摘要：

  本届赛道依托文心大模型与飞桨平台，深度引入多模态感知与具身智能技术，赛题全景复现现代农业的真实生产链路，要求参赛智能车自主打通寻址播种、精准灌溉、极具竞技对抗与视觉冲击的实体弹射除害，再到大模型语义接单与分拣配送的农业全闭环。本赛项具有全面且贴近前沿的算法与技术覆盖度，有较强的场景可迁移性与普适性，为同学们提升具身智能全栈工程能力提供了优秀的AI实训与展示场景。

1、比赛主题

  在人工智能飞速发展的当下，传统农业正迎来向精准、高效、自动化的“智慧农场”转型升级的关键期。本赛项以深度学习、大语言模型与具身智能技术为核心，勾勒了一幅未来农业的科技图景。在这里，以智能车为载体的“AI农业机器人”将化身为农场的核心中枢，全面接管从田间管理到物流配送的全链路农事作业。

  参赛的 AI 农业机器人将依托前沿的深度学习与大模型交互技术，不仅具备“慧眼”——能通过视觉模型精准感知农田环境、识别作物状态与病虫害；更拥有“智脑”——能理解复杂的语义订单、自主进行决策规划；最终通过“巧手”与“健步”——利用具身智能底盘与机械结构，完成播种、灌溉、采收、分拣及全域巡航等复杂任务。

  “智慧农场” 赛项利用高度还原的微缩智慧农场沙盘（360cm*480cm），要求参赛学生基于文心大模型和飞桨深度学习框架，综合运用机器视觉、多目标检测、OCR识别、大模型语义交互、大模型视觉理解、路径规划及运动控制等多学科前沿技术。参赛队伍需在规定时间内，打造一台能自主思考、自主作业的智能车，完成八大核心农业场景任务。本赛项旨在全方位锻炼学生的AI工程化落地能力、创新思维与问题解决能力，共同探索AI技术赋能千行百业的无限可能。

2、比赛场地与环境

1.1 场地

  比赛场地尺寸为480cm×360cm（图1），材质为PU布或喷绘布，车道（含黄线）宽度约为45cm。图左下角为出发基地（40cm×40cm），智能车只能从出发基地出发，出发方向只能按照给定出的方向。

▲ 图3.1 比赛场地示意图

1.2 赛场环境

  智能车比赛场地环境为冷光源、低照度、无磁场干扰。但由于一般赛场环境的不确定因素较多，例如：边框有无，场地表面可能有纹路和不平整，光照条件有变化等等。参赛队在设计智能车时应考虑各种应对措施。

3、智能车任务介绍

3.1 寻址播种

  3.1.1 播种区设置多种不同的播种物（高度约6cm，直径分别为6、8、10cm的圆柱体），播种物初始位置随机，赛前公布，如图2。

▲ 图4.1 播种物与播种位置示意图

  3.1.2 得分标准：播种物竖直放置到另一侧紫色区域内，播种物从左至右由大到小摆放，每成功摆放1个得30分，如图3。

  3.1.3 播种物垂直投影需完全在白色区域内。

▲ 图4.2 示意图

3.2 智能灌溉

  3.2.1 任务区有两个灌溉用的水塔，每个水塔有1块水量需求指示牌。智能车需通过视觉识别指示牌状态，通过搬运水块（边长约5cm的正方体）的形式，对水塔补充水源。

▲ 图4.3 水塔与水块示意图

  3.2.2 得分标准：水块在水塔中间平板上方且数量与指示牌（水滴数量）一致，每成功1个水塔得50分。

3.3 农田除害

  3.3.1 农田区域内混合随机分布着有害动物与有益动物标靶。智能车需行驶至指定的射击区（虚线与道路围成的区域），在总计仅有 20 发弹药（EVA软弹，长约7.2cm，直径约1.3cm，如图6）的严格限制下，精准瞄准并击倒所有有害动物，同时必须避开有益动物。
  3.3.2 得分标准：智能车与场地接触部分在射击区内，仅击倒全部有害动物得150分。
  3.3.3 智能车必须通过发射或投射物品的非直接接触方式击倒有害动物。

▲ 图4.4 动物标靶示意图

▲ 图4.5 设计区与软弹示意图

▲ 图4.6 击倒示意图

3.4 作物采收

  3.4.1 收割区内设置2种颜色的成熟作物果实（直径约4cm的球），每个果实都放在任务模型上面，智能车需完成果实的采集。果实初始位置随机，赛前公布。

▲ 图4.7 水果模型示意图

  3.4.2 得分标准：果实完全脱离任务模型且不与场地接触，每个得10分：

3.5 分拣入库

  3.5.1 任务区内有高低两个存储仓，其中高存储仓有颜色标签。智能车需将采集的果实模型，依据种类放入正确的存储仓内。赛前指定对应颜色的储存仓。

  3.5.2 得分标准：果实位于对应颜色的储存仓内，每个果实得20分。

▲ 图4.8 存储层示意图

3.6 智能接单

  3.6.1 场地指定位置放置有一台订单机，订单机上有一个常用订单牌和四个随机订单牌。订单牌上写有非结构化、口语化或模糊化的配送指令。具体订单指令赛前公布。

  3.6.2 智能车推动推杆，订单牌转动到自然停止后，识别最前方随机订单，必须通过视觉读取订单文本，并实时调用文心大模型进行自然语言理解与意图解析，准确推断出实际的“货物名称”与“标准配送地址”，并取走正确的货物（边长5cm的正方体，贴有货物图片）。

