在2025年于巴西萨尔瓦多举办的RoboCup国际机器人竞赛中，来自意大利罗马的SPQR团队凭借出色的研究成果荣获最佳论文奖。这项名为《用于增强足球机器人球检测的自监督特征提取》的研究不仅在机器人赛事中取得突破，也展现了其应用潜力，为机器学习和机器人技术的发展指引了新方向。
本次获奖研究解决了机器人足球领域的一个关键难题——在复杂环境中准确检测足球。SPQR团队成员丹尼尔·阿芬尼塔（Daniele Affinita）指出，这一任务的挑战在于深度学习通常需要大量标注数据。对于像RoboCup这样独特的应用场景，标注数据需要依靠人工采集和标注，费时耗力且难以规模化。因此，团队提出了通过自监督学习降低人工标注需求的创新解决方案。
自监督学习是一种无需标注的学习方式，利用数据结构本身完成预训练任务。在研究中，团队使用图片数据，并通过遮盖图像的部分内容让模型学会预测其缺失部分，从而提取数据的有用特征。此外，他们还引入了一个“教师模型”，利用在通用任务中训练的大型预训练模型提供辅助指导。通过结合自监督学习和外部模型，SPQR团队成功提升了对足球圆形轮廓的预测能力，并显著提高了算法在不同场地光照条件下的鲁棒性。
这一创新框架在RoboCup 2025的比赛中被成功部署。相较于2024年的基准模型，新模型不仅减少了数据需求，还表现出在不同场地条件下的稳定性能。团队提到，过去模型受限于特定环境，但随着场地的变化（如光照、阴影等），常常难以满足比赛要求。而今年的模型凭借自监督学习的引入，显著提升了其适应性和可靠性。
SPQR团队经理多梅尼科·布洛西（Domenico Bloisi）回顾团队多年参与RoboCup的历程，从1998年的四足机器人到如今的双足机器人，并分享了近年来团队在学术研究和比赛成绩上的持续进步。团队在2025年德国公开赛中获得第三名，并在RoboCup 2025上斩获第四名。在加强学生吸引力和学术研究领域的同时，SPQR还在过去五年中三度荣获最佳论文奖。
SPQR团队的一大突破是将机器人足球技术应用于其他领域，例如精细农业。维琴佐·苏里亚尼（Vincenzo Suriani）指出，团队正在探索球检测技术在农作物果实识别中的应用，该技术能够帮助机器人检测如圆形水果般的物体，助力农业精准收割。同时，团队参与了一系列国际项目，包括葡萄识别与采摘、农场机器人协作等，将RoboCup赛事中的技术优势延伸至实际生活场景。
团队还致力于开发通用平台，通过复用代码实现多领域应用。例如，他们近期参与了北京举办的世界智能人形机器人运动会，希望通过共享平台的机器人代码促进实际应用，从机器人视觉系统到动态稳定模块，再到全新领域的任务。SPQR的愿景是将RoboCup作为一个严苛但高效的测试平台，用以推动机器人技术在更大范围的应用。
随着RoboCup联盟逐步整合各类赛事联盟，SPQR团队也在筹划未来发展路径。例如，新联盟将合并标准平台联盟和人形机器人小型联盟，而人形机器人大型联盟则将继续独立存在。这一变化对技术研究方向提出新的挑战，同时也提供了更广阔的深度合作可能性。
丹尼尔·阿芬尼塔表示，为实现2050年机器人与人类足球队比赛的目标，有必要将所有联盟整合为一个统一的平台，以汇聚各领域技术优势。SPQR团队将继续以创新、合作为核心，探索更多跨领域应用可能性，同时为下一代机器人技术注入活力。
团队成员的背景和研究方向展示了SPQR在科研领域的深耕。多梅尼科·布洛西、多名学生以及团队研究员均在机器人视觉、多机器人协调以及AI应用拓展等领域积累了丰富经验。他们不仅在RoboCup赛事中取得成功，还将团队的学术成果转化为教育资源，激励更多年轻学者投身机器人与AI领域，开创更多未来可能。
RoboCup不仅是一个技术测试的平台，也是一个培养团队协作和解决实际问题的特殊环境。SPQR团队的目标远不仅限于比赛胜利，而是通过创新驱动科研、促进技术发展，从而为人类社会创造真正的价值。
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看到这些优秀的团队背后都有明确的方向和扎实的研究基础，果然成功没有捷径，只有努力和坚持！
2025年在巴西举办，再次证明了RoboCup不仅是场技术盛宴，更是连接全球科技人的桥梁！
RoboCup不仅是科技的竞技场，还在培养下一代创新者，极具前瞻性，值得点赞！