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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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中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：王凯桑夏莲张志强指导教师：洪旭东参赛单位：安徽工业大学

Cutting-EdgeAgent:数智一体化全定尺系统

本项目面向钢铁冶金领域的核心工艺难题一一连铸连轧定尺切坏控制，首次提出了人工智能驱动的全流程智能优化方案。我们以深度强化学习（LSTM-PPO）为核心算法引擎，创新性构建了逆推闭环剪切控制模型，实现对复杂工况下的工艺全定尺自适应决策。基于此，我们设计了“机理模型” ^ + “网络矫偏”的双通道数字孪生系统，赋能数字化控制与核心策略训练。实验和生产验证表明，该方法将定尺余量误差降低到行业最佳水平，性能远超传统控制策略，并已落地集成化智能剪切平台，具备可视化、轻量化和实时优化等特征。更重要的是，该方法展现了强大的可迁移性，可推广至冶金全流程乃至其他复杂制造场景，充分彰显了AI赋能工业智能制造的落地价值与广阔前景。

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团队成员：羊叙铮凌俊周彬樊美娅
指导教师：王鹏
参赛单位：电子科技大学

StructTab

表格精准解析和智能问答的集大成者

复杂表格的数据处理，长期是科研、金融等领域的效率瓶颈。传统手动录入LaTeX代码效率低下，通用OCR工具又难以识别复杂结构。

通过融合图像解析大模型与问答大模型，实现了从表格图像到LaTeX代码的高精度一键转换，并支持自然语言智能问答。

TableImage Query weak =strong Hellaswag MMLU alfyoucom tarethe accuracy PGR accuracy PGR and"w2s+filter'on weak 0.801 0.000 0.404 0.000 Hellaswag,whatcanbe w2s naive 0.812 0.205 0.444 0.387 deduced about the Llama2-7B → Llama2-13B w2s+filter.(s.) 0.800 −0.011 0.446 0.398 impact of addinga w2stfitligng 0.827 1.485 0.500 1.9013 filter? GroundTruthLaTeX Response \begin(tabular) Convertthis minwl The.acurac forw2s" tableto strong)&& "w2s+filter"is0.827. LaTex. \multicolumn(2}{c)}{Hellaswag)& Theaccuracy increases \multicolumn{2){c)}{MMLU}\ by0.015,suggesting MLLM ... LLM thatradingethormterce. \end(tabular)

凭借创新的两阶段协同架构和VSGRPO强化学习框架，解析准确率与问答精准率已超越Gemini2.5pro与GPT等主流工具。

Table Image GroundTruthLaTeX weak →strong Hellaswag MMLU \begintabularHclcc) \toprule accuracy PGR accuracy PGR \multirow{2}{\*}{weak\Rightarrow weak 0.801 0.000 0.404 0.000 strong}&& w2s naive 0.812 0.205 0.444 0.387 \multicolumn{2}{c}{Hellaswag)& Llama2-7B → Llama2-13B w2s+filter.(s.) 0.800 -0.011 0.446 0.398 \multicolumn(2c}{MMLU)\ w2s+filter. 0.827 0.485 0.500 0.913 strong ceiling 0.855 1.000 0.509 1.000 .. \end(tabular) GroupofgeneratedLaTeX Reward Rewards AdGrnuage Convethis 黑 LaTex1 Reisuad RR A\* MLLM LaTex N Structure RN

相关研究成果已被NeurIPS2025接收。表格解析模型已上线GeoGPT（国产地学大模型平台），已服务来自135个国家的4万余名研究者。

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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：夏春骏温一飞张真栋
指导教师：杨帮华
参赛单位：上海大学

