高考已经越来越近。即日起，清华招生将陆续推出清华招生看点系列，帮助大家了解2024年清华大学本科招生专业类及本科招生书院，从而选择一个最适合自己发展的专业领域。

信息时代

科学技术深刻地影响和改变着

人类的生产生活方式

不期而至的未来

等待着我们用智慧和勇气来描绘

清华大学计算机学科

60多年笃行不怠、踔厉奋发

正在崛起为

世界一流的计算机科学研究与教学机构

为加快建设教育强国、科技强国、人才强国

实现高等教育高质量发展贡献全部力量

来吧，亲爱的同学

AI时代下，让我们拿起科技的画笔

用代码、用程序、用担当、用智慧

共同书写人类美好的未来

大类介绍

计算机大类涵盖计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全三个一级学科，涉及的院系包括计算机科学与技术系、交叉信息研究院、网络科学与网络空间研究院。本科生培养专业包括：计算机科学与技术专业，计算机科学与技术+经济与金融双学士学位，计算机科学与技术（计算机科学实验班）。

计算机科学与技术系的前身自动控制系创建于1958年，由1947年从麻省理工学院获得博士学位回国的钟士模教授担任首任系主任。计算机科学实验班（姚班）创办于2005年，交叉信息研究院成立于2011年，由计算机科学最高奖图灵奖获得者姚期智院士担任首任院长。网络科学与网络空间研究院的前身信息网络工程研究中心创建于1994年，2012年更名为网络科学与网络空间研究院，中国工程院院士吴建平教授担任首任院长。

计算机大类现设有高性能计算、网络技术、软件与理论、人机交互与媒体、智能技术与系统、软件工程、网络空间安全、信息管理、理论计算机科学、量子计算、类脑计算等研究方向。

学科特色

清华大学计算机学科坚持宽口径、厚基础的培养模式，注重科学素质与人文素质相结合的通识教育。大类以创新意识养成为核心，培养与麻省理工学院、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学等世界一流计算机本科生具有同等甚至更高竞争力的复合型创新人才。

学科水平享誉内外。国内学科评估名列前茅，1996年，计算机科学与技术学科在全国计算机学科评估中排名第一。2002年，在全国一级学科整体水平评估中，在总共4个分项指标中，有3项（学术队伍、人才培养、学术声誉）排名第一。2006年，在全国一级学科整体水平评估中，以总分满分100分的成绩排名第一。2012年，计算机科学与技术和软件工程两个学科在全国一级学科评估中，排名第一。2017年，计算机科学与技术学科在全国一级科评估中，获得A+。国外专业排名不断提升，在2023年U.S.News和 QS推出的计算机专业排名，计算机学科分别位于全球第1位和第 15 位。

学科发展着眼未来。人工智能是人类发展的新领域，也是当前最引人瞩目、最能激起人们惊叹与遐想的科技前沿领域之一。在这个过程中，基础大模型发挥着重要的作用。清华大学计算机系研发的具有千亿参数的ChatGLM模型，成为可以与国际顶尖机构同台竞技的、国内唯一拥有完全自主知识产权的大模型技术路线。为更好地发展人工智能，培养高水平人才，学校整合相关学科力量，成立人工智能学院，聚焦“人工智能核心基础理论与架构”和“人工智能+X”两个重点方向，以高定位和新机制建设中国自主的“AI顶尖人才和原始创新基座”，为实现高水平科技自立自强提供有力支撑，由姚期智院士担任首任院长。

人工智能学院成立现场

同时，为对标世界一流，推动学科发展，大类以全球计算机学科发展论坛、清华大学计算机学科战略发展研讨会暨顾问委员会、全国高校计算机系主任（院长）论坛、紫荆计算机学科发展论坛、中国计算机教育大会（CECC）等为平台，为实现世界一流前列的计算机学科凝聚全球智慧。

