2025年5月，习近平总书记在全国科技大会上的讲话强调“科技兴则民族兴，科技强则国家强”，提出：锚定2035年建成科技强国目标，加快高水平科技自立自强；深化教育科技人才一体化改革，优化高校学科设置，培养创新型人才；加强青年科技人才培养，弘扬科学家精神。本期培训聚焦智能农业车这一前沿领域，精心设计了丰富多元且层层递进的课程体系。

5月6日—16日，在本次实验室精心筹备的培训中，我们以智能采收车和智能灌溉车两大农业机器人平台为核心载体，开展了一场理论与实践深度融合的创新实践教学活动。此次培训打破传统教学模式，聚焦农业机器人技术前沿，致力于培养学员们解决复杂工程问题的核心能力。

实验室团队从农业机器人系统架构入手，系统讲解了多传感器融合、路径规划算法、决策控制逻辑等关键技术原理。为帮助学员快速建立工程思维，我们特别设置了"代码解剖"环节，通过对现有机器人控制程序的逐行解析，引导大家理解代码背后的设计逻辑。在功能模块重构阶段，学员们以小组为单位，对采收车的视觉识别模块和灌溉车的智能调控系统展开优化设计。大家充分发挥专业特长，运用计算机视觉、机器学习等前沿技术，提出了一系列创新性改进方案。

现场调试环节堪称整个培训的高潮。面对实际运行中出现的传感器数据异常、路径规划偏差等问题，学员们运用课堂所学，通过断点调试、日志分析等手段抽丝剥茧，逐步定位并解决问题。在智能采收车项目组，同学们发现原有视觉识别算法在复杂光照条件下存在误判问题，经过反复测试，创新性地引入深度学习模型，使识别准确率提升至98%；灌溉车项目组则针对传统PID控制算法响应延迟的缺陷，设计了自适应模糊控制策略，实现了灌溉水量的精准调控。

本次智能农业机器人编程实战培训以实验室成熟的智能采收车和灌溉车为教学载体，在智能采收车项目中重点突破视觉识别算法优化与柔性控制策略，而在智能灌溉车环节则着重训练环境感知数据处理与节水决策逻辑。培训创新性地采用生产代码教学法，实现了"学以致用、用以促学"的良性循环。这种以真实工业级项目为蓝本的技术传承模式，既保证了教学内容的实践价值，又为农业机器人技术梯队建设提供了可复制的培养范式。

来源自动化工程学院王铭哲

初审胡博文

复审李丹

终审马崇升