多模态脑控无人机编队系统

【项目简介】本项目聚焦脑机接口技术和无人机编队技术，开发了稳态视觉诱发电位和运动想象两种范式融合的无人机编队系统，在脑电解码技术与无人机编队架构上实现多重创新。系统架构涵盖脑电采集、算法解码、指令发送及无人机编队控制等环节。【项目创新点】自主研发脑电信号放大器，在保障性能的同时大幅降低成本；通过预训练贝叶斯后验概率模型结合阈值法，研发高速跨被试稳态视觉诱发电位解码算法识别速度与准确率远超传统算法；基于频带、局部空间及注意力模块设计了轻量化运动想象脑电解码算法，以较少的参数实现运动想象解码准确率的提升；基于CCA算法设计了多模态脑电解码算法，实现混合脑电信号分类；自主开发无人机编队飞控核心代码，实现多机协同控制、信息共享与指令实时动态调整，可快速重构编队结构，提升复杂环境下任务执行效率。该系统为脑机接口技术在无人机领域的应用开辟新路径，兼具科研经济性与技术实用性。

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团队成员：马文韬蓝钰竣薛安东蒲吉利
指导教师：郭忠文赵硕
参赛单位：中国海洋大学

面向闭源家电制造物联网系统的大模型风险识别智能体

本项目面向家电制造业闭源工业物联网系统的风险识别与管控难题，提出了基于大模型与智能体的全流程解决方案。

项目创新构建了“日志驱动 ^ + 大模型推理 ^ + Agent协同”的智能风险识别框架。融合LLM、MCP协议、RAG机制与知识图谱，形成覆盖数据采集、日志解析、风险诊断与可视化预警的闭环流程，实现效率与精度兼顾。

项目已在青岛海尔集团制造与研发环节落地，依托自主研发的琏雾物联网操作系统（LianwuOS），完成对冰箱、热水器、洗衣机等核心产线的部署与运行，显著提升了智能制造运维的效率与安全性，并为家电行业提供了可复制、可推广的智能化风险管控范式。

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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：胡奥迪高云龙师灿付宇
指导教师：张志勇梁晗
参赛单位：河南科技大学

DeepCensor：多模态大模型安全检测系统

科研团队聚焦于大模型的安全检测与防护，全面分析大模型面临的内生安全和内容安全挑战，研究了多模态大模型安全与对抗防御关键共性技术与核心算法，如面向对比学习预训练编码器的无差别数据投毒攻击方法、基于大语言模型的新型思维链对抗迁移攻击框架（CTTA）、基于多生成器协同训练的无数据模型窃取方法框架等。依托相关研究成果，自主研发了多模态大模型安全检测平台，建立了多模态大模型内生安全和AIGC深伪内容安全的攻击检测、风险分析、对抗防御等多功能一体化平台系统，为大模型泛在应用场景安全检测、对抗防御和数据治理提供关键技术支撑，助力大模型的安全应用和发展。

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团队成员：荆如月叶奕含乔驿博指导教师：陈一宁周国栋参赛单位：浙江大学

晶圆制造端到端智能缺陷分析与根本原因追踪系统

本项目针对集成电路制造中依赖人工经验、效率低下的缺陷分析痛点，开发了一套端到端智能分析与根本原因追踪系统。该系统整合四大核心深度学习技术：利用混合弱监督分割（KAL+WSS）将数据标注成本降低 9 0 % ；采用双分支混合网络（DeepSEM-Net）实现 9 7 . 2 5 % 的分类准确率；通过以图搜图技术（DRNet)实现 9 6 . 2 % 的Rank1检索率；并运用可解释性字幕生成（SDNet）将SEM图像转化为诊断报告，诊断准确率（BLUE-1）高达 9 4 . 8 8 % 。该系统已在真实晶圆厂数据上验证，可显著提升良率分析效率、降低人工成本，并实现知识传承，为半导体智能制造提供革命性解决方案。

GUI欢迎页

电租五电

混合弱监督分割框架

GUI检索界面<br>双分支分类框架

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团队成员：张晨辰张克威吴嘉宁指导教师：曹锐郝雁嵘参赛单位：太原理工大学

联合EEG时频空编码的高阶图谱VR情绪智能诊疗系统

项目背景

在社会快速发展与转型进程中，国民心理健康问题愈发凸显，成为影响经济社会发展的关键公共卫生与社会议题。据统计，我国潜在心理问题患者数量已达 2 . 1 1 7 λ ，同时行业发展前景广阔，预计2025年中国心理咨询行业市场规模将达 3 0 0 - 4 0 0 亿元人民币。