第四届全球计算机学科发展论坛现场

教师队伍力量雄厚。大类共有教授59人，副教授27人，研究员7人，副研究员18人。其中院士8人，ACM\IEEE fellow 15人，国家级高层次人才计划49人，国家级青年人才计划44 人。

学习交流贯通中西。大类各院系和卡耐基梅隆大学、芝加哥大学、南加州大学等世界一流大学建立了学生交流项目，同时也设立了学生交流专项基金予以支持海外交流；还与滑铁卢大学等计算机领域的高水平教学机构建立了联合学位培养项目，参与项目的同学可以同时获得清华与相应高校双方授予的学位。

专业介绍

计算机科学与技术系专业

在互联网贯通全球和人工智能迅猛发展的时代，计算机科学与技术是信息革命永恒不变的技术核心。清华计算机系成立于1958年，经过60多年的不懈努力，现已发展成为我国计算机学科中科研、教学综合实力强国内外影响力大的计算机系。2023年，在全球影响力较大的多个高校计算机学科评估排名中，清华大学计算机学科均位居前列；在反映计算机学科高水平论文发表情况的CSRanking排名中稳居全球前三。

计算机系现设有高性能计算、计算机网络技术、计算机软件、人机交互与媒体集成、智能技术与系统等5个研究所和多个国家重点支持的科研教学机构。计算机系始终坚持“宽口径，厚基础”的学生培养目标，旨在培养有潜力引领计算机学界潮流的“学术大师”和叱咤业界风云的“兴业之士”。

计算机类2023级本科生开学典礼

清华学堂计算机科学实验班

“清华学堂计算机科学实验班”（姚班）由姚期智院士于2005年创办，专业为“计算机科学与技术（计算机科学实验班）”，致力于培养与美国麻省理工学院、普林斯顿大学等世界一流高校本科生具有同等、甚至更高竞争力的领跑国际拔尖创新计算机科学人才。为了更为突出其培养目标，在2009年9月，姚班被率先纳入清华大学“清华学堂拔尖创新人才培养计划”。姚期智院士为“清华学堂计算机科学实验班”首席教授。姚班专注于“因材施教”和“深耕精耕”相结合的特色人才培养模式；设置阶梯式培养环节：前两年实施基础知识强化训练，后两年实施不同方向的专业教育；着力营造多元化、富有活力的学术氛围，建立多方位、多层次的国际学术交流平台。

姚班下设三个专业培养方向：1）计算机科学与技术，2）人工智能，3）量子信息，本科生在大一结束时根据兴趣志向自由选择专业方向。姚期智院士亲自领衔的强大国际化师资团队，由清华大学交叉信息研究院的姚班教学一线的骨干教师组成；所有专业核心课程都是全英文授课，从进入“姚班”起就促使学生适应国际化教学模式和培养学生的国际化思维方式，为以后“姚班”学生走向世界学术舞台打下坚实的基础。

2023年12月交叉信息研究院学生节

计算机科学与技术+经济与金融双学士学位项目

为推动学科的交叉融合，加强学科之间的协同创新，培养适应日新月异的社会发展与技术创新的复合型人才，2020年清华经管学院与清华计算机系合作开办了计算机科学与技术+经济与金融双学士本科项目。作为计算机、经济金融与管理学相结合的交叉学科，此项目旨在培养IT领域和金融领域的复合型研究型人才或专业化管理人才，为国家培养尖端人才。

本项目结合双方优势，积极推动计算机、金融与管理相结合的交叉学科建设。课程设置包括通识教育、专业教育、实践训练、综合论文训练等。该项目有机融合两个专业，聚焦于金融与计算行业需求和专业素养，在专业课的广度上更强调学科的交叉性。培养方案通识教育和专业教育并重，两个专业为此项目设置了“学科融合限选课程组”，由经管学院和计算机系老师联袂授课。毕业授予学位为工学学士、经济学学士双学位。项目开展4年来，两个专业的资源投入让学生们眼界开阔、兴趣盎然，学生们在两个专业学习中都有不俗的表现，成为潜力深厚的人才密集班级。

