史丹福大學的計算機科學 123 課程為本科生提供了一個快速了解機器人技術未來的機會，讓他們建造並升級 AI 驅動的機器狗。
這門為期 10 週的選修課程已經進入第三年，為每個團隊配備了一個名為 “Pupper” 的低成本四足套件，並逐步引導他們掌握使這個四足平台運行、視覺和思考所需的每一層工程技術。
在春季的最終 “Dog and Pony Show” 上，六個學生小組展示了能夠導航迷宮、擔任校園導遊或用玩具水槍撲滅模型火災的 Puppers，吸引了來自 NVIDIA 和 Google 的訪客。
根據《史丹福報》，這門課程源於 “Doggo”，這是一個由史丹福學生機器人社團開發的低成本四足機器人，旨在證明複雜的腿部機器不必花費六位數的成本。
講師 Stuart Bowers，曾在 Tesla 任職，現任 Apple 和 Hands-On Robotics 的職位，將這個俱樂部項目轉變為一個完整的學術課程，與史丹福計算機科學教授 Karen Liu 和 Google DeepMind 研究員 Jie Tan 共同合作。
Liu 表示：“我們相信，幫助和激勵學生成為機器人專家的最佳方式是讓他們從零開始建造一個機器人。這就是為什麼我們使用這種特定的四足設計。它是初學者進入機器人的完美入門平台，同時也足夠強大以支持尖端 AI 算法的開發。”
學生們進入課程時只有基本的編程技能，通過五周的實驗室課程，如 “Wiggle Your Big Toe” 和 “Do What I Say”，他們掌握了馬達控制、傳感器接線和校準。Bowers 說：“我們希望學生在教育的早期階段就能探索和體驗我們認為 AI 機器人未來的樣子。”
助教 Ankush Kundan Dhawan，參加了 2021 年的首屆課程，他認為這種理念為課程注入了活力：“讓我印象深刻的是，講師們對幫助學生親自操作真實機器人的熱情。這種奉獻精神非常強大。”
隨著課程進入中期，重點從機械轉向智能。學生們訓練小型神經網絡，使 Pupper 能夠改進其步態、跟踪物體或響應語音命令。
許多團隊還製作了額外的硬件，例如一個七關節的手臂來取物，或一個水槍模擬消防。Bowers 希望學生們能夠實際訓練神經網絡並控制它。他說：“我們希望看到這段代碼變成現實。”
Liu 認為這一刻是學術練習與真正創新之間的橋樑。她表示，現在學生們已經掌握了如運動學、計算機視覺、語言等所有基本知識，並能夠將它們結合起來在 Pupper 上開發新的物理智能。
Tan 認同這一結果不僅僅是一個課堂玩具。他表示：“這門課程讓他們了解所有關鍵組件，並且到學期結束時，每個學生團隊建造和編程的 Pupper 反映了尖端研究實驗室和行業團隊所使用的技術。”
隨著生成式 AI 加速對具體智能的需求，講師們幾乎每個學期都會更新課程大綱以跟上步伐。報名人數穩步上升，教學團隊希望在保持基於套件的實踐精神的同時擴大容量。
Bowers 表示：“我們堅信，現在是讓更多學生接觸 AI 和機器人技術整合的時候。這一努力始於史丹福，我們希望看到它在校園之外也能擴展。”
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