党和国家高度重视国民心理健康与精神卫生工作。习近平总书记在党的二十大报告中着重强调，要重视心理健康和精神卫生。在2024年中央经济工作会议上，总书记指出要开展“人工智能+”行动，为推动科技创新与产业融合指明方向。在此背景下，心理健康领域迎来新的发展契机，亟待借助科技创新力量，提升服务水平，满足人民群众日益增长的心理健康需求，助力健康中国建设迈向新高度。

项目产品

项目产品采用软硬双链“三段三阶”创新诊疗模式，软件覆盖诊前、诊中、诊后全过程，硬件融合 \mathbf { V R E T } 与EEG技术，自研脑电情感识别模型准确率达 9 4 . 6 7 % 。

项目基于自研的双阶段自适应学习框架 \operatorname { F G - M S T G N N } 实现情绪精准识别。该模型通过多周期时频协同编码模块提取跨频段节律动力学特征，利用拓扑感知图构建模块生成个性化神经生理连接模式。在SEED和SEED-IV数据集上分别达到 9 4 . 6 7 % 和 8 5 . 2 8 % 的跨被试情感识别准确率，显著超越现有最先进 ( { S O T A } ) 方法。

应用价值

项目组的产品在多领域展现出显著应用价值：在维鹰成长咨询中心已服务超100人次，心理疏导有效率高达 8 2 % ，其虚拟场景技术有效助力心理疏导工作；与山西医科大学第一医院合作，基于200+例临床验证，产品在精神障碍辅助诊疗方面表现出色，患者满意度达 8 8 . 5 % ，并获得相关领域专家的认可；为山西XX煤矿构建岗前心理评估系统，筛查准确率达 9 2 . 4 % ，检测效率高，应用该系统的试点班组违规操作大幅下降 67 % ，有效提升了矿井作业安全。

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团队成员：王景译康博超指导教师：董明参赛单位：西安交通大学

AI驱动的个性化无创心脏监护新范式

随着我国“银发浪潮”加速，居家与社区养老已成为社会主流模式。同时，当前心血管疾病已成为我国城乡居民首要死亡原因，居所有疾病之首！电生理成像（ECGI）技术通过非侵入性手段，结合先进的成像技术和计算方法，实现对心脏电活动的智能评估和诊断。

模型层面，构建“理想-真实”双模驱动的双域心脏数字孪生引擎，解决医疗AI领域普遍存在的“小数据”困境。
算法层面，构建从“判别”到“洞察”的时空融合AI模型，实现对心脏电活动的可视化智能标测。
应用层面，构建“无感采集-精准孪生-智能预警”的全链路闭环系统。

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团队成员：陈芝翰张昕金思涵王梓浩
指导教师：李秦川徐灵敏
参赛单位：浙江理工大学

皓齿智洁一大模型驱动的具身口腔机器人

本项目研发基于多模态大模型技术的口腔护理机器人系统，致力于通过融合视觉感知、语音交互与柔顺控制技术，实现全流程自主化口腔护理，解决传统牙科服务中的人力依赖和操作风险问题。项目构建了多模态感知融合系统，结合视觉语义分割与力觉传感数据，建立跨模态感知网络。创新性地采用大语言模型作为任务规划器，通过跨模态注意力机制实现自然语言指令的实时解析与方案生成。技术方案采用动态运动基元算法实现自适应轨迹规划，基于阻抗控制策略确保操作安全。项目突破传统模块化架构，建立"语音-视觉-力控"仿生交互范式，通过多层级安全机制为AI医疗应用提供可靠保障。

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团队成员：乔怡铭庞朝文成昌龙杨于豪
指导教师：滕如萍杨帆
参赛单位：浙江大学

慧检先锋一新时代轨道智能检测机器人

基于铁路里程持续增长与传统检测效率不足的现状，团队推出集机器视觉超声导波、智能控制于一体的轨道检测机器人，以高检测精度、快速作业速度与全天候自适应能力，保障轨道安全运维。

核心技术

□内外融合检测：基于深度学习视觉算法与超声导波信号智能识别模型 实现裂纹的自动分类与量化评估，实现表面裂纹与内部损伤的同步精准 识别，检测精度达 9 5 . 2 % ，较现有技术提升 2 . 3 %

