近日，第七届全球校园人工智能算法精英大赛总决赛圆满落幕。作为跻身“全国普通高校大学生竞赛目录”、深耕AI算法创新与实际应用的权威赛事，本届活动吸引961所高校的超过1.8万支团队参与。

我院的三支参赛队伍：

杨云老师指导，王子铮同学领队，姚俊弘、徐诣博、梁博安同学将共同开发的决策控制算法，完整实装在自主搭建的智能车中——智慧城市无人驾驶算法应用赛道；

黄贻凤、王晓明老师指导，杨钟乐、胡佳怡、熊宇安同学共同完成的作品《轨安智盾—基于多模态识别算法协同的轨道施工智能监管机器人》——AI + 创新创业 + 新工科赛道；

姚道金、詹白勺老师指导，吴国振、周奔、郭景安同学共同完成的作品《智轨探行——基于AI多模态自适应的钢轨探伤车》——AI + 应用创新 + 新工科赛道。

三支队伍全部问鼎最高奖项，荣获全国一等奖，实现了获奖等级与数量的双丰收！更值得一提的是，在强手如林的巅峰对决中，智慧城市无人驾驶算法应用赛道团队力压群雄，以全国第二的优异成绩折桂，充分彰显了我院拔尖创新人才培养的雄厚实力。

作品简介：本作品基于赛曙I型车模，打造出一套高性能、可扩展的自主驾驶系统。整车采用轻量化机械结构与阿克曼转向设计，在确保灵活操控的同时，也兼顾了行驶过程的稳定性。在硬件架构上，系统构建了分布式的控制体系：以EdgeBoard边缘计算卡作为上位机，负责实时环境感知与决策计算；以英飞凌TC264D微控制器作为下位机，执行高精度的电机驱动与运动控制；驱动部分采用DRV8701E栅极驱动器配合H桥电路，实现了对直流电机的闭环控制与多重安全保护；在软件算法层面，团队成功在嵌入式平台(EdgeBoard)上高效部署并融合了基于PaddlePaddle的深度学习模型与传统视觉方法，实现了对12类交通元素的可靠识别；通过优先级状态机处理多场景决策，并运用贝塞尔曲线进行平滑路径规划；结合自适应PID控制算法，确保车辆在动态环境中实现精准跟踪与平稳运行。

本项目由姚俊弘负责感知算法开发、梁博安主导决策规划与系统集成、徐诣博专注运动控制与硬件驱动。三人通过紧密协作与反复调试，最终形成一套完整、稳定的无人驾驶解决方案，为园区物流、智慧停车等实际应用场景提供了坚实的技术基础。

作品简介：本作品立足 AI + 创新创业 + 新工科赛道，直击铁路施工维护 “难预警、难规范、难溯源” 核心痛点，打造基于多模态识别算法协同的轨道施工智能监管机器人。系统创新融合激光 - 声音双信号检测机制与改进Yolov10 模型，实现 3km 内列车精准预警、施工区域内人员违规行为 高精度识别，打破传统人工监管局限。采用轻量化部署设计，可快速落地于铁路工务段、电务段等多元作业场景，适配复杂路况与全天候作业需求。作品响应国家轨道交通智能化政策导向，契合铁路装备准入标准，为轨道施工安全提供 “预警 - 监管 - 溯源” 全链条解决方案，彰显学子在 AI 技术落地与工程实践中的创新突破。

作品简介：本作品立足 AI + 应用创新 + 新工科赛道，直击钢轨探伤 “效率低、精度差、覆盖窄” 核心痛点，打造基于 AI 多模态自适应的钢轨智能探伤车。系统创新融合相控阵超声检测、HSV+SSD 视觉识别与 PCA+BP 神经网络算法，实现 52km/h 高速检测下 99.7% 伤损检出率、0.1mm 级精准识别，覆盖钢轨内外部伤损及扣件缺陷，打破传统探伤车单模态局限与人工复检依赖。采用轻量化部署与单轨自适应平衡设计，可快速落地于铁路日常维护、新线验收、应急检测等多元场景，适配复杂路况与全天候作业需求。作品响应国家 “人工智能 + 交通运输” 政策导向，契合 GB/T 2585 钢轨探伤标准，为铁路运营安全提供 “检测 - 识别 - 分类 - 溯源” 全链条解决方案，彰显学子在 AI 技术产业化与轨道交通智能化中的创新突破。

此次佳绩的取得，离不开参赛学子的刻苦钻研，更凝聚了指导老师的悉心引领与学院的大力支持。未来，我院将继续致力于人才培养与科技创新，鼓励更多学子投身科创竞赛，为培养更多高素质创新型人才贡献力量！