为深入贯彻党中央、国务院关于加快人工智能产业创新发展的决策部署，加速人工智能核心技术攻关和行业应用，着力解决人工智能重大产业化问题，推动通用人工智能与未来产业、实体经济高质量发展，中国人工智能学会主办的“2025第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛智能光电(深圳)专项赛”立足深圳，面向全国公开征集智能光电场景的应用创新项目参赛。

智能光电专项赛聚焦以下场景：

面向高效光电信息处理、智能化控制及跨领域融合的应用需求，利用光电效应、光电传感器、分布式光纤传感（DAS）、智能激光感知、激光雷达、AI、大数据和云计算、物联网、5G通信、区块链、数字孪生、BIM等技术，构建城市安全工程、自动驾驶、工业检测、医疗成像、智能手机拍摄、VR/AR体验、光伏发电、机器视觉、光电显示、智能监控等场景。

参赛团队可提供某一场景的具体应用解决方案，重点鼓励方法创新、跨界融合。

赛题解析

赛题一：基于智能分布式光纤传感（DAS）与多模态感知融合的智慧城市安全工程

针对智慧城市安全工程中建筑结构健康监测、灾害预警及应急响应、城市生命线安全工程（燃气、供水、供电、交通等）及地下管网基础设施智能化监测的迫切需求，以智能分布式光纤传感系统（DAS）为核心感知手段，深度融合激光雷达（LiDAR）、光电传感器、声波探测、AI视觉等多模态感知技术，构建城市地上-地下全域动态感知网络。通过DAS实现长距离、高灵敏度的光纤振动、温度、应变实时监测，结合LiDAR三维建模与AI视觉场景解析能力，形成“光纤神经+多模态感知”协同机制。利用数字孪生与BIM技术构建城市基础设施全要素动态模型，重点突破DAS与多源数据融合的AI算法（如事件特征提取、噪声抑制、跨模态关联分析）及边缘计算能力，实现城市复杂场景下安全隐患（如地下管线泄漏、桥梁隧道形变、能源管网腐蚀、建筑裂缝扩展、地面沉降趋势、火灾热点演化）的毫米级感知、全生命周期评估与智能决策预警。通过区块链技术保障DAS多节点监测数据可信共享，构建“光纤感知-智能诊断-数字孪生-跨域协同”的城市安全防控体系，提升城市基础设施韧性及应急响应效率。

赛题二：面向自动驾驶的激光雷达-摄像头协同感知优化

针对自动驾驶在复杂环境（如夜间、雨雾、强光干扰）下感知精度与可靠性的核心挑战，通过深度融合激光雷达（LiDAR）点云数据与摄像头视觉信息，设计多模态AI感知模型，优化时空对齐、特征融合与目标识别算法，提升车辆对动态障碍物、小目标（如行人、锥桶）及复杂路况的感知能力。结合边缘计算与5G通信技术实现低延迟决策，并与高精地图、V2X车联网系统协同，构建“感知-预测-规划”全链路自动驾驶系统，推动L4级自动驾驶技术在开放道路场景的规模化落地。

赛题三：工业生产线智能缺陷检测与数字孪生优化

针对工业制造中高精度、高效率的零件质量检测与生产流程优化需求，通过融合机器视觉、激光感知技术与数字孪生技术，构建“检测-分析-优化”一体化智能系统。基于多模态数据（如高分辨率图像、激光三维点云）设计AI缺陷检测模型，实现微米级缺陷（如裂纹、划痕、尺寸偏差）的精准识别；结合数字孪生平台实时映射生产线运行状态，模拟工艺参数调整、设备故障预测及维护策略优化，推动智能制造全流程的降本增效与质量升级。

赛题四：AI驱动的医疗成像增强与智能诊断

针对医疗影像诊断中分辨率不足、伪影干扰及病灶识别效率低的核心问题，通过融合光电传感器（如高灵敏CCD/CMOS）与深度学习技术，构建从影像采集、增强到智能分析的全流程解决方案。基于生成对抗网络（GAN）、Transformer等模型优化低剂量CT/MRI影像质量，提升病灶区域的对比度与细节分辨率；结合多模态数据（如病理报告、基因数据）训练轻量化诊断模型，实现肿瘤、血管病变等疾病的早期精准识别与分级，推动临床诊疗向智能化、个性化方向发展。

赛题五：光伏发电效能优化与智能运维系统

针对光伏电站发电效率受环境因素（如阴影遮挡、组件老化、灰尘沉积）影响显著的核心问题，通过融合光电效应原理、大数据分析与多源感知技术，构建“监测-预测-优化”全流程智能运维体系。基于无人机搭载多光谱传感器与红外热成像设备，实时检测光伏板污损、热斑及电气参数异常；结合AI算法（如时间序列预测、强化学习）动态优化清洁策略、组件倾角与逆变器控制参数，提升发电效率与设备寿命，推动光伏电站从粗放运维向智能化、精细化运营转型。

赛题六：面向AR/VR的光电显示与交互技术创新

针对AR/VR技术对显示质量与交互实时性的核心需求，通过创新光电显示技术（如新型显示材料、微纳光学设计）与高效数据处理算法（如低延迟渲染、动态分辨率优化），提升显示系统的分辨率和响应速度；结合多模态交互技术（如眼动追踪、触觉反馈、手势识别），优化人机交互的自然性和沉浸感。通过传感器融合、环境感知与用户行为分析，实现虚实场景的无缝融合与交互意图的精准理解，推动AR/VR设备在硬件性能、软件适配及跨平台协同（如与5G、边缘计算系统的集成）等方面的突破。最终，将技术应用于教育、医疗、工业及娱乐等领域，实现高真实感、低眩晕的沉浸式体验，促进AR/VR产业链的智能化升级与规模化应用。

赛题七：跨领域融合的智能光电系统可信协同

针对城市级多场景协同管理中智能光电系统的数据异构性、安全性与实时性需求，通过构建基于多源异构数据融合的光电感知网络架构（如多光谱传感、分布式边缘节点），结合轻量化AI算法（如联邦学习、动态数据清洗）与可信计算技术（如区块链加密、隐私保护机制），提升光电数据的采集效率、传输安全与协同分析能力；设计跨领域智能协同平台，整合安防监控、交通调度、能源管控等场景的光电感知数据，开发多模态决策模型（如时空预测、异常检测），实现城市资源动态优化配置与突发事件快速响应。通过边缘-云端协同计算、协议标准化及多系统接口适配（如物联网、数字孪生平台），构建安全可信的跨域协同机制（如动态权限管理、分布式共识验证），推动智能光电系统在城市治理、公共服务及产业联动的规模化应用，助力智慧城市全场景智能化升级与可持续发展。