先认识
浙江大学湖州研究院
浙江大学湖州研究院
研究院围绕工业智能与控制、工业互联网安全、智能仪器与检测、智能机器人系统、智慧城市与环保等方向开展研发，并连接人才培养、成果转化和项目孵化。这里的科研实习不是把学生放进一间教室听课，而是让学生进入一个由研究问题、工程任务、实验记录和团队协作共同构成的研发环境。
对于希望理解机器人、激光雷达、芯片、机电系统、先进材料或数字技术的学生，研究院的价值在于把大学学科与真实研发链条连接起来：一个算法为什么需要验证，一块硬件为什么必须记录调试日志，一组数据怎样转化为判断，以及一个阶段成果怎样被写成研究报告。
再理解
具体研究项目
机器人怎样在通信受限、环境极端的空天场景中保持自主感知与操作能力？
围绕“空天机器人技术研究”设置2个研发岗位方向，学生将在4-8周内完成课题理解、岗位任务、过程记录、阶段复盘与成果表达。可选方向包括算法设计与优化岗、人工智能应用开发岗。
F老师（中心主任），团队专注于致力于智能航天系统与空天机器人的研究，开展航天器在轨服务机器人、空间站舱内活动机器人、地外天体表面航天员辅助机器人等关键技术的攻关
项目资料已提供；具体开放、导师与接待安排待每期确认。岗位表属于项目方提供资料，不单独证明已确认导师、实验室开放、设备使用或论文发表。
学生具体做什么？
每一个岗位都写清任务、工具、证据与基础要求。实际分配由学生能力、名额和导师确认共同决定。
通用技术类-算法设计与优化
算法设计与优化岗
具体实训内容
参与空天机器人相关的算法设计与优化工作，围绕航天器在轨服务、深空探测等场景，运用 Python、TensorFlow/PyTorch 等工具开展机器学习、深度学习与强化学习模型的设计、训练及性能优化；协助完成智能感知、自主导航算法的仿真验证与性能调优，整理算法开发文档，为太空服务机器人的自主作业提供算法支撑。
建议能力基础
- 熟悉空天机器人与智能控制基础
- 掌握 Python/AI 框架编程
- 具备航天算法仿真能力
- 遵守项目规范和实训要求
- 热爱空天机器人算法设计
通用技术类-人工智能应用开发
人工智能应用开发岗
具体实训内容
参与空天机器人相关的人工智能应用辅助开发工作，围绕图像识别、智能感知、人机协同等方向，协助开展航天器在轨服务、空间站舱内辅助等实验项目开发与验证；配合完成 AI 模块的功能开发、测试与联调，整理开发过程中的测试数据与文档，支撑空天机器人的智能化升级。
建议能力基础
- 熟悉空天 AI 与感知应用基础
- 掌握 Python 编程开发
- 具备航天 AI 模块调试能力
- 遵守项目规范和实训要求
- 热爱空天机器人 AI 应用开发
不是“跟着做”，
而是留下研究证据。
根据岗位不同，项目将从下列方法中选择适用部分；未实际使用的方法不写入学生成果。
代码开发与版本记录
保存需求、代码版本、测试用例、错误记录和修改说明。
模型设计、仿真与性能比较
定义输入、评价指标和对照方案，比较结果而不是只展示最好的一次。
数据清洗、分析与可视化
保留原始数据、清洗规则、分析过程、图表和无法解释的异常。
实验操作、对照记录与安全复盘
记录样品、条件、步骤、观察、偏差和安全处置，不编造缺失结果。
技术文档与研究报告写作
形成可复核的技术文档、研究日志、阶段报告和引用清单。
从入组准备到成果答辩
项目以4—8周为框架；短周期将压缩任务范围，不把未完成的数据包装成正式研究结论。
- WEEK 0
能力与安全预检
确认年级、先修知识、可用时间、设备权限、保密边界与成果目标。
- WEEK 1
认识机构与研究问题
理解研究机构、团队方向和项目背景，完成研究问题卡与关键词清单。
- WEEK 2
文献与方法训练
建立文献矩阵，拆解岗位方法、工具、数据来源、评价指标和可能风险。
- WEEK 3—6
进入研发岗位
按岗位完成开发、实验、仿真、测试或数据任务，持续保存版本、记录和失败原因。
- WEEK 7
分析与成果写作
整理图表、技术文档和阶段结论，写清证据、限制和下一步改进。
- WEEK 8
答辩、修改与归档
完成研究海报或路演，接受追问并形成研究报告或论文结构稿。
这次实习最终留下什么？
根据项目完成度形成研究报告，并搭建论文初稿或技术论文结构；是否投稿、投向何处及署名方式须由导师、机构和学生贡献共同确认。
研发过程证据包
文献矩阵、项目日志、数据或代码版本、测试记录、实验照片与问题清单。
阶段研究报告
清楚呈现问题、背景、方法、结果、限制、引用以及AI工具使用范围。
研究海报与答辩
把复杂项目讲清楚，并能够回答“证据在哪里、还有什么不能确定”。
论文结构或初稿
达到条件时进入初稿与修改阶段；投稿、录用和正式发表必须有独立记录。
安全、伦理与学术诚信
- 未成年人参与须完成监护人同意、个人信息最小化和影像授权。
- 机械、电气、激光、化学、生物及其他高风险步骤只在授权区域由专业人员指导。
- 涉及人体、动物、健康、生物样本或可识别数据时，必须先确认适用审批和数据规则。
- 不捏造、篡改或选择性删除数据；失败结果与方法局限同样进入报告。
- 学生署名反映真实贡献，导师、机构和AI工具的作用分别披露。
报名之前需要知道
01高中生可以参加吗？＋
可以登记意向，但不是所有岗位都适合高中生。项目会根据编程、数学、实验或专业基础进行预评估，并可能改为边界更清晰的研究任务。
024周和8周有什么区别？＋
4周更适合完成边界明确的子任务和研究报告；8周可以增加文献、方法比较、数据分析、修改和答辩，但仍不代表一定能够投稿或发表。
03一定能进入实验室和使用设备吗？＋
不能提前保证。场地、设备、导师与开放区域必须在每期确认书中明确；未开放的部分会使用仿真、公开数据、模型或等效任务替代。
04能否发表论文？＋
项目支持形成研究报告或论文初稿。是否投稿、期刊或会议选择、作者顺序、录用和发表都取决于真实成果、贡献、导师与机构审核，不能承诺。
05海报上的信息是否可以直接发布？＋
可以从项目记录生成，但发布前必须再次核对日期、地点、名额、费用、机构关系、二维码和开放范围。