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2025年9月14日，由亚马逊云科技 User Group 上海社区主办的《零距离体验：具身智能与 Kiro 的双重魅力》Meetup 活动成功举办，吸引了众多开发者、企业技术负责人与 AI 爱好者齐聚一堂，共同探讨 AI 技术的前沿趋势与落地实践。
本次活动聚焦亚马逊云科技开发者社区（User Group） 的生态建设与前沿技术实践，通过多位行业专家与社区领袖的分享，展示了亚马逊云科技在具身智能、智元机器人、AI 开发工具等领域的创新与落地成果。接下来让我们一起来看看活动精彩瞬间和干货总结吧
具身智能与 Kiro 的双重魅力 精彩集锦！
活动伊始，由上海 UGL 丹丹担任本场活动主持人，为大家介绍了亚马逊云科技开发者社区（User Group，简称 UG）的整体发展情况。
亚马逊云科技 User Group (UG) 是一个充满活力的全球开发者社区，其规模令人瞩目，已覆盖全球121个国家，拥有超过80万名成员。在中国，UG 社区同样蓬勃发展，已在17个城市建立分会，并成立了如可观测性、Amazon Bedrock 等专题技术小组，为开发者提供了坚实的学习与交流平台。
社区为成员规划了清晰的成长路径。无论是成为组织活动的Leader、分享技术的讲师、志愿者，还是参与到社区的亚马逊云科技 Heroes、Community Builders、云博主、UG Ambassador 等项目，都能获得宝贵的经验、全球资源和人脉网络。UG 致力于持续赋能每一位开发者，与社区共同成长。
嘉宾分享环节
首先，我们邀请到了来自亚马逊云科技合作伙伴解决方案架构团队的徐达老师，为我们带来了关于《具身智能（Embodied AI）从端到云》的主题分享。
在本 Session 环节中，徐达老师首先提到，这是他首次参与此类侧重于具体技术应用场景的交流活动，以往更多是介绍亚马逊云的技术服务。他从当前热门的具身智能现象切入，如春晚机器人表演和 DeepSeek 等国内 AI 进展，指出具身智能不仅是AI技术的延伸，更是“大脑”（AI 认知与决策）与“小脑”（物理执行与控制）的结合。他强调，完全替代人类的人形机器人仍处于探索阶段，实际应用中还存在诸多挑战。
徐达老师进一步拓宽了对具身智能形态的理解，提出除了人形机器人外，智能穿戴设备、手机 APP、会议工具、小型智能机器人等也都是具身智能的重要表现形式。他指出，在实际落地中，应分阶段、分场景推进，不必一味追求“大而全”。
他还重点探讨了具身智能发展中的关键挑战——数据问题。尤其是对创业公司而言，获取高质量、场景化的训练数据是一大难题。他建议可借助仿真技术（如 NVIDIA Isaac Sim on Amazon Marketplace）生成合成数据，并结合真实数据共同训练模型，以降低成本、提高可行性。
最后，徐达老师介绍了在亚马逊云科技上进行模型训练和仿真部署的基础设施支持，包括基于容器和无服务器架构的仿真环境，以及可用于训练的高性能计算集群（如基于A100、H100等芯片的实例），帮助开发者更高效地构建和验证具身智能系统。
他鼓励开发者从自身优势出发，聚焦特定场景，以“小而美”的方式推进具身智能的创新与应用，而不必盲目追随大厂的技术路径。
接着，来自智元机器人技术生态布道师韩俊老师分享了《AimRT 在现代机器人领域的应用与实践》。AimRT 是一款面向现代机器人系统的高性能通信运行时框架，致力于解决机器人开发中生态兼容性、开发者友好性和系统实时性三大核心挑战。
AimRT 通过接口-后端分层架构，无缝兼容 ROS2、gRPC、MQTT 等多种通信协议，支持用户通过配置灵活切换底层通信后端，实现对现有技术生态（如物联网、云服务及 ROS 社区）的平滑集成。其过滤器（Filter）机制和插件化设计为开发者提供了高度自由的扩展能力，支持非侵入式功能定制和自动化链路监控，同时配套可视化及仿真工具，显著提升了开发体验。
在系统性能方面，AimRT 采用静态运行时设计，将进程划分为初始化、运行和关闭三个阶段，确保资源预先分配和无锁运行，保障了实时性与稳定性。框架还基于C++协程实现了高性能异步通信接口，在提高吞吐量的同时保持了代码的简洁与可读性。