计算机科学与技术+经济与金融双学位2020级学生合影

培养特色

精品课程夯实学科基础

清华大学计算机科学与技术系共开设90余门本科生课程和70余门研究生课程，其中本科课程共有国家级精品课程 7 门，国家级线上一流课程12 门，校级精品课程 16 门；9门研究生课程入选清华大学研究生精品课程；2本教材获全国优秀教材奖；曾获北京市高等教育教学成果奖、首批全国教材建设先进集体奖等荣誉表彰；牵头研发了清华大学校级中文慕课平台，参与组建了教育部在线教育研究中心和清华大学大规模在线教育研究中心。随着人工智能大模型的发展，在全国率先开展人工智能助力教学的教育教学改革。在课程体系上宽口径，厚基础，在全国范围内引领计算机学科的改革，近年获得国家级教学成果奖二等奖两项。

清华大学交叉信息研究院共开设50余门本科生课程和20余门研究生课程，全面覆盖了计算机科学前沿领域，并逐步覆盖人工智能和量子信息两个方向的前沿领域，建立一套“厚基础、深实践、广交叉、探前沿”的创新性课程体系。其中本科课程共有校级标杆课程1门，校级精品课程2门；1门研究生课程入选清华大学研究生精品课程；由姚期智院士牵头出版的大学教材《人工智能》获清华大学出版社2022年十佳图书。开班近二十年，在姚期智院士亲力亲为的不懈努力下，计算机科学实验班的办学理念和办学成果得到了国家领导人和教育部的充分肯定与大力支持，实验班建成“最优秀的本科生和最优秀的本科教育”口碑，为国内拔尖创新人才培养模式的探索树立了突出典范，先后荣获北京市教学成果奖特等奖和国家级教学成果奖一等奖。

创新实践激发学科志趣

计算机学科大类培养关注学生在科研能力、社会实践和职业生涯引导、综合素质培养等方面的全面发展，让每一位同学们都能得到全方位、全过程的悉心培养。

在科研能力培养方面，以本科生参与科研训练为切入点，鼓励学生参与科研工作，结合各类具有挑战性的科创赛事，建设兴趣小组与竞赛团体，积极参与各类计算机方向竞赛。同学们在历年大学生超级计算机、ACM/ICPC、CCSP、蓝桥杯等相关赛事中取得佳绩。在2024国际大学生超算竞赛(ISC24)总决赛上，学生超算团队夺得现场总冠军，同时取得LINPACK基准测试最高性能奖以及之前举行的在线比赛亚军。这是清华大学在三大国际大学生超算竞赛中获得的第17个冠军，也是ISC超算竞赛自2012年创办以来清华大学获得的第7次冠军。

清华大学学生超算团队第7次夺得ISC竞赛冠军

在社会实践和职业生涯引导方面，通过开展的“家国计”项目，让更多的同学们深入社会大课堂中，在实践中塑造家国情怀，到祖国最需要的地方去。同时，凝聚公共服务部门、学术界、工业界等多方力量，结合学生发展需求，通过学生学术论坛、企业参访实习、大咖云讲堂、系友进团日等活动，为学生接触各行业前沿、了解不同工作方向的发展情况提供途径，助力学生做好职业生涯规划。

计28-经22“计豫经纶”赴宿豫实践支队开展专业认知与实践调研活动合影

在综合素质培养方面，将通识教育、社会实践、团队协作能力、领导力培养等多要素融入育人矩阵，注重学生教育环节中文体工作的重要作用，通过“马约翰杯”体育比赛，促进学生健康发展。在2024年清华大学“马约翰杯”阳光长跑（万米）接力赛上，计算机系中长跑队队员表现出色，以31分35秒的成绩夺得全校冠军，成为首个在该赛事项目中实现甲组四连冠的队伍。

