一、比赛时间与入口

2026美赛即将于北京时间2026年1月30日早晨6：00点（星期五)开始

提交的最终截止日期： 北京时间2026年2月3日上午10：00

美赛官网：MCM: The Mathematical Contest in Modeling

二、赛题趋势与2026题目预测

美赛通常有A-F六道题可供选择，MCM的A、B、C三题，ICM的D、E、F 三题。

（一）近两年美赛赛题对比一览

题型分类	年份	题目代号与名称	核心特点与要求	典型算法/模型
MCM (连续/机理)	2024	A题： 遭受旱灾的植物群落	机理分析题。要求基于生态学原理，建立描述种群与环境相互作用的动态模型，预测未来变化。	微分方程、生存分析、Lotka-Volterra竞争模型
	2025	A题： 楼梯磨损模式分析	机理建模题。难点在于数据获取、理解物理磨损机制，并将磨损数据与实际使用情况相联系。	物理建模、动态优化模型
MCM (离散/优化)	2024	B题： 重新想象马赛马拉	离散型题目。难点在于数据查找，需要预测动物与人类相互作用的模型。	预测模型、相互作用模型
	2025	B题： 可持续旅游业	优化问题。构建多目标规划模型，在最大化收入和福利的同时最小化环境影响。	目标规划、优化算法、机器学习
MCM (数据洞察)	2024	C题： 网球比赛中的势头	数据分析题。要求从庞大、复杂的比赛数据中构建模型，量化并预测“势头”。评委强调建模过程和批判性思维比直接使用机器学习“黑箱”更重要。	主成分分析(PCA)、时序模型、假设检验
	2025	C题： 奥运奖牌榜模型	数据分析与预测题。基于历史数据建立奖牌分布预测模型，并分析“教练效应”等因素的影响。	时间序列分析(ARIMA)、回归分析、机器学习
ICM (运筹/网络)	2024	D题： 五大湖水位管理	运筹学/网络科学题。核心是多目标优化，需平衡多方利益，找到湖泊水位的最优管理方案。	网络流模型、多目标优化、层次分析法(AHP)
	2025	D题： 巴尔的摩交通优化	网络优化问题。将交通系统抽象为网络模型，分析关键节点影响，并进行优化。	图论、网络流模型、复杂网络分析
ICM (可持续性)	2024	E题： 光污染	环境可持续性题目。难点在于光污染数据的获取。	数据分析、影响评估模型
	2025	E题： 为农业让路	模拟优化问题。要求建立动态模型，模拟从森林到农田的生态演变，并评估不同人类决策的影响。	系统动力学、食物网模型(Lotka-Volterra)、多目标决策
ICM (政策研究)	2024	F题： 绿色GDP	政策研究题。需建立模型量化环境成本，计算“绿色GDP”，并评估其对气候变化的影响。	综合评价模型、成本效益分析
	2025	F题： 网络强国？	政策与数据分析题。分析全球网络犯罪分布，评估各国网络安全政策的有效性，属于典型的“数据驱动型”政策研究。	统计分析、数据挖掘、模式识别、政策评估框架

通过对比，可以发现美赛出题的一些稳定趋势和变化，这对你备赛很有帮助：

1. 题型定位稳定：各字母（A-F题）对应的题型领域非常固定（如A题机理、B题离散优化、C题数据、D题运筹网络、E题可持续、F题政策），这为针对性准备提供了明确方向。

2. 核心要求深化：题目不再满足于简单套用模型，而是更注重：
   （1）过程与解释：特别是C题，强调需展示模型的构建过程和合理性。
   （2）多目标与权衡：D、E题常涉及平衡多方、多维度的目标（经济、环境、社会等）。许多题目最终都要求给出基于模型的具体建议、方案或政策（如给农民的信、交通优化项目）。
   （3）从分析到决策：许多题目最终都要求给出基于模型的具体建议、方案或政策（如给农民的信、交通优化项目）。

