水平参差
不同助教对仪器操作、异常判断和讲解尺度不完全一致。
Project Snapshot
让实验教学的“经验”被感知、被复现、被传承
项目构建了一套自主研发的机器人实验助教系统，以“物理具身智能”为基石， 以“领域专家大脑”为核心，以“人机协同教学”为场景，将标准化实验操作、现场答疑和过程数据记录连接成闭环。
Why It Matters
传统实验助教的四个痛点
近几年，在大学物理实验课堂的教学中，不断反映出一个关键问题：实验课最需要及时、稳定、标准一致的现场指导， 但人力助教很难长期覆盖所有学生、所有台位和所有异常情形。
响应不及时
实验现场学生多、问题密集，助教难以同时巡视和答疑。
安全盲区
电学、光学、理化实验中的风险动作需要持续监控。
评价主观
过程性表现、操作规范性和纠错轨迹难以客观记录。
Four Roles
机器人实验助教的四大职能
以示波器实验为例，复现实验仪器调节、信号源设置、光路调整等标准操作。
以示波器实验为例，结合课程知识库回答波形、触发、读数等现场问题，并可扩展到其他实验现象。
以示波器实验为例，通过视觉和传感器识别不规范连接、异常状态与潜在风险。
以示波器实验为例，记录实验过程数据，为过程性评价和个性化反馈提供依据。
System Architecture
“云 - 边 - 端”协同的实验助教系统
系统把课程知识、实验操作技能和机器人执行能力分层组织：云端沉淀垂直领域大模型与知识图谱， 边端负责多模态感知和数据采集，终端机器人完成实体操作与现场交互。
领域专家大脑
大学物理实验知识图谱、课程语料、答疑记录和大模型推理。
多模态感知
RGB / 深度相机、光电传感、触觉反馈共同理解仪器状态。
具身执行
机械臂、底盘、腰部升降与低层控制模块执行原子技能。
Atomic Skill Library
从高层问题到可执行动作
以示波器实验为典型示例，“请演示如何测量信号频率”会被拆解为定位仪器、识别旋钮、调节时基、 稳定触发、读取波形等原子技能；同样的任务拆解方法可迁移到其他理工科实验，再由机器人运动控制和实时视觉反馈闭环执行。
Robot Evolution
从第一代验证样机到第二代课堂助教
项目先用第一代机器人以示波器实验为例，验证“AI + 机械臂 + 仪器操作”的可行性， 再迭代为更轻量、更贴近课堂的第二代平台，提升交互、感知与部署适配能力，并面向更多理工科实验场景扩展。
Generation 01
第一代：完成实验演示与现象答疑验证
第一代设计以示波器/信号源操作为例聚焦核心闭环：机械臂靠近实验仪器、读取和调节仪器状态， 配合大模型进行实验现象解释，为实现演示带教、巡视答疑和仪器坐标映射奠定基础。
Generation 02
第二代：轻量化、可巡视、可课堂协同
第二代机器人强化了轻量化底盘、大行程腰部、高灵活机械臂、 原子技能库、多维传感反馈和课程友好交互；以示波器实验为例验证后，面向真实课堂中的持续巡视与主动纠偏继续扩展。
Teaching Data
来自真实答疑记录的能力样例
以示波器实验为例，项目沉淀了其中的高频问题：李萨如图形调试、波形不显示、两条直线、 触发准位、占空比、信号源输出电压等。机器人助教将这些问题映射到仪器状态、 原理解释和操作步骤，形成可复用、可拓展到更多实验主题的课程知识库。
李萨如图形怎么调试？
为什么波形是两条直线？
示波器不显示是什么原因？
触发准位 LEVEL 什么时候调？
示波器一格代表多少？
信号源输出电压为什么不一致？
Technology Transfer
从教学改革走向公安理化实验实战
厦门市公安局司法鉴定中心“理化实验具身智能机器人操作系统”沿用本项目的 “大模型 + 具身机器人 + 多模态感知”核心框架，将教学端能力迁移为规范操作辅助、 安全风险防控、鉴定流程标准化与专家经验固化。
Outcomes & Roadmap
面向可推广的理工科 AI 助教矩阵
项目下一阶段将横向拓展到化学、生物、工程训练等操作性课程， 纵向形成“操作性知识代际传承平台”，并通过低代码实验构建器降低教师部署门槛。
横向拓展
构建理工科实验教学 AI 助教矩阵，覆盖更多实验课程。
纵向传承
沉淀标准操作、名师经验与异常处置，形成可复现知识资产。
深度开放
降低技术门槛，探索开源社区与可持续运营生态。