中国研究生创新实践系列大赛线上成果展

中国研究生人工智能创新大赛·2025

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团队成员：李世超唐静怡巢典张艺伟
指导教师：孟竹苏菲
参赛单位：北京邮电大学

憧生：多病种生存决策专家

项目简介

项目创新

憧生系统面向癌症全流程临床数据，迭代懂生快筛、诊断、预后系列模型，提供覆盖泛癌种、整合多维度数据的下一代癌症预后解决方案。憧生预后模型在泛癌种预后评测中超越了2024年《Nature》发表的病理基础模型。

■领域首个针对手术场景的组织图像及冰冻切片图像的快速诊断系统。
\overline { a } 领域首个泛癌种多模态生存预测模型。
\bigstar 通过构建诊疗指南知识库及大语言模型，使传统预后模型具备检索、理解能力。

“憧生”智能预后平台

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阿 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：杨乐琪贺新锋指导教师：杨淳讽参赛单位：东南大学

基于手势交互的虚拟现实适老化认知康复训练系统

轻度认知功能障碍（MildCognitiveImpairment，MCI）起病隐匿，发病特征辨识度低，如果能在早期阶段进行有效干预，可有效减缓认知功能的衰退。基于虚拟现实（VirtualReality，VR）的认知康复系统是实现对MCI患者认知干预的重要途径。然而，现有的VR认知训练方法普遍存在多感官协同不足、适老化设计不完善以及缺乏客观训练效果评估等问题

相比于传统方法，我们开发的基于手势交互的训练系统支持多感官协同，操作便捷，交互性强，更适合老年人群使用。

图1数据采集流程图

.多感官协同和手势交互 的适老化虚拟场景构建

使用Quest3头戴式VR设备基于Unity3D和人机交互技术，融入视觉、听觉和触觉等多感官协同刺激，设计并构建沉浸式适老化VR场景。

2.覆盖五大认知域的家居场景训练任务开发

编写C#脚本、使用手势追踪和交互技术，设计并实现12个基于家居环境的VR认知训练任务，涵盖记忆、理解决策和空间等五大认知域。

问卷与多模态训练数据的收集与分析

对受试者行为数据、问卷量表、脑电和心电信号等进行处理和分析。结果表明，该系统可有效用于认知康复训练，激发受试者训练主动性。

图2项目整体技术路线图

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回 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能创新实践累突 创新大赛·2025

团队成员：申博文薛佳宇韦丽静曹何佳
指导教师：王元刚
参赛单位：大连民族大学

融智测控：基于深度模糊理论的工业过程软测量系统

本项目为破解工业测控“高成本、低精度、黑箱化”三大痛点而生。

本团队融合模糊逻辑与深度学习，提出了深度模糊回归系统（DFRBRS）与深度模糊在线回归系统（DFRBRS-online）。系统以Wang-Mendel模糊系统为核心，通过滑窗选取、洗牌打乱和权重赋值等策略构建层次结构，实现特征高效变换与规则自适应更新。

右图展示了深度模糊在线回归系统结构体现了模型自底向上逐层特征提炼与在线学习的能力。

实验结果显示，模型在脱丁烷塔数据集上表现最佳RMSE仅0.0252，R2达0.9747，显著提升预测精度与可解释性。

下图展示了项目的典型工业对象一一脱丁烷塔流程，该装置对馏分气体成分控制至关重要。

本项目为工业软测量提供了兼具高性能与高透明度的新范式，助力流程工业实现智能化转型。

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团队成员：王润杰吕安媛王慧旻陈泳琪
指导教师：高军凯
参赛单位：浙江海洋大学

智驭锂境—一AI赋能的光热海水提锂与淡水收集一体系统

随着便携式电子设备和电动汽车的普及，全球对锂的需求量大幅增加，然而，现有的海水提锂技术存在工艺复杂、能耗高、提取速度慢以及无法同时获取其他有价值资源等缺点。因此，亟需开发更高效、更环保、更智能化的提锂系统。

该海水提锂与淡水收集一体系统通过动力装置将海水输入锂提取装置，锂提取装置使用光蒸发技术加速锂离子吸附，系统集成PLC自动控制和AI决策层，通过实时监测水位、盐度等参数，结合边缘计算动态优化运行，锂回收效率提升 1 0 % ！具备故障自诊断功能。实测单周处理 1 0 5 . 3 {kg } 淡水和 9 4 . 5 { m g } 锂离子，模块化设计适配海岛、船舶等多场景应用。