AimRT 现已开源并应用于实际机器人产品中，未来智元机器人将基于该框架推出更完整的机器人操作系统“灵渠 OS”，推动机器人技术在各行业的落地与创新。
在结束上半场老师们的精彩分享后，我们准备了精美的茶歇供大家中场休息。
中场休息期间，智元机器人“灵犀X2”成为全场焦点。它凭借27-31个身体自由度，演示了埃及手、双手比心等拟人动作，具备视觉、语音、触觉多模态交互能力，可结合手势与语境进行智能回应，引发现场热烈互动和打卡围观。
下半场活动的开始，我们邀请到了来自跃测网球 CMO&产品经理糖水老师为我们分析了 AI 在网球的最佳实践和应用—AI 网球教练测评。通过糖水老师的介绍，我们了解到“跃测网球”本质上是一位“数字教练”，它通过安装在球拍底部的智能传感器这一硬件核心，将网球训练带入了精准量化时代。在每一次挥拍中，它都能无声地捕捉并记录下包括击球类型（如正手、反手、发球）、挥拍速度、旋转强度、甜点击中率在内的数十项关键数据，彻底改变了以往仅凭手感和个人经验来判断训练效果的传统模式。
这些原始数据通过蓝牙同步到手机应用程序后，会经过云端算法的深度处理，转化为清晰直观的图表和报告。使用者因此可以摆脱模糊的感觉，客观地洞察到自己技术的真实面貌：例如是反手力量不足、发球稳定性差还是上旋技巧欠缺。这不仅让个人练习者能像职业选手一样进行科学复盘，也为教练提供了强大的工具，使其能基于数据制定更具针对性的训练计划，高效地提升学员的技术水平。
糖水老师也鼓励在场的参会者去线下门店打卡体验。
最后，由来自亚马逊云科技解决方案架构师王鲲鹏老师以《Kiro：从原型到生产的 AI IDE》为题，分享了其对AI编程发展趋势的洞察及亚马逊新推出的智能开发工具 Kiro。他认为，AI 正迅速改变软件开发范式，传统程序员角色将逐渐转向架构设计和技术选型，而具体的代码编写任务将越来越多由 AI 承担。
在王老师的介绍中，我们了解到 Kiro 是一款基于规范驱动开发（Spec-Driven Development）理念的 AI 集成开发环境，旨在解决当前 AI 编程工具在中型及以上项目中存在的可控性差、代码质量不稳定及开发者掌控力减弱等问题。它提供了两种核心开发模式：灵活的“氛围编程”（Vibe）模式适合快速原型构建，而结构化的“规范”（Spec）模式则通过需求、设计和任务分解三步骤，为复杂项目提供清晰、可追溯的开发流程，确保产出质量。
Kiro 还创新性地引入了 Agent Hooks 功能，允许开发者通过自然语言定义事件触发式的自动化任务，如在文件保存后自动运行测试或安全扫描，显著提升开发流程的自动化程度。同时，该 IDE 深度集成多种上下文来源（如代码库、API 文档、Git 变更等），并支持通过 MCP 协议扩展工具生态，有效约束 AI 生成内容的一致性及准确性。
目前 Kiro 仍处于预览阶段，支持 VS Code 插件生态，并内置业界领先的Claude代码模型。王鲲鹏老师强调，Kiro 并非终极解决方案，但是对 AI 时代中大型软件工程化开发的一次重要探索，旨在帮助开发者和团队更高效、可控地将想法转化为生产级代码。
最后，现场参会者在王老师的指导下，动手完成了《一人工作室——体验 Kiro 加持下的极简独立游戏开发》。基于 Kiro 实现了“小鬼消消乐”的全流程开发，完整体验了从概念到可运行项目的转化。
最后的最后，让我们一起与 #智元机器人灵犀X2 比个💗，下期活动见啦 🎉
更多精彩瞬间
PICTURE
上海｜2025.9.14
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活动结语
END
本次活动全面呈现了亚马逊云科技从社区建设到技术创新的赋能体系。无论是连接全球开发者的 UG 生态、解决机器人开发痛点的 Aim 框架，还是重塑开发流程的 Kiro IDE，都体现了亚马逊云科技与开发者共同推动行业变革的坚定承诺。
亚马逊云科技 User Group 开发者社区是一个为开发者们提供彼此学习、分享技术实践、培训进阶等活动的技术交流分享社区。欲知更多信息或活动预告，请持续关注微信公众号【User Group】，期待热爱前沿技术和开源技术的您加入到我们 User Group 大家庭。
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