□智能脱轨系统：独创机械自适应结构，可在高架、隧道、矿井等极端环境中稳定运行，克服传统设备地形限制

可视化智能平台：依托三维数据平台，实时呈现损伤位置、类型与等级，支持多端协同与动态预警，为运维决策提供直观依据

团队成员：郑腾鑫陵王远见葛泽庆孙佳家
指导教师：李绍园王康侃
参赛单位：南京航空航天大学

数字唤醒老城韵AI再现南京白局

【多模态三维数字人·白局新韵】

本作品针对国家级非遗南京白局面临的“传播受限、传承断层、市场边缘化、产业化滞后”的问题，构建了一套以三维数字人为核心载体的轻量级、多模态智能系统。本作品整理超10小时白局曲词、音频与视频数据，建立专业资源库，突破性解决“白局唱段一表情一动作”同步精度不足的技术瓶颈。针对南京白局数字化传承中“方言唱腔还原不足与智能编曲风格化缺失、载体单一交互体验薄弱、唱段一表情一动作同步精度不足”的三大核心痛点，本系统创新性地构建了“数据采集一清唱驱动一参数建模一声动协同一真实呈现”的全链条技术解决方案。该系统仅需单张图像和单张3090显卡，可快速生成高精度三维数字人并实现实时交互，可用于数字化教学、创意创作及非遗沉浸式交互等应用，为非遗活态传承开辟AI赋能新路径。

图2：场景展示- 非遗课堂上的“数字师父”

图1：多模态三维数字人·白局新韵系统流程图

图3：场景展示 非遗博物馆的沉浸式交互

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团队成员：乔佳慧宁红星孙路摇李建鹏
指导教师：赵继政
参赛单位：西安理工大学

基于尾部加速度数据和人工智能的奶牛的产特时间预测设备

为破解规模化奶牛养殖中难产致犊牛死亡、人工监测低效等痛点，研途创想队研发智能产特预测设备。硬件端以低功耗STM32L151主控芯片搭配高精度ICM-42605六轴加速度传感器，精准采集待产母牛尾部运动数据；通过LoRa无线通信实时传输至腾讯云平台，云端融合CNN-Transformer深度学习模型（准确率达0.944、F1分数0.9451）挖掘行为规律，结合短信预警机制实现产犊提前预报。整个系统兼顾多维度数据融合与低功耗稳定运行，可降低牧场成本、提升犊牛成活率，为智慧牧场建设与畜牧业智能化转型提供关键技术支撑。

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团队成员：王尔可肖龙马圣威宋宪浩
指导教师：王丽苹
参赛单位：华东师范大学

HeartMindAl——心电智能诊断Agent

项目简介

HeartMind旨在打造具备专家级思维的心血管疾病智能诊断通用平台。团队自主研发了心电时序基座模型，并构建了多模态交互式心电智能诊断Agent，充分模拟医学专家的思维能力，高质量完成心电信号分析、诊断结果复核、医学报告生成、报告解读、个性化医疗服务等任务，推动人工智能技术在智能诊断垂直领域的纵深发展。

核心技术

心电基座大模型 多模态智能体协同 全流程闭环自研系统

数据 模型
训练
反馈 使用
应用 落地 “部署

掩码自监督预训练下游任务小样本微调亿级参数，泛化强专家级思维个性化诊断结果自动复核心电数据中台模型训练更新多端灵活部署

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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系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：戈婧萱陈世诚钱有桥金婕妤
指导教师：侯廷军潘培辰
参赛单位：浙江大学药学院

PROTAC-Agent靶向蛋白降解药物智能设计与知识平台

PROTAC-Agent是全球首款基于人工智能的靶向蛋白降解药物智能设计平台。PROTAC作为“蛋白降解”新药技术能解决传统药物耐药性问题，但其复杂的三元复合结构设计门槛极高，严重限制技术普及。项目构建了全球最大PROTAC专业数据库、智能连接子生成模块、理化评估模块，以及首创的基于大语言模型的PROTAC智能体。核心创新在于通过自然语言交互实现复杂分子设计，让非专业用户也能高效完成PROTAC药物设计，从根本上降低技术使用门槛。项目已通过湿实验验证，设计的PROTAC分子展现卓越活性（IC50达 0 . 1 6 { ± } 0 . 0 5 \ \mathsf { n N } 1），平台将显著加速PROTAC药物研发进程，推动前沿技术产业化，为解决重大疾病提供创新药物解决方案。

