AI时代，真正拉开差距的，不再只是成绩

而是科研思维、工程能力与解决真实问题的能力
在生成式AI高速发展的今天，世界顶尖大学越来越关注学生是否具备：
✔ 独立思考能力
✔ 科研与工程实践能力
✔ 跨学科整合能力
✔ 面向未来科技领域的潜力

很多学生成绩优秀，却缺少真正能体现“学术竞争力”的科研经历。
而真正有价值的科研，不是简单的文献综述，而是能够参与真实项目、真正接触前沿科技。
《智能机器人与工程系统设计》科研项目 的原因。
课程导师介绍

👨‍🏫 Ray Huang 博士

美国东北大学电子与计算机工程博士
美国东北大学助理教授
顶尖学会 Sigma Xi 科研竞赛受邀裁判
国际顶级学术会议及期刊发表经历（包括 Nature 子刊）

不仅拥有扎实学术背景，
更具备真实科研项目与工程实践经验，帮助学生建立完整科研思维体系。

✔ 真正参与科研与工程实践

导师亲自带队科研与竞赛，
让学生真正接触 AI、机器人与工程系统设计的核心逻辑。

✔ 拒绝“包装式科研”

不是停留在资料整理与文献阅读，
而是真实科研项目驱动。

✔ 科研 + 竞赛 + 论文完整路径

帮助学生建立系统化学术经历，
提升未来大学申请竞争力。

学生可获得：
科研项目经历
竞赛参与经历
学术论文方向指导
学术评价与推荐支持

项目核心方向

人工智能｜Python编程｜机器学习｜机器人｜
机械工程｜电子工程｜自动化｜计算机科学｜
应用数学｜材料工程

科研项目案例

📌 基于AI计算平台的多模态传感融合调度
📌 面向人形机器人的低延迟感知类脑电路软硬件协同设计
📌 面向可重构软件机器人的实时控制AI生成数字架构设计

让学生真正理解：
AI 与机器人，并不是“概念”，
而是未来产业与科技发展的核心能力。

适合哪些学生？

✔ 英语能力良好、学习能力强
✔ 对 AI、机器人、工程科技感兴趣
✔ 未来计划申请相关专业
✔ 希望提升科研背景与大学申请竞争力
✔ 希望在同龄学生中建立差异化优势

课程安排

科研基础课程：1-2周（每周4课）
科研实训项目：10周直播课 + 项目辅导
学习支持：班主任督导 + 无限次答疑支持
建议投入时间：每周至少8小时

未来真正稀缺的
不是只会“刷题”的学生
而是具备科研能力、工程思维与创新能力的人。
如果你的孩子对 AI、机器人、工程科技方向感兴趣