10月31日至11月3日，第十九届“挑战杯”中国移动全国大学生课外学术科技作品竞赛终审决赛在南京大学举办。图为参赛团队在“现场合影。王子逸/摄

　　11月1日一早，南京大学逸夫楼前就已经排起了长队。有人手里拿着介绍稿，在熟悉即将为评委介绍的内容；有人则加紧排练展示细节，预想可能被提问的问题……这是第十九届“挑战杯”竞赛“人工智能+”专项赛场上的一幕。

　　刚刚闭幕的党的二十届四中全会通过的“十五五”规划建议提出，全面实施“人工智能＋”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。

　　为主动对接国家重大战略和重大任务，聚焦破解“卡脖子”难题和核心技术攻关，本届“挑战杯”竞赛特别设置了“人工智能+”专项赛，共吸引全国1.8万余支团队约18万名大学生参与，共643件作品入围终审决赛。

　　新模型制造的亦幻亦真的新现实

　　“挑战杯”赛场，已经成为高校青年学子拥抱人工智能技术的典型缩影。在对新技术的好奇与兴趣下，大家积极运用大模型、智能体等，探索与所学专业的结合方向，有学生从一入学就瞄准了人工智能领域最前沿。

　　今年20岁的大连理工大学智能建造（未来技术班）2023级本科生董可木对人工智能的兴趣要追溯到高中时期。“当时ChatGPT刚出现就觉得很厉害，在选专业时就想学这个方向。”他说。

　　进入大学学习后，董可木和身边同学陆续投入到大模型的学习与科研过程中，他们关注到视觉大模型端侧部署问题亟待解决。“视觉数据流过大，数据处理要求低延迟、高安全、重隐私的特点，让视觉大模型依靠云端变得不现实。”他告诉记者，如果视觉大模型想要在端侧部署，就绕不开轻量化处理难题。

　　为此，董可木与团队在“挑战杯”赛场带来《羽视智算——减“重”不减智，让视觉大模型轻装上阵》项目。“简单来说，就是通过各种方法，让AI实现自我进化，为它找到多个‘教师’模型让其博采众长，眼观八方。”大连理工大学人工智能（创新班）2023级本科生王茂宁解释说。如今，项目成果已成功部署于华为摄像头、OPPO 手机、无人机等端侧平台，经外场验证与企业验收，达国际领先水平，为智慧城市、移动端影像等领域提供核心技术支撑。

　　打开“神韵山海”的网页，AI神话助教“云启”就出现在受众面前，从外观上看，这是一个穿着暗红色新中式服装的女孩形象，而它背后则是集纳了众多权威神话故事的知识库。这个智能体就是《神韵山海：AI智能体赋能的中国神话美育与文化筑根平台》项目的重要成果。

　　随着人工智能技术逐渐成熟，北京师范大学的学生想到了将AI智能体与青少年美育相结合，发挥专业优势，改善当前美育需求和产品供给的失衡问题。为此，从小就对精卫鸟感兴趣的汉语言文学专业2022级本科生陈劲文与9位同学一起梳理我国有关神话传说的文献资料，在繁杂的神话故事中，去粗取精，筛选了最合适青少年接受的故事内容。

　　据该校人工智能专业2023级本科生张清茹介绍，“云启”对不同学段的学生设计了有针对性的学习方式。对低学段学生，“云启”可以引导他们为神话形象填色，培养学生视觉观察力与审美判断；对中学段的学生，“云启”会带他们进入神话故事的世界，在任务体验中感受神话故事的叙事逻辑，高学段的学生则可以为神话故事绘制四格漫画，培育学生的辩证思维和创造能力。

