器基础，包括概述、电容式柔性触觉传感、压阻式柔性传感与测量电路、压电/热电/自供能传感、织物式柔性传感与数字信号处理；第二部分是力学建模与有限元方法，包括弹性力学与超弹性本构、接触力学与摩擦、粘弹性与力-热耦合、有限元分析与触觉传感、曲面标定与多物理场耦合；第三部分是人工智能算法，包括卷积神经网络与触觉识别、Transformer与力回归、图神经网络与物理场预测、物理信息神经网络与AI代理模型。
