2024年夏季，在加拿大祖父母家的泳池旁，一位16岁少年碰到了一个棘手难题：他自主研发的“海龟机器人”完全无法在水中正常游动。

“还记得最初几次测试，”埃文·巴兹后来回忆说，“我把机器人放进水里，它直接沉到池底，像块砖头一样，根本不会游泳，也完全控制不了自己的深度。”

对于大多数同龄人而言，这并非日常会遇到的挑战；但对巴兹来说，这恰恰成为他投入大量心力的研究起点。

故事要追溯到2024年初。一次与家人前往加拿大安大略省荒野露营的经历，让他对水生生物产生了浓厚兴趣。“当时看到一只鳄龟在水中游动，那种流畅和优雅，太震撼了。那一刻，我特别想造一个能模仿它运动方式的机器人。”

于是，后院泳池成了最初的试验场。经过反复测试、不断调试、改进与升级，这项研究终于在2025年5月迎来了关键性突破。

他打造了一套水下三维全息成像相机，并训练了一款AI模型——专门用于识别水体中的微小塑料颗粒。所有设备都集成到了那台自主海龟机器人上。凭借这套系统，巴兹在2026年Regeneron国际科学与工程大奖赛上，获得了5万美元奖学金。

光是制造机器人和全息相机这两项核心工作，每项就投入了大约2000个小时。

选择环保作为研究方向，对巴兹而言几乎是顺理成章的事。“我一直热爱户外，”他说，“从六岁起，我就跟着父母去偏远地区露营，划着独木舟去那些美丽壮观的湖泊。”

后来，一部关于海洋和海洋生态系统的纪录片，让他深刻意识到水体中微塑料污染的严重性。根据海洋保护协会的数据，每年约有1100万吨塑料垃圾流入海洋，影响超过1300种海洋生物。

2024年，巴兹花了大约5个月时间打造这只海龟机器人。为什么选择海龟？在他看来，海龟是执行这类任务最理想的仿生模板。“海龟的游泳效率非常高，这对设计仿生机器人至关重要。我希望机器人能长距离执行任务，不用频繁充电，也不用担心电池耗尽。”他补充说，“而且，海龟广泛生活在各种水域，当地生物对它们习以为常，不会引起不必要的干扰。”

此外，海龟体型较大，便于安装各种科研设备，例如传感器和全息成像系统。

为了让机器人的游泳姿态更自然，巴兹还专门请教了当地水族馆的专家。随后，他开发了一系列算法，使机器人能够按照预设的搜索路径自主游动，同时自动调节自身深度。基本上，用户设定好目标，机器人就能自主前进，完全无需人工导航或人为控制。

2025年夏季，巴兹着手研发三维全息成像系统，并训练AI模型。这一过程经历了大量反复试验，尤其是如何让AI准确区分微塑料和水中其他微小生物，需要不断调整和优化。

“硬件迭代、算法优化、数据标注，每一项都是时间黑洞。”他提到，需要不断优化硬件，提高成像分辨率，才能识别尺寸只有约10微米的微小颗粒。

整个检测流程为：先用全息成像系统采集三维全息图像，然后交给AI模型，判断其中是否存在微塑料。

但真正用于测试的时间非常有限。加拿大北部冬季寒冷，必须赶在湖面结冰之前完成所有外场测试。“我住在加拿大北部，那里的冬天太冷了，所以必须在天气变冷之前，到当地几座湖泊完成最终版仿生机器人的测试。”

等到了Regeneron国际科学与工程大奖赛举办时，这套系统已经能以94%的准确率，区分微塑料和其他微小颗粒。

巴兹的目标很明确：让微塑料检测变得更快、更普及。他认为，目前主流的检测方式主要依赖实验室分析，流程复杂。“即便只是少量样品，送到实验室也可能需要几天时间才能完成分析，成本很高。对于偏远地区来说，这种方法几乎不现实，因为那里既没有实验室，也缺乏专业技术人员。”

相比之下，他研发的系统能直接在水里完成微塑料检测，完全无需将样本送回实验室。正是这个创新思路，让他获得了本届大赛最高荣誉之一——戈登·E·摩尔未来世代积极成果奖。

由再生元制药公司和科学学会共同举办的Regeneron国际科学与工程大奖赛，今年共向获奖学生发放了超过700万美元奖金。这项赛事面向全球高中生开放，今年共有超过1700名学生参赛。

谈到获奖时刻，巴兹说：“当时真的像做梦一样。站在领奖台上，听到主持人念出戈登·E·摩尔奖获奖者的名字，心里一直在想：‘天哪，那真的是我吗？我真的获奖了吗？’脑子里闪过很多念头，甚至有些不敢相信。但总的来说，那是一段非常难忘的经历。”

目前，巴兹仍将重心放在高中学业上。他计划用那5万美元奖学金进入大学，攻读科学或工程专业，同时希望将自己的研究成果分享给更多科研人员，推动相关领域进一步发展。