　　共青团中央相关负责人表示，希望以“人工智能+”专项赛为牵引，引导青年学子聚焦人工智能发展，积极投身人工智能产业发展。

　　新技术开始击穿“老大难”问题

　　今年，“人工智能+”专项赛设置了创意赛、应用赛和挑战赛3个赛道，内容有所侧重，难度依次递增。如何将人工智能技术运用到解决新旧问题上，成为不少参赛选手的关注点。

　　东南大学的学生团队将人工智能新技术用到了解决城市交通拥堵上。该校交通学院交通运输专业2024级硕士研究生赵昕洋告诉记者，传统解决方案中因产生拥堵的影响因素繁多，机制复杂。通过数据，能看出来变化，但不能分析成因。

　　能否将问题再前置一步，找到拥堵的源头？东南大学交通运输专业2023级硕士研究生王硕和团队为解决问题找到了新路。

　　从2022年夏天开始，团队学习因果分析方法，引入因果人工智能技术，结合道路、交通流量、环境、事故、天气等数据，构建出拥堵影响因素的因果图，使拥堵成因的判断准确率达到96.3%以上，在此基础上团队构建了一套“识堵-知堵-解堵”的全链条闭环，评估管控措施效果，误差降低18.3%。

　　2024年8月，团队成员打造了成熟的端到端的一体化平台，已在南京、重庆等地实践应用，显著提升高峰时段拥堵解决效率。“人工智能的出现给之前一些做不了的事情提供了新可能。”赵昕洋说。

　　在“挑战杯”赛场，回忆起成果得到验证的一刻，江苏海事职业技术学院大三学生马俊依然格外激动。日前，在招商局金陵船舶有限公司的船坞旁，万吨货轮的阴影下，一台通体流线型、形似企鹅的机器人正悄无声息地潜入水中。8小时后，马俊就从电脑上调出一份完整的三维船体模型时，现场经验丰富的老师傅们忍不住凑近屏幕，发出一阵低低的惊叹。

　　这份由AI实时生成的检测报告，不仅清晰标注出船体上细微的裂纹与腐蚀，还将数据精度误差牢牢锁定在5毫米以内。这意味着，传统需要潜水员冒着风险、耗时数日完成的全船水下检测，被这台名为“深蓝卫士”的水下机器人压缩至一个工作日。

　　一切始于一次普通的专业实习。去年夏天，马俊和同学们在金陵船厂目睹了潜水员进行船体检测的艰辛场景。“水下能见度低，水流复杂，老师傅们背着沉重的设备，全凭经验和手感摸索，风险高、强度大。”这位机械制造与自动化专业的学生回忆道，“那一刻我们就在想，能不能让机器人代替人工？”

　　回到学校，在导师的支持下，马俊迅速组建起“翎翔卫士”学生创新团队。水下机器人研发并非易事。团队将目光投向自然界的潜水高手——企鹅。仿照其流线型体态与扑翼运动方式设计的机器人不仅大幅降低水阻，续航与稳定性也显著提升。“最难的环节是训练AI识别缺陷。”团队成员周韵坦言。团队收集了大量船体缺陷数据构建专属数据库，利用深度学习算法反复优化模型。测试阶段，为获取真实环境数据，成员们常顶着江风在船坞边一蹲就是一整天。

　　与之类似，广州大学《跨模态感知耦合流体调度的水域垃圾智能回收系统》项目团队则聚焦水面垃圾污染。

　　“在调研过程中，我们发现市面上的产品普遍存在识别精度低、导航误差大、环境兼容性弱三大缺陷。”广州大学机器人工程2023级学生邓津荣说。为此，团队借助人工智能技术设计出一套能够实现全面清污、精准识污、高精导航的完整系统，以无人船作为智能载体，高效完成清理任务。“我们的系统已在珠海斗门区大海环村与揭阳市榕江西湖完成实地测试。识别准确率保持在95%以上。”广州大学机器人工程2024级学生李嘉鑫补充说。