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团队成员：张培峻唐易邢鑫蒋鑫指导教师：石萍参赛单位：上海理工大学

体声哨兵 基于可穿戴多模态体音感知的智能健康风险预警系统

设计理念

随着我国人口老龄化加速，健康照护需求日益增长，对生理功能状态的实时感知与精准护理提出了更高要求。基于可穿戴多模态体音感知的智能健康风险预警系统系统，可以有效地为智慧照护体系提供关键支撑，构建涵盖连续监测、智能识别与健康预警的一体化解决方案。

功能介绍

实时、高保真的体音硬件电路
支持对吞咽音、心音、肠鸣音等关键体音
的长期连续采集
支持自定义采样率，最高可达2000Hz
频响范围覆盖1-1500Hz

个性化模型与预警机制

生命体征监测：心电心音的联合分析吞咽功能评估：出具吞咽风险等级肠道状态检测：个性化排便意图的预警生理信号的自动化识别支持吞咽音识别/支持肠鸣音识别支持呼吸周期识别青 丰车

功能介绍

采集分析预警的一体化方案：主动识别、非侵入便携设计。
多模态数据协同分析：系统支持多模协同采集与耦合分析。
个性化模型与预警机制：实现预测式护理和精准预警。
聚焦功能障碍早期识别：提供专病专模支持，强化精准干预能力。

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团队成员：陆治国李勇周源指导教师：楼建文参赛单位：浙江大学软件学院

面向数智化正畸的牙齿矫正路径预测技术

我国错颌畸形患病率高、正畸渗透率低，提升空间大；在政策完善、资源充实与健康意识提升的推动下，需求持续增长、市场加速扩容，亟需以数字化与智能化提升诊疗效率、精准度与体验

对此我们提出“分割先行、路径为核”的数智化正畸技术路线：其一，分割端以多视图渲染将SAM2轻量迁移到牙列，配合提示生成与掩膜分类器，实现牙龈与16类牙齿的高精度自动分割，为规划提供稳定几何约束；

其二，首次将牙齿矫正过程建模为马尔可夫决策过程，基于改进DDPG算法，融入Transformer智能体、动态动作掩码、两阶段课程学习，填补深度强化学习在该领域的应用空白。
我们的方法生成的牙齿矫正路径在1万例真实病例中优于现有方法，能生成更安全高效的牙齿移动路径，设立了新的领域基准。

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团队成员：杨冰健牛锴鹏潘莹莹姚琬祯
指导教师：王正
参赛单位：武汉大学

透视真相

全方位构筑多模态风险信息智能防线

“透视真相”系统是全球首创集可解释性、精确定位、深度伪造检测于一体的多维度风险信息智能检测系统

系统基于多智能体协作框架，实现可解释的推理核查与多模态风险信息定位；同时，依托专业深度学习模型开展深度伪造痕迹解析。前两项任务从高层语义分析风险产生的原因及其所在位置，而后者则从底层特征评估信息的真实性。三重机制协同作用，确保任何潜在风险都无法逃脱系统的检测网络。

“透视真相”系统已在政务治理和企业服务两大场景实现规模化部署，取得显著成效。在政务管理方面与湖北省网信管控中心达成战略合作，以武汉为基点协同全省多区域风险信息治理。在产业合作方面，我们依托与中国通信服务下属子公司中数通公司的深度合作，产品已在电信7省、移动1省落地部署。

中 巴
“华为师”·第门留中国研开生人工智能别通大员 “华为杯第门届中国研究生人工西能明新大局应用案例：相关多智能体检测模型产品已落地湖北网信管控中心 应用案例：与中数通深度合作应用-多省市部署验证，获高度认可成战略合作协议 以武汉市政务治理为基点 依托与中国通信服务下属子公司中 图队产品于2025年6月某日接入某省中数通服务站点作协 协同湖北全省风险信息监测 当天50公司评价团队成果：技术架构完整、思路多区城赏通治理成效量著 创新、解释性可靠、证 日均处理1200条 可落地性强③月均拦载1万条实现多边效益全面提升 响应时效播升95%成功实现从人工1小时到模型3分 搭筑政务风险 的AI防线 团队产品成功通过企业测试部门多轮技术验收，已具备产业化部署能力

