對貴州大學研三學生秦君鵬及其團隊來說，今年的“挑戰杯”是他畢業前的最后一次“大考”，也是他成長經歷中的最新注腳。今年3月，在華為云計算技術有限公司發布“基于端云算力協同的疲勞駕駛智能識別”賽題時，他們團隊毫不猶豫“揭榜”，一路過關斬將奪得“擂主”。

　　10月27日至31日，由共青團中央、中國科協、教育部、中國社會科學院、全國學聯和貴州省人民政府共同主辦，貴州大學承辦的第十八屆“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽終審決賽在貴州大學舉行，這是“挑戰杯”競賽首次落戶貴州。

　　本屆“挑戰杯”以“科創筑夢，挑戰未來”為主題，進一步突出育人導向，搭建主體賽、“揭榜掛帥”專項賽、紅色專項活動、“黑科技”展示活動有機組成的“1+1+2”賽事整體架構，形成差異定位、文理各擅、高低搭配的賽道格局，累計吸引全國2000多所高校、40余萬件作品、250萬名學生參賽。

　　華為首度發榜 擂臺硝煙陣陣

　　今年，華為云計算技術有限公司首次作為“挑戰杯”“擂臺賽”專項賽發榜單位，面向全國高校發布“基于端云算力協同的疲勞駕駛智能識別”賽題，最終評選出南昌航空大學、貴州大學、浙江師范大學、華中科技大學、安徽大學5所院校的作品為特等獎，進入終審決賽，爭奪“擂主”。

　　“賽題一樣，想要勝出，那比拼的就是誰的方案更創新，系統模型算力和效能更優越。”貴州大學計算機學院數據安全與網絡安全重點實驗室研三學生付玉杰告訴記者，在“揭榜”后，他迅速吸納了擅長智能算法、圖像識別等領域的同學完成團隊組建。

　　傳統的疲勞駕駛行為檢測方式分為圖像識別、臉部關鍵點識別兩個步驟，即終端識別到人臉圖像后，根據眼部、嘴部等關鍵點的形狀、大小、距離分析是否有閉眼、打哈欠、看手機等行為，最終將識別結果反饋至終端。

　　“這種模式存在檢測速度慢、端云計算難協同等技術壁壘，不適用于智能檢測。”秦君鵬說，團隊為解決這一難點，嘗試使用一段式目標檢測方案，設計并訓練模型，直接識別圖像是否為疲勞駕駛行為，省去關鍵點定位等流程。

　　“我們也采用類似的單階段分類策略，讓模型反應更快。”安徽大學信號與信息處理專業學生、項目負責人鄧英劍告訴記者，團隊還設計了一種高效的特征融合模塊，實現了單一技術框架在白天和夜間多駕駛場景下的應用。

　　根據賽題，參賽作品要設計出云端控制系統和實物終端，并實現兩者的有效鏈接。在項目籌備過程中，5個項目團隊都發現，不論如何調整參數，數據傳輸始終存在延遲，尤其是網絡信號不足或系統的算力不足時，很有可能出現中斷，而疲勞駕駛的識別和提示要求在短時間內完成，否則很容易造成交通事故。

　　針對這一痛點，付玉杰及團隊成員萌發了端側到端側的模型方案，降低了成本和能源的消耗，在“終極PK”后獲得了這一賽題的“擂主”。

　　南昌航空大學軟件學院軟件工程專業研三學生、團隊負責人張偉認為，“揭榜掛帥”專項賽要求在短時間內把停留在實驗室里的想法、概念變成實實在在可運行的代碼、可解決現實痛點的方案系統，“無疑是一次高強度的集中式綜合訓練”。

　　張偉坦言，團隊組建初期，由于對目標檢測相關知識的了解不夠，設計方案時常常遇到瓶頸。在初賽結束前3天，他們作品的系統評分卡在89-90之間，難以突破。但團隊成員沒有放棄，而是緊急頭腦風暴，反復調整參數，提高模型性能。