“马约翰杯”阳光长跑（万米）接力赛上队员合影

代表性成果

计算机软件与计算机应用技术典型成果

新一代自研对话大模型系统ChatGLM：建立了与Open Al的GPT全面对标、拥有完整知识产权的国产人工智能大模型GLM技术体系，研发了对话模型ChatGLM、文生图CogView、图生文CogVLM、代码CodeGeeX等模型，适配华为升腾、寒武纪、摩尔线程等十多款国内芯片，实现了模型架构自主化、训练推理国产化和内容生成可控化。研发的千亿基座模型GLM-130B在斯坦福大学大模型测评中是亚洲唯一入选模型，鲁棒性和校准误差在所有模型中表现最佳;对话模型ChatGLM连续两个月在中文预训练模型基准榜单C-Eval上取得第一。在模型基础上与合作伙伴推出了生成式A1助手“智谱清言”，是首批国家网信办审核通过上线的大模型之一。具备“通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话”等丰富能力。

GLM-4新一代基座大模型

网络智能信息处理-自主智能体：在网络智能信息处理方面，提出基于表示学习的语言理解、基于深度学习的语言生成以及基于互联网海量文本的机器翻译等一系列方法，所研制的THUNLP开源工具包在GitHub获得超过80000星标收藏。与搜狗合作推出的机器翻译系统覆盖全球1000万用户、日均翻译请求1.3亿次，“九歌”计算机古诗创作系统形成了较大的社会影响，相应的CCTV1《机智过人》专题节目视频观看次数超过1000万。在自主智能体方面提出大模型驱动的自主智能体XAgent、多智能体协作平台AgentVerse以及多智能体软件开发框架ChatDev等系列工作，总计在GitHub上累计获取超过3.1万个星标关注，屡次登顶GitHub Trending榜首。

ChatDev 多智能体协作式软件开发示意图

大规模街景系统及其位置服务关键技术：研究可视媒体的大规模组织与表示、建模与理解、编辑与合成，在可视媒体智能处理理论与方法方面取得一系列重要成果：1)提出了可视媒体显著性检测和图表示模型Patch Net等结构抽取与表示方法；2)提出了基于草图、激光点云和RGB-D等数据的可视媒体几何重建与建模方法；3)提出了一系列可视媒体智能合成方法：可视媒体蒙太奇、一致性合成、艺术肖像画生成以及三维场景合成等；4)研发了基于元算子融合和统一计算图的深度学习框架-计图(Jittor)。

可视媒体技术

鲁棒人工智能理论方法体系-具身智能系统：鲁棒人工智能过论和方法体系：针对当前人工智能方法在环境不确定性建模、抗高噪声干扰、数据利用率等方面的局限，布局并深入研究了知识和数据驻合的鲁棒人工智能理论和方法，提出了贝叶斯深度学习理论和方法、对抗鲁棒的深度学习方法与技术、以及脑启发的计算模型方法。具身智能系统：突破了基于微视觉的触觉感知关键技术，搭建了3C柔性智能装配系统与具有物理属性的高逼真度数字孪生环境，解决了真实与虚拟之间的策略误差，研究了智能通用末端执行器和复杂操作技能知识库的构建，突破了精准操作、具身认知、知识发育等关键技术。研制了系列具备多维立体感知的多指灵巧手，突破了软体手、指尖传感、精准力控等多项关键技术。

人脸识别对抗攻防技术

智能人机交互技术：研究人机之间自然高效信息交换的智能交互原理和技术，近年团队成员顶会论文成果居计算机学科排名CSRankings 2016-2023年HCI领域世界第一，研制的自然人机交互关键技术体系NUIX(灵犀)，高效支持用户终端和物联空间的开发，握持意图识别、软键盘容错输入、语音情感交互等国际领先的产品技术直接服务七亿以上用户；慧说读屏、盲人软键盘、触觉增强等无障碍产品惠及数千万视障人群。