团队成员杨冰健，牛锴鹏，潘莹莹，姚琬祯均来自武汉大学。团队成员以第-作者的身份在AAAI，ACMMM等CCF-A类会议上发表过多篇风险信息测领域的高水平文章。团队指导老师王正教授，为国家海外高层次人才青年项目获得者，在CCF-A类期刊和会议发表论文90余篇。

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团队成员：陈辉吴生鑫何鹏阳陈文杰
指导教师：何舟段锐锐
参赛单位：陕西科技大学

驭风逐浪队一种陆基式海上风-浪能智慧发电系统

海洋中的风能和波浪能资源非常丰富，针对现有海上风机存在的痛点问题，本团队提出的驭“风”逐“浪”—海上风-浪能智慧发电系统，展现了AI技术在海洋能源开发领域的创新应用。团队研发的“浪风一号”突破了原有海上风机安装维修困难、低风速收益低的问题，实现了风能和波浪能的联动发电，通过开发的“深海云能智能监测平台”接入和风天气API可实时监测海上天气数据，风力资源丰富的区域，结合先进的目标检测算法和路径规划算法设计，从而实现“自主追风”，单一机组发电量可节省39.2吨煤炭，减少排放122.15吨二氧化碳，安装成本比传统风机低 3 3 . 9 % ，而发电效率可提高 5 3 . 3 % 。目前已获得多项专利和合作意向，为智慧、绿色的海洋能源开发提供支撑。

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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系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：曹徐东林乐乐张馨月指导教师：李宗安参赛单位：南京师范大学

基于ROS的自主导航智能轮椅

本作品面向行动不便人群，设计了一款基于ROS的自主导航智能轮椅。针对现有智能轮椅建图精度低、路径不平滑、动态避障弱等问题，系统融合激光雷达、深度相机与IMU多传感器数据，采用Cartographer算法实现高精度、低漂移的SLAM建图。全局路径规划引入GlideA\*算法，结合Octile启发函数、Floyd简化与贝塞尔曲线平滑，提升路径最优性与乘坐舒适性；局部避障采用AdaptDWA算法，增强对动态障碍物的响应能力与安全距离。系统实现感知-规划-控制闭环协同，具备高精度、高鲁棒性的特点，可稳定运行于复杂室内外环境，为养老助残场景提供安全、智能的出行解决方案

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团队成员：丁虎连君贤李明杨宇伦
指导教师：薛涛习龙
参赛单位：西安工程大学

“机”中生智：基于大模型和多智能体的 工业设备故障预警与诊断系统

项目简介

本项目构建了基于大模型和多智能体的工业故障预警与诊断系统。系统通过检索增强生成（RAG）与知识图谱，实现文本与图表的混合输出回答；通过微调视觉大模型支持边缘巡检机器人实时采集并云端深度分析；通过MCP协议动态平衡诊断精度与时延；通过多智能体协作完成预测性维护与闭环诊断，显著提升故障检测与运维效率。

核心技术点：

(1）基于大模型的结构感知RAG图文解析与协同回答 (2）多智能体驱动的预测性维护与智能报告 (3）基于视觉大模型的实时智能巡检机器人闭环故障诊断 如您对该项目感兴趣 请扫码联系我们

团队成员：张赛丁蒂刘睿泽薛怡昕
指导教师：万刚郭昊南
参赛单位：航天工程大学

地月空间态势感知大模型

"地月空间态势感知大模型”项目旨在构建一个深度融合航天领域专业知识与前沿大语言模型技术的智能化、交互式地月轨道任务综合分析与决策支持平台。项目致力于为我国日益复杂的地月空间探索、空间交通管理等任务，提供一个高保真、高效率、高智能的分析与验证平台。

