01 X-SmartCar

---

一、赛道定位

  全国大学生智能汽车竞赛人工智能模型组，面向未来智能驾驶系统的关键能力培养，基于人工智能模型组指定的X型全新车模，通过虚拟对象叠加，构建出赛教一体的虚实融合驾驶环境（Mixed Reality Driving Environment）。

▲ 图1.1.1 X-SmartCar 效果图

  参赛者须基于组委会提供的X型智能车平台，在混合场景中完成一系列感知、理解、决策与执行动作，充分展现对计算机视觉、多模态大模型、强化学习与智能体规划等先进人工智能技术的应用，并在最新沉浸式媒体交互与渲染技术的赋能下，发掘技术竞技的全新乐趣。
  该组别分为线下分区赛和全国总决赛两个阶段，组委会将通过线下分区赛成绩来进行全国总决赛名额的选拔。

二、AI技术应用一览

赛程阶段	技术考核重点	指定技术框架与说明
线下区域赛 / 省赛	目标检测、字符识别（OCR）、视觉大模型、AI 边缘部署	目标检测与OCR能力基于 飞桨 PaddlePaddle；视觉理解与多模态分析基于文心大模型API；系统需完成在 RK3588S或等效边缘设备上的稳定部署，重点考察感知能力与工程落地能力。
国赛（全国总决赛）	目标检测、OCR、视觉大模型、强化学习、智能体（Agent）技术、AI 边缘部署	在区域赛感知与部署能力基础上，引入强化学习决策与基于文心大模型的智能体技术，重点考察多模型协同、感知—决策—执行闭环以及系统级智能表现。

三、省赛/区域赛任务

  线下分区赛旨在深度考验参赛选手基于 X-Smartcar智能车平台进行自主训练与设计的“基础感知与决策闭环能力”。

▲ 图1.3.1 示例唤醒赛道（无需物理布景的开发环境）

  比赛形式为三圈计时赛 (Three-Lap Time Trial)。选手需构建一套具备高鲁棒性的自动驾驶系统，使车辆从起点出发，在增强现实（AR）赛道中连续行驶三圈，期间需动态应对各类随机事件，并最终冲过终点线。

``▲ 图1.3.2 示例唤醒赛道（无需物理布景，赛道素材均为数字显示叠加）``

3.1 评分逻辑

  比赛采用“净胜时间”计算法，数值越小排名越高。

总成绩 = 赛道物理用时 + 任务罚时 - 奖励抵扣

• 赛道物理用时：车辆从起跑线出发至完成第三圈冲线的实际耗时。
• 任务罚时 (Penalty)：针对避让、语义导航、速度规划等核心安全任务，每出现一次违规或失败，将产生不同程度的罚时。