  3.6.3 得分标准：齿条与齿轮分离，仅拿取常用订单与随机订单对应的货物（完全脱离货架），每成功拿取的货物得50分。

▲ 图4.9 订单机模型示意图

▲ 图4.10 完成状态示意图

3.7 产品配送

  3.7.1 配送区设有两个配送点会有住户的地址信息。本任务与任务3.6为强绑定状态，智能车需根据任务六大模型解析出的配送位置，将货物投递至正确的配送位置。住户姓名现场公布

▲ 图4.11 配送点示意图

  3.7.2 得分标准：货物放置到对应住户（与订单信息一致）下方的平板上，每个得50分，放错或多放不得分。

3.8 卫士巡航

  3.8.1 智能车从基地出发走过所有道路后回到基地（必须经过任务3.3的环路），得100分。
  3.8.2 智能车与场地的接触点（面）必须在道路内，不可越过橙色线（任务3.2除外）。
  3.8.3 智能车需要一次性走过所有道路（允许穿插其他任务），否则此任务不得分。

4、智能车

  4.1 智能车尺寸：每次离开基地前，智能车尺寸不得大于40cm40cm40cm（长宽高）；智能车的垂直投影完全离开基地后，其结构可以自行伸展。

  4.2 控制器与上位机：每场比赛中，不允许更换控制器。为了保证比赛的公平，统一要求只能从下列上位机中选择一个作为主控：jetson nano（版本不限）, jetson ori nano(4G版本), RK3588 , RK3588S。
  4.3 执行器：每场比赛每台智能车电机数量不超过12个，其中底盘电机必须为25GA塑壳闭环电机。
  4.4 传感器：每台智能车至少使用 1 个视觉传感器，其他传感器种类、数量不限。
  4.5 结构：智能车以塑料、金属材料为主，其他材料为辅，可以使用螺钉、橡皮筋、扎带等连接方式。
  4.6 轮子：每台智能车必须使用直径不得超过62mm的车轮。
  4.7 电源：每台智能车必须自带独立电池盒，不得连接外部电源，电池电压不得高于13V。
  4.8 软件要求：参赛选手必须使用开源深度学习平台飞桨完成模型的训练、推理和部署，其中车道识别必须使用深度学习，不得使用OpenCV等图像库处理识别车道，不得使用其他深度学习平台或飞桨未包含的学习方法参赛。

  4.9 每支队伍一台智能车，禁止多支队伍共用智能车。

5、比赛

5.1 参赛队

  5.1.1 每支参赛队应由3-5名学生和1-2名教练员组成。学生必须是截止到2026年6月仍然在校的学生。
  5.1.2 参赛队员应以积极的心态面对和自主地处理在比赛中遇到的所有问题，自尊、自重，友善地对待和尊重队友、对手、志愿者、裁判员和所有为比赛付出辛劳的人，努力把自己培养成为有健全人格和健康心理的人。

5.2 赛制

  5.2.1 每支参赛队有2次比赛机会，每次均记分。
  5.2.2 所有场次的比赛结束后，每支参赛队两场比赛得分取最好的得分作为该队的最终成绩。
  5.2.3 竞赛组委会有可能根据参赛报名和场馆的实际情况变更赛制。

5.3 比赛过程

  5.3.1搭建智能车与编程

  5.3.1.1 编程与调试只能在规定区域进行。
  5.3.1.2 参赛队员检录后方能进入准备区。裁判员对参赛队携带的器材进行检查，所用器材必须符合组委会相关规定与要求。参赛队员可以携带已搭建的智能车进入准备区。
  5.3.1.3 参赛队员在比赛过程中不得上网和下载任何资料，不得使用相机等设备拍摄比赛场地，不得以任何方式与教练员或家长联系。
  5.3.1.4 整场比赛参赛队员有一定的调试时间。结束后，各参赛队按裁判要求将智能车封存在指定位置 ，上场前不得修改、下载程序。
  5.3.1.5 参赛队在每轮比赛结束后，允许在准备区维修智能车和修改控制程序，但不能打乱下一轮出场次序。