3. 数据能力是关键：无论是C题处理复杂数据集，还是E、F题需自行查找数据，强大的数据获取、清洗、分析和可视化能力已成为必备。

4. 交叉学科融合：ICM赛题（D、E、F）尤其明显，要求融合数学、计算机、环境科学、经济学、公共政策等多学科知识。

综合近两年的赛题和官方信息，2026年美赛的核心趋势将是前沿现实问题与复杂系统建模的结合，同时对技术伦理和模型可解释性提出了更高要求。备赛需要更有针对性地提升综合建模和写作能力。

（二）2026年各题型的可能方向

题型分类	题目代号	2026年预测方向与主题	备赛核心能力侧重
MCM	A题（连续型）	机理建模。可能涉及工程、物理或生物领域的动态系统，如材料应力分析、生态动力学过程、新能源装置效率优化等。	微分方程建模、数值求解（MATLAB/Python）、参数拟合、物理/工程原理理解。
	B题（离散型）	组合优化与决策。可能聚焦于资源调度（如物流、应急物资）、路径规划（如无人机、交通）或博弈策略问题。	图论、整数规划、启发式算法（遗传、模拟退火）、博弈论基础。
	C题（数据洞察）	大数据分析与预测。主题可能紧扣社会经济热点，如金融市场波动、消费行为预测、社交媒体影响力分析等，数据集可能较大。	数据清洗、特征工程、机器学习（时序预测、分类聚类）、统计验证、可视化。
ICM	D题（网络科学）	复杂系统与网络优化。可能涉及交通网、供应链、信息传播网的稳定性、鲁棒性或效率优化，要求进行网络建模与仿真。	复杂网络理论（中心性、社区发现）、多目标优化、仿真模拟（如Agent-Based Modeling）。
	E题（环境可持续）	可持续性与气候变化。高度可能延续环境综合题，如碳足迹测算、生态系统服务评估、可再生能源系统规划、极端气候影响模拟等。	系统动力学、生命周期评估、空间分析（基础GIS）、多准则决策分析。
	F题（政策研究）	社会科学与公共政策。可能关注教育公平、公共卫生、数字治理、区域发展等领域的政策建模与评估，强调量化分析和逻辑论证。	文献调研与归纳、指标体系构建、成本效益分析、逻辑清晰的英文写作。

成功的核心在于完成度而非复杂度。一个假设合理、求解完整、表述清晰的方案，远胜于一个复杂但半途而废的模型。

三、合理利用AI提升你的比赛效率

AI的普及和Vibe Coding正在彻底改变美赛的策略。思路问AI，建模问AI，编程用AI，论文生成还是用AI，全AI产出的美赛论文真的靠谱吗？

当然不靠谱！虽然现在会用AI不是什么稀奇的事，有时候AI给出的结果也看上去很合理，但是AI始终是辅助性工具，给出的思路也很容易“撞车”雷同，你的独立思考和完整流畅的模型逻辑才是最重要的。

那么比赛不能用AI吗？也不是，美赛甚至已经允许使用AI，只要合理使用并进行标注说明即可。

（一）如何使用AI？

当前市面上的AI产品与工具种类非常繁多，使用门槛也越来越低，但是，你真的会使用AI吗？

相信很多人都试过直接把赛题题目丢进对话框里，让AI告诉你完整的思路、模型甚至代码与计算结果，但结果往往不尽如人意。因为AI的智力和运算能力是有限的，对输入语句的理解能力会大大地限制问题解决能力。你要提升你的“提问”能力，学会写准确、清晰、易于AI理解的提示词指令才行。例如，不要只说“帮我预测数据”，而应说“这里有一个包含时间和销售额的CSV文件，请用Python写一段使用ARIMA模型进行未来30天预测的代码，并输出预测图和RMSE评估指标”。