自然、智能的人机交互技术

大规模多媒体的资源跨域协同计算理论方法：揭示了媒体、用户和网络的内在特性与作用机理，建立了微观动态适配、宏观跨域协同的网络资源计算理论模型，为发展多媒体网络资源计算基础理论做出了创造性贡献。部分成果被国际视频编码标准H.264 采纳，得到了国内外互联网服务提供商和广电运营商的广泛应用，用户规模超过13亿。

三元空间协同计算理论方法

计算机体系结构典型成果

下一代互联网真实源地址验证体系结构、关键技术与规模化应用：针对开放互联网体系结构源地址缺乏可信保障及其引发的安全技术难题，吴建平院士带领团队构建了“分而治之、端网协同”的下一代互联网真实源地址验证体系结构SAVA，提出了“地址同步、多模异构”、“路由同步、动态过滤”、“多域同步、协作信任”的真实源地址接入、域内、域间验证方法，系统地解决了源地址真实性问题。SAVA 体系结构属于国际首创，推动IETF 成立专门工作组SAVI，形成多项IETF 国际互联网标准和CCSA 行业标准，得到国内外高度评价。2022年又推动IETF成立SAVNET工作组，推动我国在互联网核心技术标准上掌握规则制定权和话语权。

真实源地址验证体系结构 SAVA

高性能计算：研究实现了千万核可扩展的数值并行算法与优化技术，基于“神威·太湖之光”超级计算机，首次实现有效利用千万核的非静力大气动力过程隐式求解，和唐山大地震高精度模拟，两次蝉联超级计算机应用最高奖“戈登·贝尔奖”。开展类脑计算芯片与基础软件研究，提出“类脑计算完备性”与相应系统层次结构，发表国内计算机系作为第一单位的首篇《自然》论文，并参与完成首款异构融合类脑计算芯片“天机芯”的研制。作为国内单位首次发现ARM/NTEL处理器重大安全漏洞“骑士漏洞”。牵头研制了指令集和架构全自主可控的云端高性能智能计算处理器。

“戈登·贝尔”奖获奖证书

新型非易失性存储系统：实时性数据处理对存储系统性能要求极高，基于高性能的新型非易失性存储器件构建存储系统意义重大。在闪存存储系统与技术方面，提出了软件直管的开放通道(Open-Channel SSD)闪存存储架构与相关技术，构建出了软硬件协同的闪存存储系统TH-SSS，在性能、可靠性等方面有显著优势。在持久性内存存储技术方面，基于“计算与内存分离”和“功能抽象”的设计思想，构建出了新型分布式持久性内存存储系统TH-DPMS，打破计算存储紧耦合设计，充分发挥了新型硬件优势。相关成果获2019年教育部科学技术发明奖一等奖、2020年“CCF科学技术奖”技术发明一等奖、2023年ACM SIGMOD研究亮点奖等。对应研制的系统蝉联2023、2024年IO500榜单全节点性能全球第一。

2023年IO500榜单全节点性能全球第一

分布式计算系统：针对大规模图数据，提出了二维图划分方法、分布式系统上的稀疏/稠密双模式计算、极大规模图处理系统的通信优化方法等，先后研发了单机外存图计算系统GridGraph、分布式内存图计算系统“双子座”和在异构众核超大规模超级计算机上的图计算框架“神图”。“双子座”大数据分析系统，性能比流行的Spark系统提高了100倍，占用内存仅为其十分之一。“神图”入选“戈登·贝尔奖”提名。在神威新一代E级国产高性能计算机上，从基础软件、并行软件、并行算法等多个层次开展深入优化，成功实现了高达174万亿参数量的大模型训练优化，训练性能高达1.18EFLOPS，程序运行规模达到整机3700万处理器核。

