全球校园人工智能算法精英大赛

一、赛题说明

聚焦人工智能算法与硬件的协同创新，鼓励选手研发适配人工智能算法的智能硬件产品。通过竞赛推动算法在硬件平台上的高效部署，促进人工智能技术在终端设备的普及应用。重点关注硬件的创新性、算法适配性与工程可行性，鼓励结合具体场景开发高性价比、高可靠性、高市场前景的智能硬件。

二、作品范围参考

包括但不限于：AI专用加速芯片/模块、边缘计算网关（集成推理算法）、智能传感器终端（如视觉/听觉识别硬件）、AI驱动的智能硬件（机器人、机器狗、无人机、无人车、无人船、智能玩具、智能可穿戴产品、脑机接口设备等），以及在办公、生活、娱乐、文旅、教育、医疗、康复、运动、交通、安防、智能家电等领域各类智能终端产品。

三、作品要求

1. 参赛作品可以为自己研制（或DIY）完成的硬件原型机、样机、实验室产品，需搭载自主设计或优化的人工智能算法，或通过调用在线平台算法、接入大模型/智能体，实现特定功能。鼓励采用开源硬件平台或自主研发硬件架构。
2. 硬件需明确核心技术参数，包括功能参数、性能指标、算法运行效率等，需提供实测数据支撑。
3. 硬件须具备基本的稳定性与安全性，可进行现场演示或提供详细的演示视频，清晰展示核心功能与算法效果。
4. 提交材料需包含硬件设计方案、电路原理图、算法部署说明、功能演示视频及测试报告等。
5. 技术方案中需突出创新点，如独特的算法设计方案、软硬件协同优化策略、场景化适配优化等。
6. 作品需符合相关行业标准，无知识产权争议，涉及危险部件的需提供安全防护说明。

四、评分规则

AI+硬件创新-评分规则

评分项目	评分细则	分值
创新性（20分）	研发适配人工智能算法的全新智能硬件产品，解决行业重大难题，具有开创性，得14-20分； 在现有技术上有显著改进，形成独特解决方案，得7-13分； 创新程度较低，仅做常规优化，得0-6分。	20
技术实现（20分）	硬件设计合理，选用前沿硬件组件且实现难度高，软件与算法高效运行，软硬件协同良好，得14-20分； 技术方案可行，但存在部分技术难点未完全攻克，得7-13分； 技术实现存在明显缺陷，影响产品功能，得0-6分。	20
功能完整性（20分）	产品功能完整，满足用户核心需求，操作流程流畅，无明显功能缺失，得14-20分； 功能基本完整，但存在部分次要功能不完善，得7-13分； 功能严重缺失，无法正常使用，得0-6分。	20
方案完整性（20分）	技术方案涵盖产品研发全流程，内容完整（包括硬件设计、软件算法、测试等）、逻辑清晰，图表规范，得14-20分； 方案存在部分内容缺失或表述不清，得7-13分； 方案严重不完整，无法体现产品全貌，得0-6分。	20
应用价值（15分）	产品应用场景明确，能有效解决行业痛点，具有广泛市场需求与商业价值，得10-15分； 有一定应用场景，但市场价值有待验证，得5-9分； 应用价值不清晰，难以落地，得0-4分。	15
总结与展望（5分）	总结全面准确，清晰提炼产品核心成果；展望合理且具有前瞻性，对不足分析到位，改进方向明确，得3-5分； 总结展望较完整但深度不足，得1-2分； 内容简略、缺乏价值，得0分。	5

五、技术方案参考大纲

（一）产品概述
1. 背景与目标：阐述人工智能硬件产品研发的行业背景，分析市场需求与痛点，明确产品在行业中的定位，说明产品研发对推动人工智能硬件领域发展的意义。
2. 产品定位：清晰界定产品类型（AI芯片、智能机器人等）、目标用户群体，基于人工智能技术明确产品核心功能与应用场景，突出产品差异化优势。

（二）硬件设计
1. 整体架构设计：通过架构图展示产品的硬件组成部分，包括处理器、传感器、通信模块、电源模块等，描述各模块功能及相互连接关系，说明整体架构如何支撑产品实现人工智能功能。
2. 关键硬件选型：列举核心硬件组件（如AI芯片型号、传感器类型），详细说明选型依据，包括性能参数（运算能力、精度等）、功耗、成本、兼容性等因素，以及对产品性能提升的作用。
3. 创新设计：重点阐述产品在硬件设计方面的创新点，如独特的硬件架构设计、新型传感器应用、低功耗优化设计等，通过与同类产品对比，突出技术优势。

（三）软件与算法
1. 软件系统架构：介绍产品运行的软件系统架构，包括操作系统（如嵌入式Linux、RTOS）、驱动程序、应用层软件等，说明各软件模块功能及数据交互流程。
2. 人工智能算法：详细说明产品采用的核心人工智能算法（如计算机视觉算法、语音识别算法、机器学习算法等），阐述算法在硬件平台上的实现方式，以及如何通过算法实现产品智能功能。
3. 软硬件协同优化：说明软硬件之间的协同设计与优化方法，如通过硬件加速算法运行、软件优化硬件资源分配等，提高产品整体性能与效率。

（四）开发与测试
1. 开发流程：介绍产品开发所采用的流程（如敏捷开发、瀑布模型等），说明在开发过程中硬件设计、软件研发、算法训练等环节的时间节点、团队分工，以及各环节如何协同推进。
2. 原型制作：描述样机、原型机或实验室产品的制作过程，包括硬件焊接、组装，软件烧录、调试等关键步骤，展示制作工艺与技术水平。
3. 测试验证：制定产品测试方案，包括功能测试（验证产品是否实现预定功能）、性能测试（测试运算速度、响应时间、续航能力等指标）、稳定性测试（模拟不同环境下产品运行状态）、安全性测试（电气安全、数据安全等），展示详细的测试用例与结果，以及根据测试结果进行的优化改进措施。

（五）应用与前景
1. 应用场景：列举产品实际应用场景，结合案例详细说明人工智能硬件产品在各场景中的具体使用方式与解决的实际问题，量化体现应用价值。
2. 市场分析：分析目标市场规模、竞争格局，评估产品市场竞争力，提出产品推广策略与商业模式。

（六）总结与展望
1. 成果总结：全面总结产品研发过程中的核心成果，强调人工智能技术在硬件产品中的创新应用、功能实现情况，以及已取得的实际效益，如性能提升数据、用户反馈成果等，回顾研发过程中的关键突破与经验。
2. 未来展望：深入分析产品目前存在的不足之处，如硬件性能瓶颈、软件兼容性问题、算法优化空间等。结合人工智能硬件行业发展趋势，如边缘计算普及、芯片集成度提升、算法轻量化发展等，提出产品在功能完善、技术升级、市场拓展等方面的具体规划与方向，明确未来研发重点与目标。

（七）附录
1. 硬件设计资料：提供完整的硬件设计图纸（原理图、PCB图）、BOM表（物料清单），标注关键设计参数与说明。
2. 软件代码：提供核心软件代码片段，注释代码逻辑与实现思路，包括驱动程序代码、算法实现代码等。
3. 测试数据：附上测试数据，包括原始测试数据、测试用例执行结果、性能指标数据等，以及对数据的简要分析说明。
4. 参考文献：列出研发过程中参考的技术文档、学术论文、专利文献等资料，注明出处。
5. 其他材料：如有专利证书、检测报告、用户使用证明等材料，一律放入佐证材料中进行上传。