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从车辆工程到姚班讲台:徐梦迪的跨学科之路与下一代智能探索

2026-08-30 15:1821430

清华大学计算机科学实验班(姚班)迎来新一届学生,2026级约90名新生中,超过三分之二通过竞赛保送提前录取,其余则通过校内选拔脱颖而出。这批学生中不乏国际奥赛国家队成员、国家集训队选手以及高考高分考生,展现出顶尖学术潜力。

在迎新活动中,一位新入职的助理教授徐梦迪格外引人注目。这位2025年从斯坦福大学归国的青年学者,本科阶段竟就读于车辆工程专业,后赴约翰斯·霍普金斯大学和卡内基梅隆大学深造,最终获得机械工程博士学位。她的学术轨迹跨越自动驾驶、机器人学习和人工智能安全等多个领域,形成了独特的跨学科研究视角。

徐梦迪在博士期间主导开发的RoboTool系统引发学界关注。该系统突破传统机器人编程模式,通过输入任务目标和环境信息,自动分析约束条件、选择工具并规划操作步骤。实验显示,机械臂能创造性地使用锤子作为钩子取物,四足机器人可搭建临时通道跨越障碍,甚至能组合滚筒和冲浪板制作杠杆装置。这种"非常规"工具使用能力被她视为通向通用人工智能的关键突破。

针对机器人领域热议的Scaling Law(规模法则),徐梦迪在博士论文中提出不同见解。她认为单纯扩大模型参数和数据规模不足以应对现实世界的无限可能性,强调机器人必须具备现场适应能力。其研究团队通过三条路径展开探索:利用少量示范快速调整策略、发现不同任务间的共性结构、融合大语言模型的先验知识解决物理问题。

这位青年学者的研究理念已融入教学实践。她开设的"Interactive AI"课程融合机器人硬件设计、大模型训练和机器学习等内容,其研究团队招聘方向也涵盖多个交叉领域。2026年2月发布的CoVer-VLA系统进一步体现其学术追求,该系统通过生成多组候选动作方案并对比筛选,有效缩小机器人理解指令与实际执行间的偏差。

姚班新生班主任阵容折射出学科发展的新趋势。除徐梦迪外,其他三位教师分别专注机器学习理论、多模态生成与AI安全、离子量子计算等领域。这种配置显示,经过多次培养方案调整的姚班,已从传统的计算机科学实验班,发展为涵盖人工智能、量子信息等多个前沿方向的综合性平台。

自2005年创办以来,姚班经历三次重大调整:2009年明确计算机科学定位,2019年增设人工智能班,2022年将三个班级统一纳入计算机科学实验班体系。当前的培养方案设置计算机科学、人工智能和量子信息三个方向,既保持理论深度又强化交叉融合,为新生提供了更广阔的学术探索空间。

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