▲ 图1.3.2 示例红绿灯及避让瞬间

• 奖励抵扣 (Bonus)：针对全域金币收集任务，每成功收集一枚虚拟金币，总时间 -5秒。

▲ 图1.3.3 示例金币碰撞瞬间

3.2 任务流程

  任务编号 任务名称 场景定义与任务描述 评分细则

任务编号	任务名称	场景定义与任务描述	评分细则
Task 1	安全避让	场景：模拟城市交通中高风险的“鬼探头”场景。 描述：系统将在第一圈中的三个随机位置生成虚拟行人，每个位置1位，突然横穿马路（行人样貌不固定，横穿速度恒定）。 要求：车辆需利用车载摄像头实时感知虚拟行人的位置与运动速度，并基于碰撞风险自主做出提前平滑绕行或紧急制动礼让的决策。	避让失败（即发生碰撞）罚时 +20 秒（按次累计）
Task 2	语义导航	场景：模拟进入未知路段的分岔口。 描述：系统将在第二圈的特定路口前，生成包含文字、图标、箭头等混合信息的虚拟路牌（示例：“左侧施工，去往医院请走右侧”）。 要求：车辆需调用 OCR 提取文字信息，并结合文心大模型API进行语义理解，将路牌信息转化为导航指令（左转 / 右转），并驶入正确分支路段。 注意：  路牌内容随机变化，系统需具备实时解算与推理能力，不得依赖固定映射或记忆规则。  错误路径最终会汇合至主路，且错误路径上不设置必须穿越的隐藏点，走错路仅影响时间与罚分，不会直接导致当圈成绩无效。  比赛网络环境将实施白名单管理，仅开放 API 调用端口，严禁建立 SSH 等远程控制连接。	导航错误（驶入错误岔路） 罚时 +30 秒（按次累计）
Task 3	遵守交规	场景：模拟城市干道的测速与信号灯管理。 描述：系统将在第三圈的特定位置前，生成时长不可预测的虚拟红绿灯和限速标志。 要求： 1. 速度控制：区间内行驶速度不得超过最高限速。 2. 状态博弈：若绿灯即将结束且安全，可加速通过，但不可超过最大限速；若无法安全通过，需在停止线前平滑减速等待。	违规通行（闯红灯或超速）罚时 +40 秒（按次累计）
Task 4	全域巡航	场景：模拟自动驾驶车辆的全局资源优化问题。 描述：虚拟金币散落在三圈赛道的不同位置，部分金币可能位于非最优路径或需要额外绕行的区域。 要求：在完成前述三个安全任务的前提下，车辆需自主规划行驶路线以收集金币，在算法中权衡“绕路时间成本”与“金币奖励收益”。 注意：车辆必须完成完整三圈行驶；金币一旦被收集，不再出现在赛道。	每收集 1 枚金币总时间 −5 秒

3.3 成绩排名方式

  为了保证赛事流程，每支队伍的单次运行设定最大作业时间（关门时间）为600秒。为最大限度避免抄近路等投机行为，完成一圈的认定方式为：在整条赛道路径上设置 6 个隐藏穿越面（Hidden Check Surfaces），均与赛道的合理行驶路径相对应。车辆在单圈行驶过程中，需至少成功穿越其中 5 个隐藏穿越面，并最终通过拱门，方可被认定为完成有效一圈。

▲ 图1.3.4 示例穿越拱门瞬间

  鉴于三圈连续行驶对算法鲁棒性的极高要求，排位规则遵循 “圈数优先，时间次之” 的原则。排名逻辑如下：

• 第一梯队（完赛组）：

  • 完成全部 3圈 的队伍。
  • 排名依据：总成绩（秒） 由低到高排序。

• 第二梯队（未完赛组 - 2圈）：

  • 在关门时间内或异常终止前，仅完成 2圈 的队伍。
  • 排名依据：前2圈的累计时间 由低到高排序。

• 第三梯队（未完赛组 - 1圈）：

  • 仅完成 1圈 的队伍。
  • 排名依据：第1圈的时间 由低到高排序。

• 无效成绩（N/A）：

  • 未能完成第1圈即终止比赛的队伍，该轮成绩记为 0，不参与排名。

四、X-Guardian裁判系统说明

  为了确保比赛的公平与虚实融合的稳定性，X-Smartcar 智能车系统内置了封闭式的“X-Guardian 仲裁沙箱”。这是一个运行在车端系统的加密程序，该程序可在X-SmartCar官网下载。每场比赛均有独立的程序。

• AR图像注入与渲染：

  • 沙箱获取物理摄像头的原始数据流，利用内建的 GPU 加速引擎，在毫秒级延迟内将虚拟行人、路牌、交通灯等 3D 元素“注入”到真实画面中。

• 边缘端实时裁决：

  • 沙箱内部维护着一套对选手不可见的“上帝视角”坐标系。它实时对比车辆与环境任何物体的交互，获得碰撞结果。
  • 沙箱会将这些不可篡改的“比赛指纹”发送至X-Verse™（见5）。任何试图修改本地日志或伪造通信包的行为，都会导致数字签名校验失败，从而触发防作弊机制（ANTI-CHEAT）并取消全部成绩并公示。

五、X-Verse™数字孪生系统说明

  为了让现场观众与线上观众能直观理解 AI 智能车的“所见所想”，X-Smart自研了 X-Verse™数字孪生直播系统。该系统融合比赛逻辑与虚实场景，打造极具娱乐性与科技感的赛车视觉盛宴，实现对赛事的全景渲染与裁判数据可视化。同时，X-Verse™为开发者、高校和企业，提供了全链路的3D内容创作、AI感知模型验证、驾驶决策设计、游戏强化学习训练推理和复杂场景模拟等综合能力。
  X-Verse™系统

