首届北京市大学生“人工智能+”创新大赛获奖名单确认！北航五支参赛队伍全员获奖，斩获4项一等奖和1项二等奖，一等奖个数荣登北京市高校第一。
前期由人工智能学院负责校内选拔赛，经过激烈角逐，最终选出5支参赛队伍代表北航参加市级比赛，并最终在赛场上脱颖而出。无论是在AI赋能文化创新的创意比拼，还是在医学影像AI诊断、遥感图像智能分类、大模型驱动人才供需适配的应用场景中，北航学子均凭借扎实的理论功底、卓越的工程实践能力拿出了具体的解决方案。
大赛由北京市教育委员会主办、北京工业大学承办，中国电信北京公司协办，旨在立足新时代人工智能发展前沿与首都战略需求，深化产教融合与科教融汇。大赛设立“智核突破挑战赛”、“产智融合应用赛”、“元创开拓创意赛”三大板块，全面检验学生从基础算法到工程落地的综合能力，构建了“赛、会、展”三位一体的立体化格局，将赛题设计权交给中国电信、京东科技、旷视科技等领军企业，直接瞄准产业技术攻关与真实应用场景。本次大赛共吸引了全京1.1万名大学生报名，覆盖全部在京985高校。经过校市两级层层选拔，最终来自55所高校的222支精英队伍、921名选手挺进决赛。教育部党组成员、副部长徐青森，北京市委常委、教育工委书记于英杰，北京市教育委员会主任李奕，北京工业大学党委书记何明等领导出席。
附：参赛项目简介
01
天眼寻踪：面向复杂环境的鲁棒图像分类系统
项目名称：天眼寻踪：面向复杂环境的鲁棒图像分类系统
所获奖项：一等奖
所属学院：人工智能学院
所属赛题：遥观万象 遥感图像智能分类
项目成员：裴昱轩 程璨 桑家勇 程子墨
指导老师：季梦奇
项目介绍：
本项目旨在解决在受限资源和复杂成像环境下的遥感图像分类问题。由于不能使用预训练权重，且数据包含大量模糊、噪点的“困难样本”，模型需具有极强的抗干扰能力和泛化性。我们设计了名为 Titan-ConvNeXt 的深度学习系统，采用“强增强 + 现代架构 + 多尺度推理”的策略，旨在推动遥感数据处理从传统人工判读向自动化、智能化分析的模式变革。
02
面向眼底筛查的轻量化DR分级与风险提示模型
项目名称：面向眼底筛查的轻量化DR分级与风险提示模型
所获奖项：一等奖
所属学院：生物与医学工程学院＆医学科学与工程学院
所属赛题：慧眼识疾 医学影像AI诊断
项目成员：高子唯 陈曦露 胡涵婷
指导老师：牟玮
项目介绍：
糖尿病性视网膜病变（DR）作为工作年龄人群致盲首因，且临床诊断中存在病灶特征细微、数据类别不平衡、样本量受限及图像质量差异等核心痛点，本研究提出基于ResNet18与双流级联融合的轻量化DR分级与风险提示模型，满足早期发现与重症预警的临床需求。
03
非遗美学指纹图谱系统
项目名称：非遗美学指纹图谱系统
所获奖项：一等奖
所属学院：可靠性与系统工程学院
所属赛题：遗韵新生 AI赋能文化创新
项目成员：郭佳轩 杨安毅 林煜翔 袁丽涵 刘一航
指导老师：李晓阳 廖伟骏
项目介绍：
“AI4Areation——非遗美学指纹图谱系统”是基于人工智能技术构建的非物质文化遗产美学分析与传承平台。项目针对非遗传承中的“静态化”“单向化”困境，通过机器学习提取13个非遗美学量化指标，结合随机森林与多层感知机模型，实现画作风格识别与创作力评估。系统搭建起艺术与科技之间的桥梁，推动非遗美学从“静态保护”走向“活态传承”，为文化教育、智慧博物馆及美育推广提供创新解决方案。
04
基于能力网络分析的人才适配量化评估系统
项目名称：基于能力网络分析的人才适配量化评估系统
所获奖项：一等奖
所属学院：经济管理学院
所属赛题：模力解码 大模型驱动高校人才供需适配
项目成员：蒙金穗 杨渝青 韩泽辉 郎济琛 胡露云
指导老师：赵吉昌 吴文峻
项目介绍：
SparkiePath 是一款基于能力网络分析的人才适配量化评估系统，围绕“模型为核，数据为脉”的理念，构建了“分析—匹配—反馈”的闭环机制。辅助学生制定个性化学习路径与职业发展规划，提升高校人才培养与产业需求的结构协同效率。
05
京才AdaptLink:大模型解析岗位需求与政策趋势
项目名称：京才AdaptLink:大模型解析岗位需求与政策趋势
所获奖项：二等奖
所属学院：人文社会科学学院
所属赛题：模力解码 大模型驱动高校人才供需适配
项目成员：罗清钰 王奕晴 蔡景诞 彭诗清 龚声洋
指导老师：王哲
项目介绍：
京才 AdaptLink 围绕“能力”这一关键变量，联动学生、高校与企业，利用大模型解析岗位需求与政策趋势，推动人才培养与产业方向的前瞻性匹配，助力教育与就业面向未来协同发展。