新神威超算系统大模型训练优化效果

密码算法设计与分析：密码是保障网络安全的核心技术和基础支撑，关乎国家安全、政治安全、经济安全。1996年至2005年，王小云院士等给出国际通用杂凑算法MD5与SHA-1等碰撞攻击，动摇了国际密码杂凑算法设计理论根基。该项目设计了密码杂凑算法国家标准SM3，研究并建立了国际分组密码算法通用自动化分析新理论与新模型。SM3算法被纳入ISO/IEC国际标准，并被广泛应用于金融、电力、社保等众多社会经济领域。自动化分析模型在承担国家密码管理局商用密码检测中心等多家单位密码评估任务方面做出了重要贡献。

SM3应用示意图

集成电路EDA算法理论与软件：软件所设计自动化教研组在集成电路电子设计自动化(EDA)算法与软件方面有40多年的研究历史，已在集成电路物理设计、版图寄生参数提取、供电网络设计与仿真、大规模数值仿真等方面积累了大量高水平研究成果。在国家自然科学基金、“核高基”重大专项等项目的支持下，取得了多项关键技术和突破，研发了具有自主知识产权的“数字集成电路物理设计软件系统”，“三维随机行走电容提取软件”，“供电网络设计优化软件”等，成果应用于多家中外EDA企业，取得了良好的社会经济效益。

三维电容提取软件 SuperCap

量子人工智能典型成果

量子多体伤痕态嵌入开放量子系统：最近，清华大学交叉信息研究院邓东灵助理教授研究组与清华大学高等研究院汪忠教授研究组及交叉信息研究院段路明院士研究组合作，在量子多体伤痕（Quantum Many-Body Scars）与开放量子系统的研究中取得重要进展，提出了一套严格的理论方案将量子多体伤痕态嵌入了开放量子系统的无耗散子空间。该研究成果以《Embedding Quantum Many-Body Scars into Decoherence-Free Subspaces》为题，于2024年4月12日在Physical Review Letters（物理评论快报）杂志在线发表。

近年来，多种量子计算体系的快速发展，为研究量子多体系统的非平衡动力学提供了自然的、可调控的实验平台。从实验上首次发现量子多体伤痕态开始，这类特殊的量子态受到了学界的广泛关注，研究者确认或者构造了大量具有量子多体伤痕态的哈密顿量。然而，现实的物理实验平台不可避免地会受到耗散的影响，如何将量子多体伤痕态和相关的动力学拓展到带有耗散的开放量子系统中，是一个有意义的研究方向。研究团队首次系统性提出了一套严格的理论框架，可以将量子多体伤痕态嵌入到描述开放量子系统动力学的Lindblad主方程的无耗散子空间中。研究团队通过几个典型的含有量子多体伤痕的模型展示了开放系统的构造方案，并通过数值计算得到了预期的刘维尔超算符本征谱以及周期性回复的耗散动力学。同时，这一工作还提出了一种基于数字量子模拟以及重置辅助量子比特的实验方案，以期在已有的量子模拟器上观测此种新奇的耗散量子多体伤痕动力学。这项工作成功将量子多体伤痕动力学拓展至开放量子系统，构造提出了一种全新的多体耗散非平衡动力学，工作中发展的理论技术能为未来进一步研究量子多体非平衡动力学提供启发。

将量子多体伤痕态嵌入Lindblad主方程的无耗散子空间的方案示意图

人形机器人典型成果

陈建宇研究组发布新颖人形机器人学习算法框架，论文被顶会RSS接收并获全数审稿人满分评价：近期，清华大学交叉信息研究院陈建宇研究组，联合星动纪元在具身智能领域取得重要突破，提出了一种新颖的人形机器人学习算法框架，有效去除真实世界噪声扰动，解决机器人复杂环境中的适应性。这一研究成果Advancing Humanoid Locomotion: Mastering Challenging Terrains with Denoising World Model Learning（DWL）被机器人领域难度最高的顶会Robotics: Science and Systems（RSS）接收，并获得了全体审稿人满分4.0的优秀成绩。