日期：2025.6.6智能化锂提取与海水淡化系统时间：13:56：50

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团队成员：王美慧李文殷邦耀张天翔
指导教师：王逸飞
参赛单位：东南大学

基于TransGraphCraft与LLM的钢铁工业智能调度评估系统

【项目简介】钢铁生产流程复杂，能源消耗巨大，因此调度优化一直是行业的核心难题。本系统以资源任务网络RTN为核心，构建了钢铁生产全流程的柔性调度模型，在RTN的两侧引入TransGraphCraft时空预测引擎，及大语言模型LLM助手，形成了预测—调度一决策的完整闭环。

【功能实现】

技术一：基于RTN的钢铁工业负荷调度模型。引入功率-时间弹性耦合机制，实现静态结构柔性建模；变量空间压缩、约束递推简化和并行求解器集成三层优化策略，确保秒级生成满足工艺安全的优化方案。

静态结构 动态优化 EA 调度方案更新-nhnt's G Tne Meng:Power.aolwvration..80mir ir m 三𝑡=3 4- 2 6 (e m 田=0 20006 ④ Time =8:30 9.00 10:00 / 15 S EAF Mc-1 +1 n m 1@ m8 EAs’ +1 # m 山an,6,0tEL o=40 M(2= 26.7图10多设备多炉次生产调度甘特图

技术二：基于TransGraphCraft的功率预测模型。融合异构图卷积与Transformer技术，兼顾工艺约束与实时响应，输出未来48步功率序列，MAPE控制在 5 % 以下。

技术三：智能生产调度优化系统。用户可通过自然语言触发预测、优化、查询等功能；
系统支持自然语言、可视化图表、实时数据接入多种交互方式，提供直观的决策响应。

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团队成员：林益凡梁勇谢深田指导教师：谭超参赛单位：湖南科技大学

涡旋光湍流智能波前矫正及模式检测系统

项目简介：本项目面向水下光通信在海洋湍流下的波前畸变和模式识别难题提出涡旋光湍流智能波前矫正与模式检测系统。系统结合光学相位共轭(OPC)与轻量化深度学习网络（MobileNetV4），在补偿湍流引起的波前畸变的同时，实现高阶轨道角动量（OAM）模式的快速准确识别。

项目构建了发射端、湍流信道和接收端实验平台：发射端利用空间光调制器生成涡旋光束；信道采用改进的多层相位屏模拟海洋湍流；接收端通过CCD采集OPC补偿并结合MobileNetV4识别模式。结果表明，该系统在强湍流条件下识别精度仍可保持 9 0 % 以上，最高支持180阶0AM模式检测。

本项目创新点包括：（1）基于GaAs晶体的高速相位共轭波前矫正；（2）改进的湍流建模提高信道模拟精度；（3）轻量化深度学习网络实现大范围高精度识别。

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团队成员：罗园新崔翔昊田亚里笛七尚芙
指导教师：何奇陈智
参赛单位：电子科技大学

基于多模态数据分析的胎肺发育无创辅助诊断技术

胎肺不成熟是导致新生儿死亡的第一大因素。对胎肺发育不良进行早期识别和干预，对于提高新生儿的存活率具有决定性意义。本参赛项目基于胎儿肺部超声图像、医学检查项目和病历文本等多模态数据，研究胎肺发育评估与胸腔占位性病变辅助诊断技术，特别是新生儿呼吸窘迫综合征（NRDS）的早期识别技术。具体地，本项目聚焦产前胎肺辅助诊断技术的三项能力：（1）辅助医师诊断胎儿胸腔占位，准确识别占位的类型、大小和位置；（2）无创评估胎肺发育情况，辅助医师判断是否需要早期临床干预，并选择合适的分娩时机和方式；（3)NRDS高危胎儿的初步筛查和早期预警，为更精确但有创且高风险的羊水穿刺检查提供依据，并确保高危新生儿在出生后能立即获得呼吸机等高级生命支持。

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团队成员：黄套会黄佳灵指导教师：蒋黎明参赛单位：湖南科技大学

基于无人机遥感与时空预测模型的城市智慧停车系统

为解决城市“停车难”与“管理乱”等问题，我们构建了一套“空-地-云”协同解决方案，实现智慧停车从被动管理到主动预测的跨越。

云端超前预测

应用轻量化高效的STID时空图模型，实现车位占用状态的高精度预测；并融合大语言模型，为用户提供智能化服务。
空中动态感知
自主构建的无人机，以低成本、高频次的方式进行大范围航拍，获取广视角的全景数据。= / { sqrt { 7 } } { 4 } 边缘实时智能
在OrinNano上优化YOLOv11I目标检测模型与HyperLPR3识别引擎，实现车辆识别与追踪。