本项目打造了一个智能体大模型为认知核心，以高性能OSG三维渲染引擎为仿真基础的智能交互系统。系统通过创新的“仿真引擎 ^ + 认知引擎”双核驱动架构，将大模型的理解、推理能力与专业的轨道动力学仿真环境深度耦合。用户可通过自然语言与系统进行多轮对话，实现从任务意图理解到专业轨道设计，再到三维动态视景展示的全流程智能化处理

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团队成员：李芊睿刘锡泰指导教师：方建滨张鹏参赛单位：国防科技大学

Transcend：大模型驱动的NPU算子智能迁移与优化系统

项目简介

为解决国产NPU平台算子开发周期长、人工优化成本高的瓶颈。Transcend项目旨在构建一个由大型语言模型（LLM）驱动的NPU算子智能迁移与优化系统，实现从TritonKernel到AscendCKernel的自动化代码转换与性能优化。

系统通过“生成—验证—优化”的闭环机制，融合检索增强生成（RAG）、自动验证与性能反馈迭代技术，能够在分钟级完成AscendC算子的生成与调优。该方案降低了NPU开发门槛，缩短了算子开发周期，为国产AI芯片生态提供高效、智能的编译优化解决方案。

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团队成员：李娜杨新宇田成帅指导教师：杨剑参赛单位：成都理工大学

康普智影

基于TransCompton网络的端到端康普顿成像系统

“康普智影”项目研制了一套基于方形环绕探测结构的康普顿全向放射源探测成像系统。该系统构建了具备方位角 3 6 0 ^ { \circ } 连续响应能力的全向射线探测灵敏区域，并结合多级伽马射线探测机制显著提升了系统探测效率。

结合自研基于TransCompton网络的深度神经网络，实现高精度伽马射线源位置分布重建。系统具备便携、高效、智能可视化等优势，适用于核安全、应急响应等场景。

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团队成员：王启宏林毅黄京乐李宜庭
指导教师：周四望
参赛单位：湖南大学

ProgressiveSR—一渐进式网络影像智能超分辨率策略

移动互联网推动图像视频流量爆增，每日全球网络传输的图像和视频数据量高达数百万TB。用户对超高清视觉体验的追求日益强烈，从高清到4K甚至8K分辨率的跃迁成为显著趋势。但网络带宽的瓶颈让高质量影像传输举步维艰。

传统方法通过压缩原始高分辨率内容来应对带宽限制，难以兼顾压缩率与画质。超分辨率技术允许网络仅传输低分辨率内容，在端侧重建近似原图，显著减小传输量，但缺乏“渐进式”传输：若首轮重建不理想需重发更高清低分辨率图造成重复传输。

我们参考经典渐进式编码与压缩感知思想，提出ProgressiveSR——渐进式网络影像智能超分辨率策略，实现“按需追加低分信息”的路径：把下采样视为多通道卷积测量，在初次采样 α _ { 0 } 基础上，可追加 α _ { 1 } ！ α _ { 2 } ...作为低分辨率增量，接收端将增量与既有信息融合，再交由任意SR网络继续提升重建质量。该思路既保留SR的强重建能力，又继承了传统渐进式编码的可随时止损的灵活性。

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团队成员：孙永耀宋灿灿李雪 蔡佳
指导教师：刘李明李望熹
参赛单位：江苏科技大学

青港智净-面向绿色航运的AI驱动智能洗舱机器人

本项目面向船舶货舱清洗作业的智能化需求，构建了一套基于人工智能的“清洗一检测一体化机器人系统”。系统以多模态感知、智能规划与强化学习为核心，融合麦克纳姆履带式磁吸附行走机构、SLAM导航与机器人一无人机协同控制技术，实现复杂环境下的自主清洗与智能检测。

在路径规划方面，系统通过多传感器融合与RTAB-Map算法实现高精度建图，并引入强化学习算法优化动态避障策略；在任务执行方面，机器人与无人机协同构建“清洗一检测一再清洗”闭环机制，以YOLOv11算法实现污渍识别与清洗效果反馈。项目在复杂工况下展现出高稳定性与高智能化水平，为船舶货舱智能运维提供了高效、安全、可持续的AI解决方案。

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