2026 年 8 月 2 日至 5 日，由 Brizan Ventures 联合进迭时空（SpacemiT）、alloop.ai 共同发起的首届 Physical AI Hackathon 在香港举行。这是香港首个以“Physical AI（物理人工智能）”为核心主题、软硬件一体的黑客松赛事，共吸引海内外160余名开发者参与，设五大赛道，参赛队伍须在48小时内完成从概念构建到样机验证的全流程。
中心王轩教授指导的博士生张致远（队长）、常亦谦，联合香港科技大学、香港都会大学、香港中文大学（深圳）三校成员组成跨校团队参赛。在本末科技赛道的 7 支参赛队伍中，该团队凭一台可语音驱动、自主移动并自动折叠的座椅样机获得赛道冠军。
本末科技品牌负责人刘西同先生为团队颁奖
赛事开幕与总结环节，Brizan Ventures 联合创始人、香港科技大学工程系荣休教授及前院长高秉强教授，香港投资管理有限公司行政总裁陈家齐女士，以及香港科技园公司行政总裁黄秉修先生先后致辞，分别从产业、投资与生态角度分享了对 Physical AI 发展路径的判断。
赛道命题
本末科技（Direct Drive Tech）赛道以"动起来"为主题，要求参赛队伍为原本无动力的普通物品赋予合理可控的自主运动能力。赛道说明指出，日常生活中绝大多数物品是静态、被动的，需人工操作方能发挥作用。传统动力方案受制于传动结构复杂、体积与成本偏高、调试困难，使此类改造长期停留在复杂度与可靠性的权衡之中。随着小体积、高扭矩、低损耗动力单元的成熟，这一限制正在松动。赛道同时明确要求，所赋予的运动能力须为物品创造实际价值，而非单纯的技术展示。
问题选择
团队将场景定位于会议中心、多功能厅一类需频繁重新布置的商业空间。此类场地须在不同布局之间反复切换，撤场与布场高度依赖人工，且只能在有人值守的时段进行。该场景在当前商业环境中分布广泛：从创新创业基地、共享办公空间的公共会议厅，到大型会议的布展与撤展，均属此类。
系统实现
在 48 小时赛制约束下，团队完成了一台可由语音指令驱动、能够自主移动并自动折叠的座椅样机，系统涵盖以下环节：
端侧语音识别：在本地完成现场语音指令的识别，不依赖云端服务；
端侧大语言模型部署：将自然语言指令解析为可执行任务，模型部署于赛事发起方进迭时空的 K3 开发板，全程本地推理；
激光雷达建图与自主导航：在未知场地中完成建图、避障与目标位姿到达；
CAN 总线电机驱动：基于本末科技直驱电机，经 CAN 总线实现底盘运动与折叠机构的协同控制；
折叠机构设计与装配：完成从结构方案到可重复动作实物的全流程实现。
成果展示
团队成员
自左至右依次为：
常亦谦：2023 级联培博士生，研究方向为计算机视觉、三维重建与脉冲神经网络；
陈怡絮：香港中文大学（深圳）2023 级本科生，金融专业；
周彬：香港科技大学 2026 级博士生，研究方向为具身智能与大语言模型；张致远：2023 级博士生，研究方向为微型扑翼飞行器与飞行跳跃机器人，本次队伍队长；
王若冰：香港都会大学助理讲师，博士毕业于香港理工大学，研究方向为微型无人机与绳驱动机器人。
48 小时内完成的样机验证了一条技术路径的可行性：在动力单元小型化与端侧智能算力普及的条件下，自主运动与自主决策能力可以下沉到单件家具的尺度。团队将在此方向上继续开展产学研工作。
撰写 | 张致远
初审 | 黄颖欣
复审 | 漆舒汉
终审 | 王 轩
