护学岗的本意是守护孩子上下学安全，但近年来却逐渐演变为许多家庭的“新负担”。从最初的家长自愿参与，逐步发展为强制轮值排班，双职工家庭不得不请假、请老人帮忙，甚至花钱雇人来完成这一“任务”。这一问题在2025年全国两会上被代表们正式提出——呼吁禁止强制家长参与护学岗的讨论，终于进入了公共政策视野。

　　技术层面，已有企业率先行动。6月1日，宁波艺术实验学校教育集团（明湖校区）门口，三台身着荧光色标识的机器人正式上岗。这所九年一向制学校，当天迎来了一批特殊的“执勤人员”：一台身高1.75米的人形机器人沿着校门口来回巡逻，另外两台1.35米的机器人则在通往校园的路口执行交通疏导任务。这个试点项目背后，是多伦科技股份有限公司（603528.SH）的部署。

　　多伦科技成立于1995年，是国内驾驶员考试系统与智慧交通领域的领先企业。其业务涵盖驾考系统、智慧驾培、城市交通信号管控、机动车检测等。此次切入护学场景，源于其对机器人企业的战略投资，也是这家公司以创新驱动、探索新增长曲线的一次重要尝试。

　　清晨7点30分，尽管送学高峰尚未完全到来，人形机器人已就位开始巡逻。其腿部结构引人注目，内置摄像头和视觉算法的头部持续左右扫视。该系统能够实时识别未佩戴头盔的电动车驾驶员，并发出语音提醒；遇到逆行、违停等违规行为，也会进行语音劝导。更重要的是，它接入了公安部门数据库，一旦发现危险人员或车辆，会即时报警并同步至警务后台。

　　路口的两台机器人形成了联动机制。远端路口的设备主要负责秩序提示——当检测到学生准备通过斑马线且附近有来车时，机器人会移动至道路中央，举起“停”字指示牌；靠近校门口的设备则侧重于指挥车辆减速礼让、识别违停并引导即停即走，同时为学生们过街提供引导服务。

　　现场反应颇为有趣。有年长家长以为这是儿童节的商业活动，甚至询问拍照是否收费；一群孩子驻足赞叹，保安不得不反复催促他们进校；还有司机摇下车窗，与正在举牌的机器人互动。这种微妙的反应对比，折射出公众对机器人“执勤”形象的认知转变——从表演性展示逐渐走向功能性存在。

　　机器人行业内部，技术路径已发生实质性转向。当外界仍将机器人与舞蹈表演联系在一起时，从业者已投身于真实作业场景的研发攻坚。护学岗的核心职能——交通疏导与安全防范——传统上由交警、辅警、保安承担，家长志愿力量作为补充。多伦科技的介入，试图以自动化方案替代这种强制性的劳动力摊派。

　　据企业介绍，交通管理属于高门槛细分场景，需要对复杂流程有深度理解。董事长章安强指出，校园周边具有强开放性和不确定性——台阶、路沿、坡道、隔离设施、人群遮挡以及复杂路面，构成典型环境特征。相比轮式方案，人形机器人在地形适应、动作表达和现场互动方面具有明显差异化优势。此外，“执勤”形象本身即是一种社会感知属性——通过动作、姿态、语音和灯光，能够向多方传递安全信号。

　　从技术实现层面看，护学岗机器人整合了运动控制、多模态感知与集群协同能力，既能稳定行走于复杂路面，又能实现多机分工协作。研发难点在于场景的动态复杂性——并非固定点位的语音提醒和视频回传，而是巡逻疏导模式下的实时应对。复杂的车流人流、灵活的电动车、持续经过的学童群体，每一环节都对业务理解深度提出了严苛要求。举例来说，过街引导时，不同年龄段学生的身高、体重和步速差异，要求机器人移动速度相应调整。多伦科技为此专门采集多轮数据，分析各年龄段步频与过街时长，以优化算法参数。

　　宁波项目是多伦科技护学场景的首个试点，后续有望扩展至当地更多学校。在此之前，公司的智能交管机器人已在深圳、长沙、宿迁、南京等30多个城市完成交付和实测。其战略逻辑十分清晰：延续核心能力——交通场景的安全与管理——将工具载体延伸至人形机器人。这种路径选择的关键在于：没有直接跨界进行机器人本体研发，而是将近三十年在交管领域积累的数据和经验，与机器人技术能力进行了深度嵌合。

　　护学岗试点已经开启，接下来更具观察价值的命题是：当机器人工具被应用于交管领域那些积存多年的老问题与新挑战时，这一细分赛道的创新边界究竟能延伸多远？技术应用的可能性空间，又将拓展至怎样的维度？