面向智能体快速构建、AI应用高效开发、高效数据处理、行业内容创作、数据处理与分析、复杂模型训练、实时智能分析、智能决策支持等需求，利用高性能计算、云计算、边缘计算等技术，构建科学研究、金融科技、文化创意、教育培训、公共服务、工业制造、能源环境、智能数据中心、分布式训练平台、实时分析系统等场景。

赛题方向：

赛题一: 面向国产算力生态的知识发掘与应用

聚焦人工智能、复杂知识、算子优化、创新应用四大核心方向，探索新型的AI优化方法，提升国产算力平台的计算效率，并挖掘复杂系统中的知识结构，推动智能认知与决策。参赛者可以从以下几个方面展开研究和实践：

算子优化：针对国产AI芯片（如天数等），优化深度学习算子，提高模型计算效率，降低能耗，实现更高效的算力利用。

复杂知识挖掘：结合知识图谱、自然语言处理等技术，分析和挖掘国产GPU生态中的多源异构数据，构建面向开发者的知识体系。

创新应用探索：基于国产算力生态，开发适配于智慧城市、智能制造、医疗健康等领域的AI应用，提升国产AI技术的落地能力。

赛题二: 混合异构算力环境智能运维解决方案

针对现代智算中心混合异构计算环境（如CPU、GPU、NPU等）的运维挑战，通过设计智能运维框架，并利用大数据分析和机器学习技术进行故障模式识别、系统性能优化，提高智能运维系统的准确性和可靠性。解决方案需整合多源异构数据，实现对计算资源的统一监控、分析与管理，包括系统监控可视化、故障预测预警、资源动态调度等核心功能。参赛团队需构建能适应不同规模和配置环境的解决方案，达成对混合算力环境的全面运维管理、故障自动诊断和资源利用率优化，有效降低运维成本，提升系统整体可靠性。

赛题三: 面向Text2SQL场景能力进行微调挑战

针对在线算力应用场景，使用组委会提供的基础数据集，基于九章云极Alaya NeW在线算力平台提供的VSCode工具和算力包（GPU算力资源）完成对Llama3-8B模型的代码开发和模型微调，提升其Text2SQL能力。需要参赛选手在25 DCU（1 DCU =312 TFLOPS * 1小时）算力消耗完之前，完成最佳效果的模型微调和提交。允许自行调研更多的数据集、微调算法和代码，来提升微调的效果。

赛题四: 检索增强生成（RAG）召回命中率提升挑战

通过多种策略，如优化检索算法、文档格式自动转换，以及融合多种检索策略等方式，提高 RAG 系统在各类应用场景中的性能表现。参赛团队需要提出一套提升 RAG 命中召回率的解决方案。开发一个基于上述解决方案的 RAG 系统平台，并在多个标准数据集、复杂的文档类型情况下（扫描的PDF文件等）、在实际应用场景中进行测试，提供测试方案和测试数据，与主流开源的RAG系统进行对比验证，证明方案的可行性和先进性。实际应用场景应包含知识图谱问答、故障分析系统等。

赛题五: 创新代码生成与辅助技术AI编程工具

针对AI代码生成与编程辅助需求，利用开源DeepSeek模型的代码理解与生成能力，结合平台API扩展功能（如代码分析、调试接口），开发插件或独立应用，解决以下任⼀技术难题：

Code RAG：针对大量外部信息，实现基于代码检索信息并增强生成效果（如根据代码反查数据库匹信息以提升代码生成效果）。

文档辅助编程：将技术文档自动转化为可执⾏代码（如API借口生成、代码方法效果提升等）；

超大规模代码仓库的代码生成：支持千万级代码仓库的上细纹理解与生成。

Coding Agent拓展：基于MCP协议或者其他Agent框架实现动态的Agent。

赛题六: 基于多模态AI Agent的教育科研智能助手平台

针对教育科研领域科学研究过程中数据检索、整理、分析和内容生成等环节的工作效率与研究质量提升需求。基于多模态开源大模型，结合AI Agents技术，设计和实现一个适合科研人员的智能助手平台或工具链。实现智能文献检索与摘要生成能力；多模态科研数据的智能分析（文本、图表、视频、语音）；具备多Agent协作，实现科研任务的自动分解与执行；提供科研内容自动生成（如研究报告、PPT、数据可视化等）。

赛题七: 智能数字教师培训内容生成与交互优化方案

针对数字化和智能化教学中培训老师需要快速、高质量地生成教学内容并高效地与学员互动等需求，利用大模型（如Llama3、DeepSeek、Qwen等）和异构算力环境（CPU/GPU/NPU），设计一个智能化的教师培训内容生成与互动系统，具备智能课件生成、互动问答助理、多模态内容融合、反馈优化机制等能力，帮助数字培训教师实现智能化自动生成教学课件（PPT）、讲义、微课视频、测验题目；实时分析和响应课堂互动数据，提供即时问答和个性化教学建议；可视化教学内容生成流程与互动效果评估分析。

赛题八: 基于多模态大模型的通⽤AI Agent平台

针对开源多模态大模型的通用AI Agent构建需求，实现基于多模态大模型的通用AI Agent平台或工具链。支持可视化将复杂需求拆解为可执行的子任务链；集成多种扩展能力（如多Agent协作、浏览器自动化操作、MCP协议跨平台通信等）；实现与虚拟/物理环境的动态交互（如网页操作、数据库读写）；具备对特定场景的定制支持能力。需提交完整的平台架构设计文档，包括：通信协议支持（如MCP协议扩展），任务调度机制（如多Agent协作策略），容错处理方案（如任务失败回滚机制），开放接口支持。

