赛题介绍
赛题概述
传统的硬件智能化路径已将算力堆砌至瓶颈，无数设备仍停留在“连接+APP控制”的初级阶段，缺乏对环境的深刻理解和主动服务能力。AI Agent与硬件的深度融合，将打破这一僵局。它不再是云端能力的简单投射，而是硬件本身孕育出的“原生智能”，是让汽车学会“预判”路况、让机器人学会“琢磨”如何更优地完成任务、让可穿戴设备成为“懂你”的健康守护者的核心技术。
本赛题聚焦于“未来硬件智能化智能体”，旨在激发全球开发者突破软硬件协同的边界。参赛者需深入思考如何将AI算法、决策模型与传感器、执行器、芯片等硬件特性深度结合，打造出能感知物理世界、理解用户意图、并在复杂真实环境中自主、可靠、高效完成任务的硬件智能体，最终推动硬件从“功能机”向“智能体”的革命性进化。
主办方名称及LOGO
AI Agent 2025
赛题产品方向指引（以应用场景为例）
【方向一：具身智能机器人通用平台与创新应用】
开发具有高泛化性、自适应能力的机器人通用基座或平台，或针对特定场景的创新应用。重点在于软硬件协同，实现机器人在复杂物理环境中的感知、决策与执行闭环。
【方向二：新型智能穿戴与贴身设备】
将智能体能力融入日常穿戴或小型化设备中，实现贴身、无感的个性化服务，包括个人健康管理、安全守护、专属陪伴等。
【方向三：智能移动空间与能源系统】
聚焦智能汽车、无人机等移动空间，打造其内部的"数字灵魂"。实现智能驾驶、舱内互动、能源高效管理与系统协同。
【方向四：智能交互与情感计算硬件】
探索下一代人机交互范式，开发能识别用户情感、状态并给予情感回应和陪伴的硬件产品。
【方向五：底层硬件与操作系统创新】
为硬件智能体提供强大的底层支撑，包括专为端侧大模型设计的芯片、物理世界操作系统、以及驱动交互的通用大脑与系统。
【方向六：产业与垂直领域智能硬件】
将硬件智能体应用于工业、法律、文创等特定产业领域，提升专业化效率与价值。
赛题技术方向指引
核心算法与模型
1. 轻量化与边缘计算模型
探索神经网络剪枝、量化、知识蒸馏等技术，在保证精度的前提下，将模型部署至算力、内存受限的嵌入式平台。
2. 具身智能与强化学习
研究在物理世界中基于视觉、力觉等传感器输入进行在线学习和决策的算法，使智能体能通过"实践"来适应复杂环境。
3. 多传感器融合感知
开发前融合、特征级融合、决策级融合等先进算法，提升在光照、天气、遮挡等复杂条件下的环境感知鲁棒性。
4. 世界模型与仿真引擎
构建高保真的物理仿真环境，训练和验证智能体策略，大幅降低在真实硬件上试错的风险与成本。
关键技术架构
1. 软硬件协同设计
从芯片、传感器、执行器到算法的一体化设计，实现计算效率的极致优化；存算一体架构与异构计算平台的深度融合；针对AI工作负载的专用硬件加速器设计。
2. 实时操作系统与中间件
开发支持高并发、低延迟、高可靠性的实时AI任务调度与执行的软件框架；确定性实时调度算法与资源管理机制；面向AI应用的轻量级中间件平台。
3. 端云协同智能架构
设计合理的任务卸载机制，让云端负责大规模训练和复杂模拟，端侧负责实时推理和执行；动态负载均衡与智能资源调度；端云数据同步与模型更新机制。
鼓励的技术创新方向
1. 新型传感与驱动融合
探索事件相机、固态激光雷达、肌电传感器等新型传感器的深度融合；集成软体机器人、形状记忆合金等新型驱动方式；为智能体提供更丰富的感知和行动能力。
2. 仿生智能与涌现行为
从自然界中汲取灵感，设计模仿生物感知、决策和运动模式的仿生智能体；实现超乎预设的复杂涌现行为；构建具备生物级适应性的智能硬件系统。
3. 群体智能与自组织网络
研究大量简单硬件智能体通过局部通信和简单规则实现自组织；完成复杂的全局任务，如无人机集群编队、智能物流分拣等；构建分布式协同决策与执行网络。
4. 可持续绿色智能
通过算法优化硬件能耗，实现极致能效比；利用环境能量采集（光、热、运动）为设备供能；打造全生命周期的绿色智能硬件生态系统。