机器人实验室 2025 工程实践能力考核说明¶

欢迎你，未来的技术大佬！

为了更全面地评估你的工程素养与动手实践能力，机器人实验室特别设立了工程实践能力考核通道。我们相信，扎实的理论知识固然重要，但将想法变为现实、解决实际问题的能力，才是工程师的核心价值所在。

完成本次考核并提交至指定仓库的同学，将获得 免除笔试环节，直通最终面试 的机会！

我们深知，大家在这些领域还是初学者。请不要畏惧，本次考核的初衷并非考验你现有的知识储备，而是评估你的 学习能力、探索精神和解决问题的毅力。我们鼓励你积极查阅资料（如 CSDN、Bilibili、Google），并善用 AI 工具辅助学习，但最终的实践与总结必须由你自己独立完成。请注意：我们会对提交内容进行 AI 生成检测，直接复制粘贴将可能导致考核失效。

最有价值的不是最终那个完美运行的程序，而是你在探索过程中留下的思考与足迹。因此，详尽记录你的学习过程、遇到的困难、解决方案以及心得体会，将是本次考核中非常重要的加分项。

一、考核项目选择（三选一）¶

我们提供了三个不同方向的挑战项目，每个项目都代表了实验室的一个重要技术领域。请根据你的兴趣与现有基础，任选其一进行挑战。

项目一：基于 YOLO 的车牌号识别系统¶

项目简介： 该项目将带你深入计算机视觉领域，从零开始搭建一个能够自动识别图片或视频中车辆牌照的智能系统。你将学习到工业界应用最广泛的目标检测模型 YOLO，并结合光学字符识别（OCR）技术，实现一个完整的识别流程。
核心技术栈： 人工智能、深度学习、目标检测 (YOLO)、光学字符识别 (OCR)、Python。
考核及格线： 至少完成 Level 4（使用训练好的模型对新图片或视频完成推理）。
发展方向： 适合对 AI 算法、数据处理与模型训练充满热情的同学。

项目二：基于树莓派和OpenCV 的人脸识别门禁系统¶

项目简介： 这是一个软硬件结合的经典项目，你将亲手将一块小小的树莓派卡片电脑，打造成一个能“认识”人脸的智能门禁系统。项目将锻炼你在嵌入式系统上进行开发、调试，并与外部硬件（摄像头）交互的能力。
核心技术栈： 嵌入式开发 (Raspberry Pi)、Linux 操作系统、计算机视觉 (OpenCV)、硬件交互、Python。
考核及格线： 至少完成 Level 3（实现对静态图片的人脸识别功能）。
发展方向： 适合对物联网（IoT）、机器人控制及软硬件结合感兴趣的同学。

项目三：基于 Docker+vLLM 的翻译大模型部署实践¶

项目简介： 本项目聚焦于当前最前沿的大语言模型（LLM）领域，挑战如何将一个强大的翻译模型高效地部署为在线服务。你将学习到容器化（Docker）、高性能推理（vLLM）等业界领先的 MLOps/DevOps 技术，体验从模型到产品的全过程。
核心技术栈： Linux、容器化 (Docker)、模型即服务 (MaaS)、API 开发、基础前后端交互。
考核及格线： 至少完成 Level 4（成功加载 Hunyuan-MT-7B 模型并进行推理）。
发展方向： 适合对 AI 系统部署、后端开发与云计算充满兴趣，并希望挑战前沿技术的同学。

二、评估标准¶

我们将从以下几个维度对你的项目成果进行综合评估：

项目完成度： 是否达到或超过指定的最低考核等级要求。
过程文档记录： 是否提供了详尽的学习笔记、开发日志或博客文章。我们希望看到你的思考过程，包括但不限于：
- 关键概念的学习与理解。
- 环境配置、代码调试过程中遇到的问题及解决方案。
- 参考过的主要资料链接。
- 每个阶段的心得体会与总结。
代码质量： 代码结构是否清晰，注释是否规范，是否易于理解和维护。
创新与扩展： 是否在完成基础要求之上，尝试了额外的加分项或进行了功能扩展。
独立思考与原创性： 项目是否为独立完成，文档是否体现了个人理解而非简单抄袭。