AI 智能调味机
探索稳定投放、烹饪引导、口味偏好与负责任厨房交互的学生原型。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
BIAA / PROJECT LIBRARY / 01
从项目进入，沿科技树学习。
9个项目方向 · 6 个在研招募 · 3 个筹备中
“在研招募”表示可登记参与意向，不代表已经录取；具体角色、时间和导师安排待项目确认。
循笔写字机械手臂
研究桌面触觉机械臂如何进行书写引导、感知，并逐步减少辅助。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
传世传记·常青树项目
以同意为前提的传记、档案与可追溯记忆助手项目，不宣称“数字复活”。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
密闭管道巡检无人机
在受控环境研究耐碰撞、感知、通信、回收与可审计巡检证据的机器人项目。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
老年大学·抗衰学院
围绕健康老龄素养、终身学习与非诊断支持的服务设计和学习平台项目。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
FOCUS ONE 学习辅助机器人
结合移动、环境感知、文档采集与隐私受限学习支持的全景学习机器人概念。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
水果授粉与自动采摘无人机
筹备中的农业机器人项目，研究授粉生物学、感知、柔性操作与受控飞行。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
家庭宠物植物照料无人机
筹备中的室内机器人项目，研究安全导航、定时照料、动物福利与家庭隐私。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
AI 高价值菌类自动培养系统
筹备中的受控环境项目，结合菌类生物学、无菌操作、感知、自动化与谨慎图像分析。
- 成长树
- 4 个阶段 · 6 个学习节点
- 夏季比赛
- 奖项信息待核验
BIAA / PLATFORM ROADMAP
分两阶段，把内容平台变成协作平台。
第一阶段优先建立可核验的公开信息和低风险参与入口；第二阶段涉及账号、上传与 AI 生成，需要在身份、权限、数据留存和未成年人保护机制完成后再启用。
- PHASE / 01
公开平台
项目库、导师框架、路演、大赛档案、新闻与本地项目任务书。
- PHASE / 02 · PLANNED
受保护工作台
账号、材料上传、AI PPT、商业计划书生成与导师点评工作台。当前版本不收集、不上传、不保存用户材料。
BIAA–DEMO–01 / TECH TREE学院原型 / 学习系统示范
Pipe Guardian 项目学习示范
设计一个在受控测试环境中移动、记录传感数据，并把可能异常标记给人类复核的小型巡检机器人原型。
- 项目产出
- 受控环境原型、可读的系统文档、测试记录，以及基于证据的能力与局限说明。
- 公开边界
- 本学习示范不是已部署的巡检产品：不进入真实运行中的基础设施，不做高风险自主决策，也不采集个人数据。
BIAA / ROLE SCOPE
学完整项目，或只承担一个角色。
筛选角色只改变当前学习视图；集成时，每个角色仍需按接口交付成果。
定义
究竟要做什么？
基础
每个角色先要懂什么？
子系统
每个部分能否工作并被解释？
集成
整套系统是否达到证据门槛？
SYS–01 / LEARNING MODULE
问题、使用者与系统边界
项目角色系统与产品定义问题、系统接口和集成决策。
要掌握什么
- 区分需求、假设与约束
- 写出可观察的成功标准
动手任务
制作一页系统边界图与验收标准表。
掌握证据
- 每项标准都能被测试
- 明确写出不在本项目范围内的情况
安全边界
原型只在受控学习环境中使用。
BIAA / AI STUDY HANDOFF
把这个节点带到你的 AI 学习工具。
复制的是结构化学习指令，可粘贴到 OpenAI、秘塔或其他学习助手。它要求 AI 先诊断基础、分步提问，并以作品和证据验收，不直接代做整个项目。
不含姓名、联系方式或学习记录。BIAA 科创项目节点学习指令 项目：Pipe Guardian 项目学习示范 节点：SYS–01 — 问题、使用者与系统边界 角色：系统与产品 前置节点：无 学习目标： - 区分需求、假设与约束 - 写出可观察的成功标准 动手任务：制作一页系统边界图与验收标准表。 通过证据： - 每项标准都能被测试 - 明确写出不在本项目范围内的情况 安全边界：原型只在受控学习环境中使用。 请担任耐心的工程学习教练。先用 3—5 个简短问题诊断我的起点，再每次只教一个概念，并使用提问、小例子和微型检查帮助我理解。不要替我完成整个项目，也不要编造实验结果。始终明确硬件、数据、AI 和未成年人安全边界。进入下一节点前，请要求我展示上述作品或证据、用自己的话解释，并指出至少一个局限。每轮对话最后只给出一个明确的下一步行动。
BIAA / TEAM HANDOFF
分工不是切断联系，而是明确接口。
系统与产品
系统边界、接口表与集成检查单。
机械与电子
机械包络、接线图与传感器实测范围。
软件与控制
控制状态、已测试函数与可读的代码说明。
AI 与数据
数据字典、基线方法与错误分析。
测试、安全与证据
风险登记、测试记录与基于证据的复盘。
01
BIAA / ARCHITECTURE
项目是组织全部学习内容的主线
项目任务书先说明使用者、目标、约束、测试环境与负责任使用边界，然后再拆解机械、电子、软件、控制、数据、AI、系统集成、安全与表达。这样，每一个课程节点都服务于真实技术决策，而不是一段脱离项目的知识清单。
- 01前置关系让学习顺序保持可见
- 02角色归属帮助团队分工，同时保留清楚接口
- 03学生既可以走完整棵树，也可以专注一个分支
02
BIAA / LEARNING
每个科技树节点都转化为一份紧凑的课程任务书
节点会说明要掌握的概念、依赖的前置知识、需要完成的小型制作或研究、接受复核的证据，以及不可越过的安全边界。随后可把结构化学习指令复制到 OpenAI、秘塔或其他学习助手。AI 负责提问、讲解与反馈，学生仍需亲手制作、测试并记录过程。
- 01教学前先诊断学生真实起点
- 02每次只推进一个概念和一个实践检查
- 03只有可见证据经过复核，才进入下一项决策
03
BIAA / GOVERNANCE
本页展示学习架构，不代表已经部署的产品或课程成果
Pipe Guardian 示例明确标注为学院原型与学习系统示范，不代表已经可用于现场的巡检产品、已经完成的学员成果或任何性能承诺。正式开展项目之前，仍需核实项目细节、工具条件、导师安排与评价方式。
- 01科技树示范不会提交学生个人数据
- 02高风险硬件与真实基础设施不属于课堂原型边界
- 03需要披露 AI 辅助，并用可靠证据核查重要主张
BIAA / NEXT STEP
讨论一个项目任务书 讨论一个项目任务书
准备项目目标、学生起点和团队人数，即可进一步判断负责任的学习地图需要包含什么；上方示范不会提交任何数据。