　　團隊指導老師陳英清晰記得9月21日晚，張偉告訴他項目以總分第一的成績獲得全國特等獎時的場景，“學生們在實驗室里興奮地歡呼起來”。他認為，“挑戰杯”的意義不僅在于競技，還在于創新思維的碰撞，比賽期間，他以競賽為牽引，帶著學生學習其他項目團隊的方案理念，自查不足，查漏補缺，將科學精神、創新思維、競賽激情貫穿學生創新創業教育全過程。

　　據悉，本屆“揭榜掛帥”專項賽聚焦科技發展前沿和關鍵核心技術，聚焦哲學社會科學領域的重大課題和現實問題，“掛榜”的賽題由21家單位提供，專項賽參賽學校學生提交近2000件作品，數量是上屆的3倍。230余所高校的700余件作品入圍終審，105個項目通過前期終審決賽入圍“擂臺賽”，每個賽題的5支前期獲“特等獎”的團隊強強對話，爭奪21個“擂主”席。

　　為打通大學生科技創新成果轉化的“最后一公里”，發榜單位還與21個賽題“擂主”團隊現場集中簽約，兌現榜單約定的科研經費獎勵和支持舉措等，持續助力做好學生科技創新成果向現實生產力轉化，促進大學生創新成果與社會、市場、產業的對接融合。

　　把“挑戰杯”經歷寫進簡歷里

　　“我們團隊成員都是‘00后’，社會使命感很強。有些隊員是在海邊長大的，對海洋垃圾造成的環境污染有著更為深刻的感受。”10月29日，在挑戰杯“黑科技”展示區，廣州大學機械與電氣工程學院學生王梓熙向記者介紹團隊項目《藍海衛士 ——全自動海洋垃圾回收系統》的研究初衷，自主研發的全自動海洋垃圾回收設備引來不少師生駐足參觀。

　　記者看到，設備是略顯粗糙的機電一體化裝置，鋼架結構、攝像頭、螺絲都清晰可見，模擬海面行駛時，可精準識別塑料袋等垃圾物，并自主規劃路線航行，精準收集垃圾至緩沖艙。艙滿后，設備的壓縮裝置將垃圾沉入水下，借助慣性壓入水下柔性網內儲存。

　　“市面上已有的海洋垃圾回收設備基本都是人工或半人工的，全自動的還很少。”團隊成員、廣州大學機器人工程專業大二學生陳奎庚介紹說。

　　項目從校賽、省賽，再到獲評國賽“星系級”作品，陳奎庚及其團隊成員坦言，每一階段的評委老師都給予了他們許多建設性的指導意見。

　　劉長紅第四次作為指導老師帶隊參加“挑戰杯”國賽，他認為“黑科技”展示活動是鼓勵大學生提出和論證充滿想象力、創造力的新思路、新方法、新技術，“挑戰杯”的初心歸根結底是創新人才的培養，這與廣州大學交叉融合的創新能力培養體系理念不謀而合。

　　2014年，廣州大學學生自發成立了創客協會，機械與電氣工程學院每年都將參觀創客實驗室作為新生入學教育第一課的最重要內容。王梓熙便是在這樣的契機下加入了海洋垃圾回收系統研發團隊，并從研究助理成長為創客協會會長，用自己的成長故事感染、激勵更多學生勇于創新。

　　自稱“勞動用工小隊”隊長的趙克君也有著同樣的感受。

　　趙克君是貴州大學公共大數據國家重點實驗室大數據技術與工程專業碩士二年級學生。研究生一開學，他便在指導老師王崎和學長、學姐的帶領下，參與到了《勞動用工大數據要素化助力農民工就業新途徑》項目中。

　　項目啟動初期，他和團隊成員前往貴州省各個項目建筑工地，實地調研了解務工人員的反饋和需求，對建筑行業的勞動用工情況進行廣泛調查，最終確定了項目研究方向——數字畫像模式匹配農民工與企業招工。

