全球校园人工智能算法精英大赛

一、赛题说明

鼓励参赛团队敏锐捕捉社会及行业需求、技术趋势与产业痛点，结合大模型、智能体等前沿技术和人工智能软硬件产品，探索人工智能+新应用、新服务、新业态、新模式，打造具有颠覆性、社会效益或商业潜力的场景化解决方案。

二、作品范围参考

包括但不限于：作品应用行业和领域不限。建议围绕“人工智能+”科技、产业、消费、民生、治理等重点领域，选取某一细分赛道或细分场景，提交具有实际应用价值的场景解决方案。场景不分大小，重点关注场景创新性、技术适配性与应用落地性。

三、作品要求

1.参赛作品需聚焦“场景创新”核心，明确场景的新颖性，详细说明场景挖掘的背景、用户痛点及未被满足的需求，避免重复已有成熟应用场景。
2.方案需深度融合人工智能技术或软硬件产品，技术或产品选型需与场景需求高度适配，体现“技术赋能场景”的核心逻辑，避免技术与场景脱节。
3.提交材料需包含完整的技术方案，包括场景需求分析报告、创新场景定义说明、AI技术/产品实施方案、功能演示视频或原型、效果验证数据，跨专业组队需说明成员分工与协作机制。
4.需突出场景创新点与差异化优势，包括场景挖掘的独特性、技术应用的创新性、用户体验的优化性，对比同类场景或传统解决方案的核心差异。
5.方案需具备落地可行性，需说明实施条件、资源需求、推广路径，鼓励结合具体行业资源或试点场景提供落地证明，体现社会效益或商业潜力。
6.作品需符合国家法律法规与行业伦理规范，涉及用户隐私、公共安全等场景的需提供合规说明，数据使用需合法合规，尊重场景相关方权益。

四、评分规则

AI+场景创新-评分规则

评分项目	评分细则	分值
创新性（20分）	提出全新的“AI+行业场景”融合应用模式，有效解决实际问题，具有开创性，得14-20分； 对现有融合应用方式进行显著改进，形成独特解决方案，得7-13分； 创新程度较低，仅做常规应用，得0-6分。	20
需求分析（15分）	深度结合具体场景，问题剖析深入全面，准确把握用户需求，需求调研方法科学合理，得10-15分； 需求分析较完整，但存在部分不足，得5-9分； 需求分析不清晰，无法支撑解决方案设计，得0-4分。	15
解决方案可行性（20分）	技术路线合理，系统架构设计科学，功能模块完整且可实现，得14-20分； 方案基本可行，但存在部分技术难点未解决，得7-13分； 方案可行性差，难以实施，得0-6分。	20
项目实施（15分）	实施计划详细，技术实现难度高且完成质量好，团队协作高效，得10-15分； 实施过程基本完成，但存在部分问题，得5-9分； 实施过程不完整，存在明显缺陷，得0-4分。	15
测试与验证（10分）	测试方案严谨，验证结果充分可靠，问题分析与改进措施合理，得7-10分； 测试验证较完整，但存在部分不足，得4-6分； 测试验证不充分，结果不可信，得0-3分。	10
应用效果（15分）	应用效果显著，有效解决实际问题，成果丰富且价值高，得10-15分； 有一定应用效果，但成果有限，得5-9分； 应用效果不明显，成果价值低，得0-4分。	15
总结与展望（5分）	总结全面准确，展望合理且具有前瞻性，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、创新方案参考大纲

（一）项目概述
1. 背景与意义：阐述项目所针对的实际问题产生的行业、学科背景，分析问题现状及对产业发展、民生改善、社会治理或实际业务的影响，明确利用“人工智能+场景创新”解决该问题的重要意义与价值。
2. 目标定位：清晰界定项目目标，包括预期解决的具体问题、达成的技术指标、产生的科研或实际效益等，明确项目在“AI+场景创新”领域的核心定位。

（二）需求分析
1. 问题剖析：深入分析实际问题的本质、关键难点及现有解决方案的不足，从场景应用和人工智能技术两个维度，明确问题解决的关键需求。
2. 用户需求调研：通过问卷调查、访谈、案例分析等方式，收集目标用户（如科研人员、行业从业者等）的需求，整理归纳用户对解决方案在功能、性能、操作等方面的期望与要求。

（三）解决方案设计
1. 技术路线规划：结合场景应用和人工智能技术，设计整体技术路线。选择合适的人工智能算法、模型（如机器学习算法、深度学习模型等），说明与具体场景的融合路径、核心逻辑，以及如何利用该技术精准解决场景痛点。
2. 系统架构设计：绘制系统架构图，展示解决方案的系统组成，包括数据层、算法层、应用层等，描述各层功能及数据交互流程，确保架构具备可扩展性和稳定性。
3. 功能模块设计：详细说明解决方案的核心功能模块，如数据处理模块、智能分析模块、决策支持模块等，阐述每个模块的功能、实现方式以及与其他模块的协同关系。

（四）项目实施
1. 实施计划：制定详细的项目实施计划，明确各阶段任务、时间节点、责任人，包括数据采集与预处理、算法模型训练与优化、系统开发与部署等环节的具体安排。
2. 技术实现：描述项目实施过程中的关键技术实现细节，如数据采集方法、算法模型训练过程、系统开发所使用的工具与技术等，展示在“AI+场景应用”融合应用中的技术能力。
3. 团队协作：介绍项目团队成员的专业背景与分工，说明团队在跨学科合作、技术交流等方面的协作机制，确保项目顺利推进。

（五）测试与验证
1. 测试方案：设计全面的测试方案，包括功能测试、性能测试、可靠性测试等，制定测试用例，明确测试指标和评估标准，确保解决方案满足项目目标和用户需求。
2. 验证结果：展示测试过程中的数据与结果，分析解决方案在实际应用中的有效性、准确性和稳定性，与预期目标进行对比，说明存在的问题及改进措施。

（六）应用效果与成果
1. 实际应用情况：介绍解决方案在实际场景中的应用过程，包括应用的范围、对象、方式等，通过实际案例说明解决方案如何解决实际问题，提升科研效率或产生实际效益。
2. 成果展示：展示项目取得的成果，如科研论文发表情况、专利申请情况、实际业务指标提升数据、用户反馈评价等，量化体现“AI+场景应用”融合应用的价值。

（七）总结与展望
1. 成果总结：全面总结项目的核心成果，重点梳理在“AI+场景应用”融合应用方面的创新点、成功经验，回顾项目实施过程中的关键突破与收获。
2. 未来展望：分析解决方案目前存在的不足，结合学科发展趋势和人工智能技术发展方向，提出未来改进方向和发展规划，如功能拓展、技术升级、应用场景延伸等。

（八）附录
1. 代码与模型：附上关键算法代码、模型文件及相关说明文档，展示技术实现的细节与可复现性。
2. 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。
3. 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。