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在 CS 123 课程中，学生们结合人工智能与工程学基础，从零设计并改造一只会走路的四足机器人“Pupper”。
在 CS 123: 构建 AI 赋能机器人实践导论 这门课程里，学生们通过一套机器人硬件入门套件和前沿的人工智能课程，全面掌握机器人学知识——从电机控制到机器学习。
课程已经进入第三年，学生们要亲手搭建并改造一只可爱的四足机器人 Pupper，让它能行走、导航、响应人类指令，并完成一个在期末展示的“专属任务”。
该课程由斯坦福工程学院计算机科学教授 Karen Liu 主讲，同时由 Google DeepMind 的 Jie Tan 和 Apple 及 Hands-On Robotics 的 Stuart Bowers 协助教学。十周的学习中，学生们深入掌握机器人运动与控制的核心知识，并将其与先进的人工智能主题结合。
“我们认为，帮助和激励学生成为机器人高手的最好方式，就是让他们从零开始造出一台机器人，”Liu 说。
“这就是我们采用这种四足机器人设计的原因。它既适合初学者入门，又足够强大，能支撑前沿 AI 算法的开发。”
课程最大的特点是 入门门槛低 ——学生只需要具备基础编程技能，就能开始动手。此后，他们逐步建立信心，挑战更复杂的机器人与人工智能问题。
Pupper 最初源自 Stanford Student Robotics Club 的四足机器人 Doggo。与 Doggo 相比，Pupper 更小巧可爱，成本更低，更易于搭建和改造。
2019 年，Doggo 的 Extreme Mobility 团队展示了一只能后空翻的机器人，引发热烈反响。后来，学生们将 Pupper 推向课堂，希望让更多年轻的未来机器人学者参与其中。
“我们希望让那些在求学早期的学生，有机会体验未来 AI 机器人发展的方向。”Bowers 说。
如今的 Pupper 比最初版本更强大、更完善，同时也更“萌”，更容易搭建与操控。
学生们在实验中要完成硬件组装、电路连接、编程与机器学习等一系列任务。部分学生甚至为期末项目设计了 定制零件。
课程采用“讲座 + 实验”的形式，每周实验课标题都很有趣，比如 “扭动你的大脚趾” 或 “照我说的做”，让学习保持轻松氛围。
前五周，学生们主要学习机器人基础：电机如何工作、机器人如何移动。
接下来的阶段，加入 AI 层面：利用神经网络改进机器人的步态、视觉和环境响应。
“我们希望他们真正训练一个神经网络，并控制机器人，”Bowers 说，
“我们希望看到代码活起来。”
在春季学期末，学生们迎来 压轴展示“Dog and Pony Show”，现场有来自 NVIDIA 和 Google 的嘉宾。
六个团队展示了他们的 Pupper：有的能穿越迷宫，有的能用水枪扑灭模拟火焰。
“此时，学生们已经掌握了所有核心基础——运动、计算机视觉、语言处理——可以开始将它们结合，发展出最前沿的‘物理智能’。”Liu 说。
“这门课覆盖了所有关键环节，”Tan 补充，
“期末学生们从零搭建并编程的 Pupper，已经能与当今前沿研究实验室和行业团队的技术相呼应。”
教师们认为，AI 机器人学仍在快速发展，因此他们每个学期都会更新课程内容，融入最新的技术进展。
学生们对这门课的反馈极其热烈，教师们希望未来能进一步扩大课程规模，并借助这个社区推动整个学科的发展。
“我们的愿景是，许多 CS 123 的学生未来会成为这一激动人心且不断变化领域的创新者与领军人物。”Tan 说。
“我们坚信，现在正是让更多学生接触 AI 与机器人结合的时刻。”Bowers 说，
“这一切从斯坦福开始，但我们希望它能走向更广阔的舞台。”
稍后会有顾问老师反馈评估结果