面向用户：个性化车位推荐|反向寻车面向管理：数据驱动决策|智能化资源调度|AI智能报告

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团队成员：赵梓如李照钰罗小玥李歆彤
指导教师：陈妍
参赛单位：浙江海洋大学

净海“膜”术师海洋溢油AI监测与回收系统

本项目面向船舶含油废水与海上溢油污染问题，创新性地融合真菌丝生物自生长膜材料与智能无人船技术。团队利用灵芝菌丝在桦木板上动态-静态培养形成三维多孔基底膜，经碱处理与PEI/TA纳米络合物修饰，构建出超亲水/水下超疏油多功能滤膜 \begin{array} { r } { ( \mathbf { M M } @ \mathbf { N - P T } ) } \end{array} ），实现油水分离效率 > 9 9 . 9 9 % ，同步去除重金属 { P b } ^ { 2 + } ( 9 4 . 4 % ）与染料污染物。

集成该膜的无人船具备太阳能驱动、自主导航、智能避障与一键返航等功能可实现海面溢油自动监测、分离与回收，在 2 0 0 \ { ~ m } ^ { 2 } 溢油区域回收率达 9 8 % ，油纯度超 9 1 . 8 % 。系统具有高效、环保、低能耗等特点，已获2项发明专利、4篇SCI论文及10家媒体报道，具备广阔的应用前景与市场推广价值。

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⑤PPC 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展中国研究生人工智能创新实践累列究 创新大赛·2025

团队成员：昝江晨董文辉张润清崔建华
指导教师：张小英崔晓
参赛单位：山西农业大学

AI赋能一年两茬玉米育苗与种植实践

项目简介

本项目紧扣“场景驱动·数智强国”核心方向，深耕AI与玉米种植的深度融合，创新构建“智能育苗流水线 ^ { + } 智能温室 ^ + 智能化田间管理”三位一体全链路技术体系，为玉米种植提供全周期数智化解决方案。其中AI智能育苗流水线整合五道核心工序，借助AI视觉检测实现毫秒级漏苗识别与精准补籽保障育苗成活率；AI智能温室通过多维度传感器实时采集环境数据，结合AI智能决策系统动态调控温湿度、光照，精准按需供给水肥，为幼苗生长营造最优环境；AI智能化田间管理融合AI辅助移栽、多设备协同监测，确保田间苗情统一可控，持续优化玉米生长全流程。

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团队成员：李梦威
指导教师：赵亮
参赛单位：河南工业大学

智联感知一轻量化多模态自动驾驶感知框架

项目简介

项目针对自动驾驶中的数据隐私与协同计算难题，创新融合联邦学习与轻量化技术，构建了包含多模态3D检测、车道线检测与交通标志识别三大模块的感知框架。在保障数据安全的前提下，于复杂路况中实现了高精度、高效率的感知，为车路协同与自动驾驶提供了安全可靠的技术支撑。

架构创新

算法创新

效能验证

首创联邦化多模态协同感知框架

在真实场景下达成精度与速度的平衡

深度融合轻量化设计与前沿注意力机制

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团队成员：樊一于溴李吉祥李家华
指导教师：吕婷婷
参赛单位：中国海洋大学

基于人工智能的鲁棒高分辨率测向系统

【项目简介】：本项目面向复杂电磁环境，针对低信噪比与有限快拍条件下信号测向精度不足的问题，提出了一种基于人工智能的鲁棒高分辨率测向系统。针对信源数目未知带来的估计误差，设计了结合特征值乘幂预处理的SE-MLP网络，有效放大信号与噪声特征值差异，实现信源数的高精度预测，为后续方向估计提供可靠先验。针对阵列流型失配和环境干扰导致的模型退化问题，提出了DC-CARN网络，直接在复数域运算，通过复值卷积层与复值注意力机制保留完整幅相信息并抑制噪声干扰，结合残差连接实现深层特征提取。系统测试表明，SE-MLP在快拍数极端小时仍有较好的正确率，在大快拍数情况下可趋近 100 % 正确率，DC-CARN即使在多信源、小快拍、低信噪比条件下，也可以对单个角度绝对误差不大于1°的条件下实现精确估计。此外，该方法无需精确阵列标定，即可在低信噪比、少快拍条件下实现高精度测向，显著提升系统鲁棒性与实用价值。

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