政策引导、技术迭代与场景创新的协同效应，正推动具身智能成为新一代战略性产业。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，加速具身智能核心技术攻关和行业应用，中国人工智能学会、江阴市人民政府联合主办的2025第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛具身智能机器人(江阴)专项赛正广泛征集应用创新项目。
具身智能机器人专项赛聚焦以下场景：
面向人形机器人在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧物流、智慧养老、智慧商业、智慧农业、智慧应急、智慧文旅等领域的应用需求，基于感知与交互技术、智能决策与学习能力、运动控制与执行技术、能源与材料创新、数据与仿真技术等，构建人形机器人在工业制造的装配、分拣、焊接、质检、危险环境作业等环节；养老服务与家庭服务的日常协作、情感陪伴；医疗健康的手术辅助、康复训练；极端环境与特种作业的灾害救援、太空探索；商业服务的智能餐饮、智慧零售以及交互服务的迎宾接待、安防巡检；智慧农业等应用场景的解决方案。参赛团队可提供某一赛题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：基于多模态感知的仿生灵巧手精密操作与触觉反馈系统
赛题目标
针对精密操作领域（工业装配、医疗手术）的精度极限（纳米级操作易损）、触觉反馈缺失（依赖视觉、效率低）、环境适应性差（难以处理多变微小目标）、人机协作壁垒及远程操作失真（缺乏真实手感）等核心痛点，围绕多模态感知、触觉建模、精密控制、产业应用等方向。
成果体现
围绕工业精密装配涵盖芯片、光学器件等微小零件处理与产品柔性化组装；医疗微创手术涉及机器人辅助手术、远程手术及康复辅助；拓展场景包括危险环境操作、科研实验自动化与高端服务业等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。
技术路径
多模态感知融合优化：传感器融合算法、嵌入式算力适配针对国产高精度传感器和嵌入式AI芯片，优化多模态数据（视觉/力觉/触觉）的实时融合算法。触觉知识建模与迁移学习：触觉特征提取、跨场景知识迁移。仿生控制算子优化：实时运动规划，针对国产机器人关节电机，优化逆运动学求解算法，设计动态能耗管理策略，能耗优化。
赛题二：具身智能垂直领域大模型的端到端任务规划与执行
赛题目标
针对智能制造产线、家庭服务机器人和物流分拣等场景中存在的复杂自然语言指令理解困难、多环节任务执行割裂导致效率低下、动态非结构化环境适应性差以及人机交互不自然等核心问题。围绕行业知识嵌入、动态决策优化、轻量化具身智能大模型、国产算力适配等方向。
成果体现
制造产线的动态订单解析、柔性调度、异常自主处理。家庭服务的场景语义理解、安全人机共处、个性化任务执行。物流分拣的零样本物体操作、数字孪生辅助路径优化等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。
技术路径
行业知识嵌入：针对生物医药等垂直领域，构建工艺参数、操作规范、设备特性的行业知识库，通过知识蒸馏技术将专家经验注入大模型，提升任务规划的精准性和可解释性。动态决策优化：设计基于在线学习的异常检测与恢复机制，对任务执行中的突发状况（如设备故障、环境扰动）生成替代方案，保障流程连续性。国产化适配：基于国产算力平台（如天数）训练轻量化行业大模型，开发端侧部署框架，实现低功耗实时推理（如单芯片支持10路并发任务）。
赛题三：国产化机器人AI芯片与核心零部件集成创新
赛题目标
针对高端工业机器人实时控制延迟、消费级人形机器人续航与运动灵活性矛盾、智能假肢生物信号-动作执行脱节等问题；围绕芯片设计、零部件集成、自主可控、产业应用等方向。
成果体现
工业机器人的高精度汽车焊装线、3C电子精密装配；消费级人形机器人的家庭陪伴机器人、仓储物流机器人；智能假肢设备的肌电控制仿生手、自适应膝关节假肢等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。
技术路径
芯片-硬件协同优化：AI芯片架构适配、功耗控制、实时性优化。核心零部件国产替代验证：材料性能测试、工艺适配、可靠性提升。自主生态应用拓展：行业解决方案、国产替代标准制定、生态工具链建设。
赛题四：跨场景智能协同的机器人协作系统
赛题目标
针对智慧城市公共空间面临的服务碎片化、安防响应慢、管理成本高；教育具身智能面临的实验风险高、操作理解难、资源割裂等核心问题；围绕群体智能、动态优化、国产化生态、行业场景闭环等应用方向。
成果体现
在公共场所、智慧城市、教育及国产化示范场景中，多机器人集群与数字人技术发挥作用，实现动态巡逻、环境监测、虚拟教学等功能，同时推进全栈国产多机器人系统部署与应用等，提供某一具体方向的应用解决方案。
技术路径
动态优化算法：解决多场景任务冲突与资源分配问题，基于强化学习的动态任务分配算法，多场景的实时优先级排序。异构系统互联与国产化适配：实现国产设备与进口系统的无缝兼容。创新应用场景探索：打造国产化多机器人协同标杆场景。
赛题五：特种机器人本体控制与复杂环境适应性
赛题目标
针对高危场景人机协同的人工作业风险高、复杂环境感知弱、应急响应超时等核心问题。围绕极端环境感知、多模态感知融合、强化学习算法优化、自主决策、国产化集成、行业应用创新等方向。
成果体现
在高危化工、矿山、火灾、地质灾害、海上风电、石油管道等复杂场景中，机器人凭借多模态感知融合、环境自适应与强化学习等技术，实现智能巡检、应急处置等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。
技术路径
环境感知与动态建模：多模态传感器融合、环境自适应算法、实时建图定位。本体控制与决策优化：强化学习、抗干扰控制、能耗优化。国产化硬件生态集成：芯片适配、材料替代、系统验证。
报名方式
符合条件的高校或企业团队请登录大赛官网（www.cicas.cn）注册申报。
联系方式
全国人工智能应用场景创新挑战赛组委会秘书处
联系人：王 洁
手 机：15726613955
全国人工智能应用场景创新挑战赛具身智能机器人(江阴)专项赛秘书处
联系人：孙 奕
手 机：18861630663