Smart Hardware Product Competition
赛题背景
在全球产业智能化浪潮中,人工智能与物理设备的深度融合正加速重构传统硬件生态。据IDC预测,2025年全球AIoT市场规模将突破6,500亿美元,而中国作为全球最大物联网市场,企业级支出规模预计2026年达2,940亿美元,复合增长率13.2%。然而,硬件智能化转型仍面临多重挑战:端侧算力与算法复杂度的失衡导致体验割裂,如智能设备难以实时处理高精度视觉任务;人机交互范式滞后,传统硬件无法适应多模态交互需求;定制化场景需求与规模化生产矛盾突出,尤其在工业质检、智慧康养等长尾领域。
当前,技术突破为硬件创新注入新动能。边缘计算芯片(如中星微“星光智能五号”单芯片运行DeepSeek大模型)和轻量化算法(如TinyML、SLM模型)的成熟,使得端侧设备实现“感知-决策-执行”全栈智能化成为可能。同时,人形机器人等新型智能终端在工业场景中崭露头角,例如特斯拉Optimus已规划2025年量产数千台,应用于汽车制造中的搬运、质检等半柔性工序。这些技术演进与场景需求共同指向一个核心命题:如何通过AI算法与物理设备的深度耦合,重塑传统硬件的功能边界与产业价值。
赛题目标
本赛道聚焦“AI驱动的硬件范式跃迁”,要求参赛团队以人工智能算法为核心引擎,设计具备规模化落地潜力的智能硬件产品或传统设备智能化改造方案。重点关注突破以下维度的参赛项目:
1. 技术融合创新
- 算法-硬件协同优化:通过轻量化模型部署(如SLM、TinyML)、异构计算架构设计(如RISC-V+NPU)或新型芯片技术(如FeFET存储计算一体芯片),突破端侧算力瓶颈,实现低功耗、高响应的智能决策。
- 多模态交互重构:结合传感器融合(如UWB定位、视觉-语音协同)与生成式AI能力,开发适应复杂环境的交互范式,例如具备语义理解能力的工业机器人或支持投影交互的AI可穿戴设备。
2. 场景定义与价值闭环
- 垂直场景深度适配:挖掘工业、医疗、家庭等场景中未被满足的智能化需求。例如,针对新能源汽车制造中的人工密集型工序(如电池组装),设计具备灵活运动控制与实时质检能力的协作机器人;或开发支持本地化大模型推理的AI芯片,赋能边缘设备自主决策。
- “硬件+服务”生态构建:通过硬件采集的数据反哺算法迭代,形成服务增值闭环。如智能康养设备结合健康数据分析提供个性化照护方案,或工业机器人通过工况数据优化产线调度策略。
3. 产业化落地能力
- 供应链与成本控制:明确从原型到量产的路径,例如采用国产化芯片架构(如中星微GP-XPU)降低对先进制程依赖,或通过模块化设计适配多样化需求。
- 商业成熟度验证:量化产品在能效比(如TOPS/W)、故障率(如工业机器人<0.1%)、部署成本(如AI芯片综合成本降至云端方案的1/3)等维度的竞争力。
差异化创新方向示例
- 人形机器人:结合强化学习与高精度运控算法,实现在非结构化环境中的动态作业(如仓储分拣、高危设备检修),并探索“硬件+云脑”的混合智能架构。
- AI芯片与模组:开发支持多模态任务的自适应芯片(如集成视觉-语音处理单元),或面向垂直场景的定制化算力方案(如农业巡检设备的低功耗图像识别芯片)。
- 传统设备智能化改造:通过嵌入式AI模块(如支持Matter协议的智能网关)快速升级工业设备,实现预测性维护或能耗优化,降低中小企业智能化转型门槛。
赛程
4月28日:赛事启动
4月28日—7月20日:报名阶段
7月25日—8月15日:初筛,评审团书面评审
8月16日—8月31日:复赛,选手提交答辩PPT评审团进行线上评审
9月1日:公布晋级名单
9月1日—9月15日 收集作品说明论文及答辩PPT
9月底(日期待定,为期1天):广州进行决赛答辩并现场公布冠亚季军&优胜奖
9月底(日期待定):颁奖典礼
晋级规则
初赛阶段:赛题方向前15名晋级
复赛阶段:赛题方向前8名晋级
决赛阶段:赛题评出冠亚季军各1名,第4、5名获优胜奖
评分标准
创新应用赛决赛评分标准 | ||
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评审维度 | 具体要求 | 分值 |
技术或产品领先性 |
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35 |
商业模式和实施方案 |
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35 |
团队竞争力 |
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20 |
答辩表现 | 整体答辩的逻辑性及清晰程度、回答内容准确可信、对评委感兴趣的方面能做出充分阐述。 |
10 |