为应对人形机器人控制领域的挑战，陈建宇助理教授的研究团队在之前开发的Humanoid-Gym平台基础上，进一步提出了去噪世界模型学习（DWL）技术，旨在优化人形机器人穿越多样化和复杂地形的能力。该技术已在星动纪元两种尺寸的人形机器人——小星（XBot-S）及小星max（XBot-L）上进行了验证。DWL在全球范围内首次通过端到端RL和零样本仿真到真实转换，实现人形机器人通用适应各类复杂的现实世界地形。人形机器人能够在包括雪地倾斜面、楼梯和不规则表面等各种地形上稳定行走，同时抵抗重大外部干扰。在所有场景中，研究组使用的是同一个神经网络策略，展示了其鲁棒性和泛化能力。DWL的成功主要归功于其创新的表示学习框架，通过有效去噪，极大地缩小了仿真与现实之间的差距。此外，研究组还提出了一个主动2-自由度踝关节（闭环运动链踝机制）的控制方法，显著增强了机器人的鲁棒性。

陈建宇助理教授研究组提出方法在真实世界的实验展示

通用具身智能领域成果

高阳研究组通用具身智能操纵框架CoPa收录国际顶会，并受邀进行Spotlight Talk：在机器人技术领域，适应复杂环境的操作能力是关键挑战之一。近期，清华大学交叉信息研究院的高阳助理教授及其研究团队提出了名为CoPa（Robotic Manipulation through Spatial Constraints of Parts）的框架，它通过利用基础模型（Foundation Model）中嵌入的常识性知识，极大地提高了机器人在开放世界场景中的操作能力。这一突破性研究成果已在2024年ICRA Workshop上发表，研究组受邀进行Spotlight Talk。

CoPa框架将操纵任务分为两个阶段：先通过「任务导向的抓取模块（Task-Oriented Grasping）」生成机器人抓取物体的位姿，再通过「任务相关的运动规划模块（Task-Aware Motion Planning）」生成抓取物体后机器人完成任务所需的位姿。随着机器人技术的不断进步，CoPa框架的提出为机器人的广泛应用开辟了新的道路。无论是工业生产线上的精密操作，还是日常环境中的服务机器人，CoPa的高度适应性和强大的场景理解能力都预示着其广阔的应用前景。此外，随着算法的进一步完善和优化，预期CoPa将在未来的机器人研究和应用中发挥更加关键的作用。CoPa优异的表现受到了众多机器人领域大佬的高度评价。ICRA国际会议审稿评价其为“一个非常完备的集成框架”。IBM前CTO和Quebec AI等多位大佬纷纷点赞转发。此外，SoM算法的作者高度赞赏CoPa为“Great Work”，是将基础模型的能力与机器人领域相结合的优秀框架。

CoPa框架（左）以及CoPa可以完成的复杂操纵任务（右）

学生体会

作为清华大学计算机科学与技术+经济与金融双学位项目的第一届本科生，我怀着学科交叉、学术强国的梦想而来，在计算机和经济与金融两个专业的学习中，我既认识到计算思维和算法对当今信息处理的重要意义，也从生产消费、财政货币的角度理解经济社会的运行规律，两种不同思维模式在此碰撞，让我更加有兴趣从数据出发，探究如何更好地综合已有信息做出经济决策，从而实现发展的最优解。

蒙杰在计算机科学与技术+经济与金融双学位项目宣传片中

在这个探索过程中，我发现解决数据驱动的决策问题单纯依靠计算机和经济的知识是不够的。因此，我选择进行其它专业特定课程的拓展学习。对于计算模型，我希望能够从分析角度入手，深入理解其数学性质，所以选修了数学系分析和优化相关课程。对于决策中社会价值的判定，即“何为社会最优”这一问题，我希望自己能够基于对社会和人的理解做出判断，所以选修了社会学和哲学的相关课程。在清华四年的生活是丰富且梦幻的，我在这珍贵的时间里实现了自我的探索、人格的建设、知识的学习、格局的养成。感谢这四年，让我从计金班走向清华，从清华走向中国，再从中国走向世界。