赛题九: 基于全国产大模型的情知兼具虚拟数字人

基于国产大模型，构建情知兼具虚拟数字人相关软件、系统、平台或工具。参赛者可以从以下几个方面展开研究和实践：

数字人知识库：结合知识图谱与大语言模型（LLM），构建虚拟数字人的动态知识库，使其在垂直领域（如医疗咨询、金融客服）中实现精准、可解释的问答与决策支持。

数字人情感化行为：开发具有情感表达能力的虚拟数字人行为生成系统，精准识别喜、怒、哀、乐、惊、惧及中性七种基础情感，并覆盖微表情、肢体语言与语调的智能适配，提升人机交互自然度。

国产化生态适配：基于国产算力硬件，开发可快速部署的虚拟数字人解决方案，重点突破智慧政务、在线教育等场景中的技术卡点。

赛题十: 工业大模型多模态训练数据集构建与质量优化方案

针对工业场景下大模型应用的特殊需求，设计一套高效的多模态数据处理与数据集构建方案。参赛团队需重点解决以下挑战：一是工业文本数据的专业术语识别、关键信息提取和指令数据生成；二是工业图像和视频的场景分类、目标检测与描述生成；三是多模态数据的关联与对齐，建立文本-图像-视频的语义连接；四是构建符合工业场景特点的偏好数据集，设计合理的评分标准与收集机制；五是评估数据集的构建与验证方法，确保模型在工业专业能力方面的可靠评估。

智能算力专项赛采用“开放场景”竞赛模式，立足杭州，面向全国各地公开征集不少于120个智能算力场景的应用创新项目参赛。赛事通过网络选拔、重点推荐、行业晋级、路演比拼、赛奖嘉年华等重点环节角逐，推荐专项或产业获奖项目进入全国总决赛。

（一）参赛报名(2025年4-6月)。各单位做好专项赛事推荐宣传工作，组织参赛团队踊跃报名。通过登录全国人工智能应用场景创新挑战赛官网（www.cicas.cn）了解赛事详情。报名系统开放时间为2025年4月28日24:00，参赛报名截止时间6月30日24:00。

（二）网络选拔赛(2025年7月)。组委会负责组织形式审查，在审查参赛项目信息完整性和合规性基础上，邀请评委采用项目初筛、客观评估等网络选拔方式，产生优胜项目。按照网络选拔赛要求，应在7月31日24:00前完成项目选拔工作，产生的优胜项目按评审比例入围省级专项赛。

（三）省级专项赛(2025年8-9月)。每场专项赛遵循专业评审、择优晋级原则，从三个组别角逐出获奖项目。各地已入库省级“专精特新”企业团队的项目优先进入专项赛。智能算力专项赛共设特、一、二、三等奖四个等级，线下路演答辩与颁奖活动将于8月底-9月初在杭州市举办，具体方案另行通知。

组委会通过大赛官网、官方微信公众号等平台分别对省级专项赛的获奖结果公示，接受社会监督。

1.高校种子组

(1)参赛团队和项目在大赛报名截止之日前尚未完成工商等各类登记注册。

(2)参赛团队限15人（含指导老师不超过2人、项目负责人1人），参赛申报人须为项目负责人，项目负责人及成员均须为普通高等学校（院所）在读专科、本科、硕博研究生，专业不限，并邀请至少1位在校老师做项目指导。

(3)项目负责人、项目团队成员须明确在项目中的定位，如技术研发、市场推广、品牌宣传、项目管理等；指导老师须明确在参赛项目中的定位，如指导了项目的哪些技术攻关问题或项目成员路演材料答辩等。

(4)参赛项目在创新成果转化、工程创造、技术商业应用和市场推广颇具潜力，具备技术创新点或应用创新模式，产品性能优势明显，须有项目技术工程应用落地案例。

(5)高校院所科技成果转化项目参加本组比赛，具有明确的技术路线和实施方案，可在实际场景中落地实施。

2.企业初创组

(1)未融资（有实体公司、技术研发团队、市场营销团队），员工人数5人以上的企业。

(2)已完成融资天使轮、A轮/A＋轮融资的企业。

(3)参赛项目须是参赛团队原始创新的项目（本项目参加本届创新挑战赛的选拔赛、专项赛、总决赛时均未参加其他国内外赛事）。

(4)参赛团队限15人（含1名项目负责人，须为团队联合创始人之一），项目负责人、项目团队成员须明确在项目中的定位，如技术研发、市场推广、品牌宣传、项目管理等。

(5)参赛项目至少有3名及以上核心团队成员，拥有自主知识产权，核心技术产品具有良好应用价值、市场竞争力和产业化前景等。

3.企业成长组

(1)已完成B轮/B＋轮融资及以上企业。

(2)人工智能领域头部企业，或国家级、省市级“专精特新”企业。

(3)参赛项目具有成熟的产品、商业模式，以及较强市场竞争力，且为正向盈利的企业（须上传财务佐证材料，如审计报告等）。

(4)参赛项目须是参赛团队原始创新的项目（本项目参加本届创新挑战赛的选拔赛、专项赛、总决赛时均未参加国内外其他赛事）。

(5)参赛团队限15人（含1名项目负责人，须为团队技术负责人之一），项目负责人、项目团队成员须明确在项目中的定位，如技术研发、市场推广、品牌战略、项目管理等。参赛申报人须为项目负责人或技术部门负责人。