　　“以前農民工找工作是通過工友介紹或者是自己去建筑工地碰運氣，如果通過中介找工作，工資還會打折扣。”據趙克君介紹，他們將貴州大數據發展管理局給予的勞動用工數據，分成年齡、工作經驗、技能特長等19個維度數據，再將企業招工相關的近8000個項目生成電子檔案，進行信息量化與多源異構數據融合，構建農民工和企業數字畫像，不僅可以實現農民工和企業間的實時動態直接鏈接，還可以輔助政府決策，助力農民工就業。

　　目前，項目已覆蓋了貴州省約220萬農民工、9162家企業，接入了1萬多個項目，幫助了47.85萬農民工就業與5112家企業招工。在此次比賽中，項目獲得了“公共大數據要素化”賽題擂臺賽的最佳人氣獎。“我要把參賽經歷寫進簡歷里。”趙克君說。

　　敢挑敢戰 最青春

　　“我們可探見橋梁微米級裂紋，靈敏度高，科技感十足。”長沙理工大學土木學院《藍海長通——跨海特大橋隱蔽病害智能感測聯動修復技術》項目展位前，周昊拿著近120頁的作品書和項目宣傳頁熱情地向參賽師生介紹道。

　　隨著“海洋強國”被納入國家發展戰略，以跨海大橋為首的海工設施建設掀起狂潮，跨海大橋所面臨的海上鹽霧、氯鹽、硫酸鹽等復雜環境下的侵蝕困擾以及隱蔽病害問題日益凸顯。

　　“以往橋梁維修需要人爬上去，耗時長也易發生危險，即使用無人機拍攝，也只能拍攝到橋梁局部，不能全面掌握橋梁情況。”周昊告訴記者，在指導老師馬亞飛的帶領下，學生團隊敢于向這一國家級創新研究發起挑戰，展開了兩年的不間斷研究。最終，以完全自主研發的算法模型為核心，首創了集成式橋梁智能感測裝置與運維評估系統。

　　該設備借助超聲成像技術感知橋梁內部鋼筋銹蝕情況，無須接觸橋梁便可智能診斷橋梁高空外觀病害。首創的多維多源信息融合數字孿生橋梁安全智能評估系統，操作者可直觀看出橋梁橋體病害全貌及程度，大大提升評估的效率和精度，項目技術已應用于6個省市的11座特大型橋梁。

　　周昊坦言，兩年多來，團隊輪休勞作試驗，克服了室外高溫、高空作業的困難，以及沿海極端氣候環境帶來的挑戰，制作了數百個試件，收集了上萬份試驗數據，最終帶著項目成果走上“挑戰杯”國賽決賽舞臺。

　　項目展覽現場，大連理工大學控制科學與工程學院自主研發的“面向智能運維的航空發動機虛擬試車臺”，吸引了不少關注。在虛擬技術的支持下，師生可現場體驗航空發動機的超寫實運行和智能維護。

　　“作品核心功能是虛擬試車和關鍵參量推演。”團隊成員劉墨然解釋道，航空發動機被譽為現代工業“皇冠上的明珠”，是飛機的“心臟”，團隊項目技術的挑戰性不言而喻。

　　傳統的發動機試車以地面真機實測為主，在排查故障時往往需要拆機，導致研發、運維成本較高。而使用團隊構建的虛擬航空發動機，工作人員可對航空發動機內部重要的、傳感器不可直接測量的參數進行推演，為航空發動機的設計、生產、運維等階段提供關鍵數據支撐。

　　據項目指導老師徐昌一介紹，作為曾主辦過“挑戰杯”賽事的高校，大連理工大學始終以此類高水平科技競賽為牽引，探索實施了本科生“三早”工作坊，即“早進課題、早進實驗室、早進科研團隊”，構建了“氛圍營造-項目培育-競賽選拔-成果孵化”的全鏈條創新人才培養機制，持續且定向培養國家發展所需的專業型人才。

　　中青報·中青網見習記者 王姍姍 記者 陳鳳莉 來源：中國青年報