——蒙杰，计算机系计08-经02班本科生，计算机科学与技术+经济与金融双学位项目在读。

选择清华是我做过的最棒的选择之一。因为热爱计算机学科知识，我在计算机系愉快地钻研功课，亲身实践学长口中的“自己动手造计算机”。因为热衷于传播技术氛围，我作为计算机系学生科协主席，牵头建构了学生科协的系统性培训体系，也在同学们对作业框架感受不佳时组织调研、促进课程改革。

在我成长的过程中，计算机系就像家长、挚友一样给我鼓励和支持，我也希望用自己的实际行为给母校争光。在大三时，我报名参加“龙芯杯”系统能力大赛（CPU设计比赛）。我们团队敢于创新、勇于拼搏，在大赛FPGA开发板上实现了乱序5发射、最深13级流水线的处理器，可支持Linux 5.14内核运行，并能驱动大赛开发板上的PS/2、VGA、Flash等外设，最终夺得了“龙芯杯”特等奖。转眼间本科生活接近尾声，而奋斗的篇章才刚刚开始，我定要以实现中华民族伟大复兴为己任，在科技强国的舞台上砥砺奋斗，不辜负党和国家的期望。

“龙芯杯”决赛签到照片

——高焕昂，计算机系2020级本科生

和大多数同学一样，刚刚进入大学的我对计算机科学的整体了解是较少的。在探索和了解的过程中，姚班的课程首先为我奠定了基础。姚班的计算机类课程全面而精简，可以在保证在为学生保留探索空间的情况下对计算机科学的各个领域逐一给出概览。在第一学期中所上的《计算机入门》便是一个很好的例子。这门课由大量的有关于不同方向的讲座组成，包含人工智能、理论计算机、量子计算、计算机系统结构等等。在十六周的课程之后，学生便可以对各个涉及到的领域有一个大致的了解，以便初步确定自己的兴趣所在。

大三春季，为了鼓励学生进一步探索科研，姚班会资助我们前往世界各地展开为期约半年的“春研”活动。我的春研导师是美国卡内基梅隆大学方飞副教授和Vincent Conitzer教授。两位教授都是在博弈论领域鼎鼎有名的翘楚，和他们合作不仅教会了我一些新的知识，也使我进一步了解了他们从事科研的方式。同为清华毕业的方飞副教授也为我提供了许多宝贵的人生建议，可谓亦师亦友。最终，我在这段沉浸式的科研体验中做出了亮眼的成绩，在神经信息处理系统大会NeurIPS 2023以及国际人工智能年会AAAI 2024中总计发表了三篇独立一作的论文。并且，我的表现也赢得了两位教授的认可，我们至今仍有持续的科研合作。

在NeurIPS 2023上展示论文

姚班优秀的朋辈也对我的成长有很大的帮助。例如我们年级学习委员们开设的课程“集体答疑”活动，以及由大四学长开设的科研讲座“Yao Seminar”（姚班研讨会），都使得我受益良多。此外，我在姚班结识了一批志同道合的朋友。他们有的和我一同进行科研，成为了我的合作者；有的和我组队参加算法竞赛，拿下了诸如ICPC EC-Final亚军的成绩；也有的时常与我分享洞见，思考人生。我十分感谢这样的环境。这批朋友是我在清华最大的收获。

——徐翊轩，计算机科学实验班2020级本科生

少年应有鸿鹄志

当骑骏马踏平川

清华大学计算机大类

欢迎你

来源 | 计算机系、交叉信息研究院

编辑 | 王与之