对于数学建模的问题，你的提示词可以重点注意以下几个方面：

• 梳理建模任务，形成“思维链”或任务列表清单，引导AI一步步完成解答（而不是一股脑儿直接把整个问题丢进去）。对于复杂的逻辑、推理或计算任务，直接要求 AI 给出答案可能会导致错误。就像我们解决数学题需要草稿纸一样，AI 也需要一个“思考”的过程。“思维链”就是为 AI 提供这张草稿纸。
• 提供上下文： 告诉 AI 这个任务的背景是什么？最终的成果是给谁看的（受众）？你希望达到什么目标？具体来说，你可以先把问题背景告诉AI，并给他一个“人设”（比如专业的数据分析师、建模专业师等），然后再把具体的任务告诉它。
• 给出具体指示： 明确你想要的输出格式（如：python代码、Markdown 列表）、长度、语气（如：专业、风趣）、关键要点等。
• 使用有序列表： 当任务包含多个步骤时，使用数字或项目符号将指令结构化，引导 AI 按部就班地完成。比如，当某个任务比较复杂或包含多个子任务的时候，可以先给出指令建立一个较为简单、通用的基础模型，然后再逐步引入复杂的真实条件或新的假设，一步步优化模型结果。

如果实在不会写提示词怎么办？你可以把你的简要需求输入到对话框，告诉AI“帮我优化一下提示词”，AI会根据你的提问帮你生成合适的提示词，并对不清楚的点进行追问让你补充好适当的优化词。然后你再把优化后的提示词输入给AI，让AI理解，实现“套娃”。

（二）使用AI的注意事项

坚持“人类主导”至关重要！

AI幻觉是不可避免的事情，也就是说，AI会一本正经的胡说八道，甚至编造公式和根本不存在的引用！生成的代码也可能是错误的、无法运行的，必须进行严格的验证和测试。

最核心的问题分析、模型假设、创新点设计必须出自你的思考，AI仅用于扩展思路或实现你的想法。通常常见的模型可以解决80%的任务，用基础的模型当做主体完全没有问题，不必要过于追求创新而完全信赖AI创造的模型。最好是主要思路和模型都由你自己设定，AI用来快速查阅资料，编写代码实现你的模型，对你的模型进行验证检查与优化，为你提供一些好看的可视化方案并实现。对于美赛，AI还可以帮忙润色你的英文论文，识别并修改语法错误。

同时，需要注意美赛论文提交有25页限制，且必须在附录中明确声明AI使用情况，未标注可能被扣分。总的来说，未来竞赛的区分度不再取决于“是否使用了AI”，而在于谁能更聪明、更严谨、更负责任地使用AI，从而创造出真正具有创新性和洞察力的作品。

（三）推荐的AI工具

1.浏览器问答式AI工具

Deepseek、chatGPT、豆包、文心一言、千问...

市面上常见的这些AI工具大家应该都很熟悉了，对于数学建模来说，代码生成推荐deepseek，逻辑推理推荐chatGPT，文档生成千问表现不错，图片生成建议选豆包，但总体来说免费版的性能差异不是很大。如果有习惯的，用自己习惯的就可以。

这些问答工具对于片段式代码生成，模型逻辑验证推理表现尚可，但是对于大量代码的编写与调试验证，建议使用更专业的对话编程AI工具。

2.AI编程工具

TRAE

IDE & AI 编程助手 | TRAE - The Real AI Engineer

AI模型集成式IDE，可以完全实现对话式AI编程，即，你在对话框输入你对模型的描述，期望的代码效果，让AI帮你一键生成完整的代码。并且支持代码的调试、优化与输入输出测试，可以更高效地修复异常，提升代码质量。

TRAE国内版是完全免费的。IDE界面与VS code非常相似，高度集成不需要复杂的配置。

Qoder

AI Coding Assistant - Agentic Coding Platform | Qoder

Qoder的使用界面和基本功能跟TRAE很类似，也是一个集成ai的IDE编辑器。不同的是，Qoder并不是完全免费的，但是性能和代码生成效率会更高，每月200的免费点数对于生成几个数学模型代码是完全充足的。

Claude code

Claude Code - AI coding agent for terminal & IDE | Claude

命令行式AI编程工具，适合有一定编程基础的使用，门槛较高，且不免费。

2026美赛已经进入了最后的倒计时，预祝大家能取得满意的成绩，我也会在赛题发布的第一时间为大家提供我的解题思路和AI辅助完成的代码，陪大家度过今年的美赛~