未来的机器人是什么样子的?你只需发出指令，机器人就能根据周围环境变化，自主做出动作调整和决策判断。它既能当“河工”巡逻黄河岸边，也能陪伴独居老人做贴身管家保姆，还可以应用于工厂流水线，根据不同规格的原料，及时调整作业轨迹和动作。这些动作行云流水，任务一气呵成的智能机器人，不需要手动编程，它的智慧将来自人类科学家对机器人智能感知与决策技术的研究。

　　7月14日，大河报豫视频记者在哈工大郑州研究院机电系统与智能控制研究所里看到，一台四足智能实验机器人，在研究人员的指令下做出各种动作。张点金博士后介绍，机器人智能感知与决策技术可以全方位降低机器人使用门槛，推动机器人在生产生活中的普及。

　　大河报豫视频记者了解到，哈工大郑州研究院坚持引才与育才相结合，一方面搭建高水平创新平台，成立医学健康研究院、先进光电技术研究院、机电系统与智能控制研究所等多个科研院所，招揽众多优秀的科研人才;另一方面，通过产教融合方式，探索卓越工程师培养“新沃土”，为河南做好“新工科”人才供给。

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　　出生于1992年的张点金，原籍是驻马店。2022年哈尔滨工业大学博士毕业后，张点金当年就入职哈工大郑州研究院做全职科研人员。

　　作为哈工大郑州研究院机电系统与智能控制研究所的一名90后博士后，张点金主要研究的是机器人智能感知与决策技术，推动机器人在生产生活中的普及。

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　　“当下突飞猛进的人工智能技术对各个行业造成了很大的冲击，我们认为它是将机器人智能化水平提高一个台阶的重要工具。”张点金说，“以前常规意义上的机器人，首先要进行编程，它的所有轨迹、运动基本是人类设定好的。而人们更多地希望机器人能够自己感知周围正在发生的事情，并且自己做出一些决策和规划，自动生成运动程序。”

　　张点金举了一个生动的例子：给常规的机器人下个指令，让他向前行进五米，它将按照量化的程序完成这个动作;让智能机器人去五米以外的地方拿一个杯子，但不告知它杯子的位置，机器人就需要自行去寻找杯子。

　　“机器人任务的抽象程度越高，机器人完成任务的难度也就越大，智能化的水平也就越高。”张点金说，“这是我们一直努力的研究方向，当前主要面向制造业的柔性制造和服务机器人应用场景。”

　　目前，他们团队在尝试将机器人机构设计、多模态传感融合以及机器人自主任务规划等技术与当地企业需求相结合，在实际问题中解决科学与技术难题，将先进学术研究落地为实际生产力。

　　张点金只是哈工大郑州研究院引进的众多科研人才之一。大河报豫视频记者了解到，哈工大郑州研究院搭建高水平创新平台，成立了医学健康研究院、先进光电技术研究院等科研院所，面向全球招揽优秀人才。

　　不过，在业内专家看来，引进人才只是第一步，招才引智还应该向纵深方向持续发力。“把人才引进来后，要格外注重人才的使用。”北京师范大学政府管理研究院副院长、产业经济研究中心主任宋向清说，河南的机器人产业链跟东部沿海发达地区相比还有差距，机器人先进技术的不断跟进研发，借助机器人技术对产业的转型升级，迫在眉睫。这些事情的执行，最终靠的还是人才。为此，一方面要落实好相关支持政策;另一方面，要对人才政策进行细分，形成较为完善的人才评价和激励机制，真正让人才政策落地，为当地留住人才，助力当地高质量发展。

　　除了科研人员，张点金还承担着“老师”的身份，他目前在研究所里指导5位硕士生的学习科研。据哈工大郑州研究院相关人士介绍，研究院坚持“引才”“育才”结合，在人才培养方面，研究院坚持产教融合，探索卓越工程师培养“新沃土”，为河南做好“新工科”人才供给。

　　目前，哈工大产教融合项目硕博士生已经陆续到郑开展科学研究和实习实践，哈工大郑州研究院也已与中电27所、宇通客车、省科学院等近20家头部企事业单位签订研究生联合培养协议，搭建校企对接渠道，以校企双方导师凝练的近200项企业“真课题”为纽带，完成学生专业、校内导师、合作企业多方“一一对应”关系。

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　　同时，整合优质资源，深化产教融合。哈工大郑州研究院联合省科学院等10余家在郑企事业单位参与建设电子信息“专精特新”产业学院，探索构建产教深度融合的新型人才培养模式，为中小企业“专精特新”发展和产业链供应链稳定培养大批应用型、复合型、创新型人才。此外，哈工大郑州研究院联合河南头部企事业单位、重点高校、科研院所，共建卓越工程师人才培养联盟，打造联合共建卓越工程师人才培养联盟样板，加快培养大批支撑高水平科技自立自强和企业高质量发展的卓越工程师。

　　哈工大郑州研究院还坚持把创新创业教育充分融入人才培养体系、贯穿人才培养全过程，以提高人才培养质量。今年5月，研究院创新创业基地正式投用，其搭建了“创新创造创业+创投”的模式，提供“项目学习+学科竞赛+成果预孵+加速培育”全链条、全要素的服务，培养学生创新精神、意识和能力。目前，基地已举办了首期入驻项目路演评审会，共有氢致钛合金净化及改性技术先行者、5G智慧空间室内空气污染监测治理机器人等6个项目团队参加。