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期末快要到了，虽然孩子们还在紧张的复习中，但马上就要迎来长长的假期和愉快的春节啦！
生活中， AI人工智能早已渗透进我们的日常，各式各样的 AI工具帮助我们解决了很多问题，无论是办公提效，还是互动陪伴。
本期万物之选为你挑选了一些炫酷的“机器人宠物”，你不仅可以直接体验到AI给我们生活带来的便利，还可以通过训练它们了解人工智能的运作原理。看看你心仪哪 款机器人宠物把！
01 宝工 AI编程变色龙
国际品牌宝工Pro'sKit以STEAM理念推出的科学玩具，100%由中国台湾设计製造、20多国专利营销全球，这款AI编程变色龙--酷迪Codee，融合红外线感应、AI人工智能、齿轮机械原理，做到能变色、会吐舌头、擅长伪装。真正的变色龙能做到的，酷迪也能做到!
真的变色龙不好饲养，但你可以把酷迪Codee作为第一只“程序员”宠物，它不只可爱，更会思考，还拥有三种智能模式：
• 野生模式：趣味互动，敏捷捕猎（虚拟）
• 编程模式：释放创造力，用代码指挥它行动
在野生模式下，酷迪腹部的颜色感应器可以读取颜色并即时变色，在避障模式下，它遇到障碍物时会吐舌头发起"攻击"。
酷迪还可以接受编程，你可以用编程指令色卡设定它的行为模式。
随附9张编程指令色卡，像搭积木一样直观编程。单程序最高支持32个指令，让你从入门到精通，亲手定义酷迪的每一个动作！
动手来打造这只形神兼备，仿若生灵的“AI编程变色龙”伙伴，灵动的眼睛会观察，闪电般的舌头能“出击”，更能神奇地随环境改变肤色，将伪装技能点满！
点击下图可购买
02 赫宝 仿生八足机器人
赫宝最擅长将复杂的运动机制转化为直观、可观察的机械表现。让孩子在操作时，不仅能玩得开心，更能理解运动背后的工程逻辑，建立对科技世界的基础认知。
这款仿生八足蜘蛛机器人，也是基于仿生学与机械工程设计，将复杂的运动原理"跑"进现实。
机器人内部采用电机驱动与机械传动系统协同工作，将动力从核心部件传递到每条腿。这种清晰的动力路径，让孩子观察运动时，自然而然地理解“动力来源—传动过程—动作结果”的关系。
通过电机与齿轮系统协同驱动八条机械腿，机器人能实现稳定爬行与高速冲刺。透明机身设计让内部结构一目了然，机械传动清晰可。
随着启动，机器人蜘蛛的身体和眼睛会亮起鲜红色光芒，伴随着独特的机械声响，仿佛来自未来世界的科技使者，令人印象深刻。
它可以灵活地爬行和快速移动，带来充满趣味与挑战的操作体验。同时，采用优质材料与精细工艺，保证了机器人的耐用性与安全性。配备2.4GHz远距离遥控与360灵活转向，操控精准顺畅。
它不仅是一款科技玩具，更是一堂生动的STEAM工程实践课，激发你对机器人与机械世界的探索兴趣。
03 科乐多 AI智能机器人
当前，各种学习App、智能学习硬件层出不穷，我们和孩子都在享受着AI带来的便捷和乐趣。
习惯了向AI“索取”答案，看似解决了问题，但同时也失去了深入探索和思考问题的过程。久而久之，孩子就很容易陷入一听就会、一做就废的恶性循环之中。
是时候教会孩子如何训练AI了--理解机器如何学习，并亲手训练一个AI模型。
这正是KOSMOS《AI智能模型机器人》套盒希望带给孩子的核心价值：
真正的未来竞争力，不是成为被动的AI使用者，而是成长为能够理解创造与训练AI的探索者。
真正的人工智能
这款《AI智能模型机器人》套盒是由KOSMOS特别联合德国宾根大学人工智能中心所研发的，首次将探索的主题聚焦在最前沿的机器学习领域。
孩子化身AI测试工程师，利用专业的AI应用程序来亲自训练和教会机器学习。
从有趣太空探险故事引入，勾起孩子的探索兴趣，用孩子能够理解的语言，把最底层的AI算法逻辑讲得既生动又清晰。
孩子将在这场AI探索之旅中亲自体验创造机器、采集数据、训练模型的全过程，同时深入认识人工智能的相关概念，理解人工智能的深层逻辑。
首先，体验从零开始搭建物理形态的AI智能载体--“咪咔”机器人，独特的六足机械结构设计，让后续的AI指令执行有了更加稳固的物理支撑。
而且组装过程中，孩子们能直观感受机械结构和传动装置的原理，理解机器人“身体”是如何工作的。
接下来通过专业的AI应用程序，让我们的机器人伙伴进入真正的机器学习流程，简单来说，就是教会它像人类一样思考和学习。
喂养“食物”：数据采集和筛选
根据说明宠物遥控训练器书步骤安装好AI应用程序后，孩子们将学习如何给机器人喂养优质的“食物”--数据。
因为只有喂给它清晰、不混乱的“数据食物”，我们的机器人伙伴才能更好地成长和学习。
这里，孩子将决定机器人应该对哪些动作姿势或音频指令做出反应，需要为机器人的每个动作，分配一个独特的姿势或音频指令。
AI应用会通过手机摄像头，识别并记录姿势的关键点，作为后续通过姿势模式训练机器人的数据集，例如：
b.音频数据收集：
这里采集的并非识别具体词语，而是识别声音的频率和波形特征。例如：
然后AI应用会以声谱图的形式展示这些声音的特征，然后进行甄别，只将特征清晰的样本加入数据集。
实验手册中，会特别给孩子说明采集良好的姿势和音频数据的要点：
在这个过程中，孩子能够直接理解数据是如何产生的。从小培养孩子的数据意识，也是在培养孩子严谨的科学思维。
训练“大脑”：模型训练
这是机器学习的最关键一步：孩子将理解一个AI“大脑”模型，让机器人自己“找规律”，并通过查看学习曲线，了解机器人学习的进展。
学习曲线：显示人工智能对模型的学习程度。准确度越高，模型的表现越好（但是不能过高，以避免“过拟合”，也就是学得太多太杂了）。
在开启“训练”后，就能看到此次训练的“学习成果”——混淆矩阵