▲ 图1.5.1 X-Verse系统

• X-Verse™将实时渲染整个赛场的 3D 数字孪生模型。观众不仅能看到物理车辆的移动，更能看到车辆眼中的“平行宇宙”——穿梭的虚拟人流、变换的红绿灯以及散落在赛道各处的金币特效，以及高度自定义的赛车主题场景。
• X-Verse™支持 “第三人称观战”与“第一人称驾驶舱”视角的无缝切换，提供身临其境的竞速体验。
• X-Verse™融合了 X-Guardian回传的判罚数据，实时计算“净胜时间”与赛场的选手排名。

 

02 资源获取索引

---

  为了保障赛事的顺利开展，组委会建立了标准化的软硬件分发体系。参赛队伍需根据下表指引获取相应的开发资源。

资源分类	资源名称	获取方式	说明与注意事项
硬件平台	X-Car官方标准底盘（包含金属主底盘、轮胎、金属中央传动轴、转向连杆、二层板、避震器、避震架、悬挂摆臂、差速器箱及防撞保险杠和车壳固定架）。	申请借用 /X-Smartcar官网购买	 借用名额：组委会提供 100 套免费申请名额（每校限一套），具体申请流程以官网公告为准。  购买方式：未获得赠送名额的队伍可在组委会指定的X-Smartcar官网购买。
硬件平台	电子与机械零配件	自行采购 / X-Smartcar官网选购	 包含电机、电调、电池、舵机、充电器等。  选手可在X-Smartcar官网一站式配齐，或依据官方规格表在第三方渠道自行采购。
系统软件	X-Guardian 仲裁加密沙箱与素材库	X-Smartcar官网下载中心自行下载安装	 核心组件：选手需自行下载并部署至车载计算单元（RK3588S）。  功能说明：包含加密通信与自动判罚逻辑，未安装该沙箱的车辆将无法接入比赛系统。
系统软件 （非必需，不影响备赛）	VisionTwin™ 空间定位模组与X-Verse™数字孪生与 AI 演训系统，含多种主题场景。	赛事工程师现场部署/教学采购	 不对外开放下载，由官方工程师在省赛或国赛现场统一部署。  高校可采购部署包与激活码，作为课程教学和实训配套系统。
外观结构	车壳与结构件	自行下载打印 / 使用成品	 官方模型：官网提供标准车壳的 STL 文件下载。  个性化设计：暂时不支持外观涂色。
开源代码	开源工程代码	X-Smartcar官网学习中心	包含基于ros2的基线代码示例程序。  用途：供初学者快速跑通完整流程，进阶队伍可在此基础上进行优化。

• 关于 X-Guardian 沙箱：请参赛队伍务必关注官网发布的版本更新（OTA）。比赛现场将核验沙箱版本号，使用旧版本可能导致无法通过检录。
• 关于开源代码：学习中心提供的代码仅为教学示例，参赛队伍需理解其原理并进行必要的参数调优，直接使用示例代码可能无法应对复杂的比赛环境。
• 此外，针对希望将相关系统引入日常教学与实践课程的高校，官方可提供已完成整车组装的教学用车辆配置，并配套 VisionTwin™ 空间定位模组与 X-Verse™数字孪生与 AI 演训系统。该配置方案仅面向教学与科研使用，在系统能力与部署方式上与赛事使用场景保持明确区分，并通过统一规范确保不对赛事的公平性与评测标准产生影响。

  比赛官方QQ群：

---

● 相关图表链接:

• 图1.1.1 X-SmartCar 效果图
• 图1.3.1 示例唤醒赛道（无需物理布景的开发环境）
• 图1.3.2 示例红绿灯及避让瞬间
• 图1.3.3 示例金币碰撞瞬间
• 图1.3.4 示例穿越拱门瞬间
• 图1.5.1 X-Verse系统