　　值得关注的是，挑战赛邀请人工智能领域的创新企业、科研机构发榜出题，让有一定学科专业基础的同学有机会触碰专业前沿，参与到企业单位科技研发攻坚的过程中来。

　　新期待：人工智能创造科创未来希望

　　人工智能时代下，“人工智能+”专项赛的项目也在塑造着人们对未来科研发展的新期待。

　　在一片模拟工厂环境的赛场上，一个人形机器人正在小心翼翼地通过一段石子路。它的每一步都显得谨慎而稳健，甚至在搬运物料箱时也能保持优雅的动态平衡。这不是科幻电影中的场景，而是赛场上“智枢搬运”团队带来的精彩展示。

　　29岁的苏州大学智能机器人技术专业攻读博士生的刘杰是该团队的学生负责人。他带领着该团队接受了一项极具挑战性的任务：让人形机器人完成长时序任务规划——通过复杂地形、识别抓取目标物体、精准放入物料箱，最后将物料箱搬运至指定货架存储。

　　“如何让机器人走得更稳，是我们面临的第一个难题。”刘杰介绍道。在复杂地形中实现全身协同，保障动态平衡是首要痛点。石子路、楼梯、坡道等非结构化地形对全身运动策略提出了新挑战，特别是作业过程中带来的重心改变，会使机器人难以维持动态平衡。

　　针对这一问题，团队提出了分层全身运动规划框架，机器人行走的稳定性提高至95%，真正实现了“走得稳”。走得稳只是第一步。“如何让机器人‘看得懂’环境同样关键。”刘杰表示。他们基于Qwen3模型开发了小样本微调策略，使机器人的环境理解与泛化能力极大增强，识别准确率达到96.7%。

　　从实验室到赛场，从理论到实践，“智枢搬运”团队用他们的创新和坚持，攻克了人形机器人灵巧操作的一个个技术难题。为机器人装上“大脑”和“小脑”，让它们在未来工厂、危险环境作业等场景中发挥更大作用。

　　内蒙古大学《牛栖智谷——AI牛只养殖管理平台》项目应用的场景是畜牧生产。

　　内蒙古大学控制工程2024级研究生郑泽洋来自鄂尔多斯，从小就了解养殖牧区的真实情况，加入学校相关课题组后便想利用人工智能开展一些研究。

　　在走访调研中，团队发现传统畜牧的痛点非常集中，如牛只耳标身份容易篡改，体尺测量、体况评分和行为监测全部依赖人工，而且误差较多。“总结来说就是费工、费时、费心。”郑泽洋说。

　　为此，他们开发出牛栖智谷系统，通过双芯耳标，为每头牛建立唯一身份标识，在牧场内部署摄像头等设备，牛只经过专用通道时，进行拍摄，系统自动完成体尺测量、体况评分，在牛圈内进行实时行为监控并进行计数，最后，将所有采集的信息传输至智慧云平台进行处理分析，在终端进行数据可视化与管理决策。

　　作为一名土生土长的青岛人，夏季海边的赤潮浒苔给中国海洋大学计算机专业博士姜锦琨小时候留下深刻印象。想要及时预测赤潮灾害的发生，通过监测浮游植物种群变化观测水体状况成为重要的一环。

　　从研究生一年级起，姜锦琨就和团队开始借助人工智能研究起了浮游植物监测难题。目前没有一款专门针对浮游植物的实时原位监测装备。同时，浮游细胞微观结构鉴定难，可以支撑实时原位监测的数据集稀缺，现有算法也多局限于静态分类与检测，无法满足真实海域中浮游生物动态演化的实时观测需求。

　　为此姜锦琨与同学组建团队提出了《浮探者——基于AI智能感知的海洋浮游生物原位监测装备》项目，该项目首创全流程智能化实时原位监测装备与配套算法体系，实现了浮游监测从“被动响应”到“主动预警”的跨越。竞赛指导老师李岳尊说：“如今技术已在多场景开展深度落地，与自然资源部北海生态中心合作，为国内近岸生态研究提供核心数据源。最近，还与中国海关科学技术研究中心达成初步合作意向，开展压舱水浮游生物快检，防范外来物种入侵，守护蓝色国门。”