ATEC2025科技精英赛在港收官，揭秘“无遥操”机器人
2025年12月7日，香港中文大学。在真实的户外赛场上，一台机器人正小心翼翼地调整姿态，试图在微颤的吊桥上保持平衡；不远处，另一台机器人则凭借自身的感知系统，识别并分拣着散落于草地上的垃圾。这些并非预设的演示，而是“第五届ATEC科技精英赛（线下赛）·真实世界极限挑战赛”（简称“ATEC2025”）的真实场景。
经过两天的激烈角逐，来自全球的13支顶尖赛队完成了吊桥穿越、定向越野、自主浇花与垃圾分拣等系列任务，最终来自浙江大学的赛队凭借其在机器人全自主智能方面的卓越表现，成功摘得15万美元大奖。
【图说：浙江大学赛队获得ATEC2025科技精英赛冠军】
赛事由香港中文大学主办，ATEC前沿科技探索社区、北京大学、北京师范大学、蚂蚁集团联合承办。比赛首次将完整赛场置于户外自然地形中，通过评分规则明确鼓励“无遥操”（无人工遥控操作），推动机器人从依赖遥控的“工具”向自主决策的“智能体”演进。
实现“无遥操”，意味着机器人需在充满不确定性的真实环境中，独立完成从感知、分析到决策、执行的全链路闭环，任何环节的失误都可能导致任务中断，这对机器人的感知鲁棒性、决策智能性和系统稳定性提出了极高要求。
“本届赛事旨在回答一个核心问题：机器人能否真正走出实验室，适应我们复杂的世界。”赛事专家委员会主席、香港工程院院士刘云辉教授表示，“我们希望通过极限挑战，推动机器人从‘演示可行’走向‘应用可靠’。”
刘云辉教授提出的“机器人三大核心能力”——行走、操作、改造环境，构成了系统化的“真实世界适应力”技术测试框架。与以往赛事不同，ATEC2025的每一个任务都脱胎于真实的生活与产业场景，在拱桥、石阶、缓坡与山地构成的真实赛场上，机器人需要完成一系列任务：定向越野考验其在未知环境中的实时规划与行走能力；吊桥穿越则挑战动态平衡与策略调整水平；自主浇花要求机器人完成识别、抓取与精准浇灌等精细操作；垃圾分拣则测试其对复杂场景的感知与通过分拣实现的环境改造能力。
【图说： ATEC2025决赛设置吊桥穿越、定向越野、自主浇花与垃圾分拣等任务】
赛事聚焦前沿技术走出实验室、解决未来社会真实场景中“真问题”的能力。即便过程中出现失误与调整，赛事仍鼓励机器人完全依靠自身感知与决策系统应对挑战，每一次自主尝试都标志着从“机器”向“机器人”演进的关键步伐。
在“鼓励全自主、探索无遥操”的赛制引导下，各参赛队伍针对户外复杂场景，展开了充满创造力的技术探索。面对真实世界的复杂性与不确定性，选手们尝试了多样化的技术路径与创新方案：有的团队将传统模块化算法与前沿的端到端大模型方案并行测试，寻找稳定性与智能化的最佳平衡；有的在机械臂抓取策略上反复调试，只为提升毫米级的操作精度；还有的为应对吊桥的动态晃动，设计出轻量化控制与实时环境建模相结合的独特策略。
“实验室里调试完美的算法，在真实环境中会遇到无数意外，”来自冠军赛队“wongtsai”的队长朱承睿坦言。参赛队伍中，不乏来自北美、欧洲、亚洲等多个地区的国际选手，年龄最小的队员仅19岁，展现了赛事年轻化与全球化的特点。“这场比赛让我们思考，如何让机器人真正学会自主决策。”
【图说：ATEC2025赛制鼓励机器人全自主、探索“无遥操”】
ATEC前沿科技探索社区负责人表示，ATEC始终致力于产学研结合，希望通过打造机器人领域的“奥赛”激发技术创新。本届赛事汇聚了新加坡工程院院士谢立华、美国国家工程院院士Masayoshi Tomizuka等全球权威学者参与评审，共同探索机器人技术的未来发展路径。
作为赛事发起单位之一，蚂蚁集团技术战略部负责人表示，蚂蚁集团长期支持ATEC赛事，源于一个信念：AGI技术发展的未来，是实现机器智能与物理世界的深度融合。在推动人工智能从“数据认知”走向“环境交互”与“行动执行”的路上，我们期待技术的又一次根本性突破。今年，ATEC组委会选择了难、但真实的一条路。把赛场放进山地、草地、石阶、吊桥；让机器人面对真实世界的扰动；设计的每一道题，都不是为了让它“完成得好看”，而是为了让它在碰撞中暴露真正的弱点。因为如果问题不是真实的，就不会牵引出真实的技术进步。只有“真问题”，才能让行业知道下一步要突破什么。
作为对香港特别行政区政府具身智能领域战略性规划的积极响应，本届赛事不仅展现了香港在科创领域的国际视野，更巩固了其作为人工智能与机器人技术研究枢纽的地位。这场在真实环境中完成的极限测试，为机器人的“全自主”智能树立了清晰的行业基准。赛事虽已收官，但从“演示工具”到“自主智能体”的探索之路，正因为这次在真实世界中的极限测试，而拥有了更为清晰的方向。
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第五届ATEC科技精英赛在香港收官，赛事以“无遥操”为核心，要求机器人在户外复杂地形中完全自主完成吊桥穿越、垃圾分拣等任务。来自全球的13支队伍参赛，浙江大学凭借全自主智能表现夺冠。比赛旨在推动机器人从实验室走向真实应用，通过真实场景挑战测试机器人的感知、决策与执行能力，促。
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