  5.3.2赛前准备

  5.3.2.1 准备上场时，队员领取自己的智能车，在引导员带领下进入比赛区。在规定时间内未到场的参赛队将被视为弃权。
  5.3.2.2 上场的学生队员，站立在基地附近，不得倚靠赛台。
  5.3.2.3 队员将自己的智能车放入基地。智能车的任何部分（含任务模型）垂直投影不能超出基地。
  5.3.2.4 到场的参赛队员应在一分钟内做好启动前的准备工作，准备期间智能车不得离开基地，不能修改、下载程序。完成准备工作后，队员应向裁判员示意。

  5.3.3启动

  5.3.3.1 启动——智能车自主运行发生位移。
  5.3.3.2 裁判员确认参赛队已准备好后，将发出“3，2，1，开始”的倒计时启动口令。听到“开始”命令后，队员可以启动智能车，启动智能车必修简单，为了防止作弊不允许使用电脑启动，也不允许多次按下按键作为启动参数。
  5.3.3.3 在“开始”命令前智能车若启动将被视为“误启动”并受到警告或处罚。
  5.3.3.4 智能车一旦启动，就只能受自带的控制器中的程序控制。
  5.3.3.5 启动后的智能车不得故意分离出部件或把机械零件掉在场上。偶然脱落的智能车零部件，由裁判员随时清出场地，该物品不得再回到场上。为了得分的需要而分离部件是犯规行为，该任务得分无效。
  5.3.3.6 比赛开始后任务模型若离开场地（智能车自主返回基地所携带的模型除外），则该物品不得再回到场上。

  5.3.4重试

  5.3.4.1 智能车出现以下状况视为重试：
  （1）参赛队员接触基地外的智能车；
  （2）智能车完全冲出场地。

  5.3.4.2 重试时，场地状态保持不变，队员需将智能车搬回基地。
  5.3.4.3 重试前智能车已完成的任务有效。但智能车重试返回基地时携带的模型失效并由裁判代为保管至本轮比赛结束。
  5.3.4.4 每场比赛重试的次数不限。重试期间计时不停止，也不重新开始计时。

  5.3.5自主返回基地

  5.3.5.1 智能车可以多次自主往返基地，不算重试。
  5.3.5.2 智能车自主返回基地的标准：智能车的任一结构的垂直投影在基地范围内。
  5.3.5.3 智能车自主返回基地后，参赛队员可以接触智能车并对智能车的结构进行更改或维修。

  5.3.6比赛结束

  5.3.6.1 每场比赛时间为300秒钟。
  5.3.6.2 参赛队在完成一些任务后，如不准备继续比赛，应向裁判员举手示意，裁判员据此停止计时，结束比赛；否则，等待裁判员宣布比赛结束。
  5.3.6.3 裁判员宣布比赛结束后，参赛队员应立即关断智能车的电源，不得与场上的智能车或任何物品接触，若队员或智能车造成模型状态变化则对应任务不得分。
  5.3.6.4 裁判员有义务将记分结果告知参赛队员。参赛队员有权利纠正裁判员记分操作中可能的错误。如无异议应签字确认自己的得分，如有争议应提请裁判长仲裁。
  5.3.6.5 参赛队员将场地恢复到启动前状态，并立即将自己的智能车搬回准备区。

6、记分

  6.1 每场比赛结束后，根据场地上完成任务情况来判定分数。如果已经完成的任务被智能车或参赛队员在比赛结束前意外破坏了，该任务不得分。完成任务的记分标准见第3节。
  6.2 完成任务的次序不影响单项任务的得分。
  6.3 如果在比赛中没有重试，智能车动作流畅，一气呵成，加记流畅奖励40分；1次重试奖励30分；2次重试奖励20分；3次重试奖励10分；4次及以上重试奖励0分。

7、犯规和取消比赛资格

  7.1 未准时到场的参赛队，每迟到1分钟则判罚该队10分。如果2分钟后仍未到场，该队将被取消本轮比赛资格。
  7.2 第1次误启动将受到裁判员的警告，智能车回到待命区再次启动，计时重新开始。第2次误启动将被取消本轮比赛资格。
  7.3 智能车以高速冲撞场地设施导致损坏将受到裁判员的警告，第2次损坏场地设施将被取消本轮比赛资格。
  7.4 如果由参赛队员或智能车造成比赛模型损坏，警告一次。该任务得分无效。
  7.5 比赛中，参赛队员有意接触比赛场上基地外的比赛模型，将被取消本轮比赛资格。偶然的接触可以不当作犯规，除非这种接触直接影响到比赛的最终得分，则该任务得分直接为零。
  7.6 不听从裁判员的指示将被取消本轮比赛资格。
  7.7 参赛队员在比赛过程中上网、下载任何资料、拍摄比赛场地等行为，将被取消本轮比赛资格。
  7.8 参赛队员在未经裁判长允许的情况下私自与教练员联系，将被取消本轮比赛资格。
  7.9 比赛期间，凡是规则中没有说明的事项由裁判长决定。组委会委托裁判长对此规则进行解释。
  7.10 本规则是实施裁判工作的唯一依据。在竞赛中，裁判有最终裁定权。他们的裁决是最终裁决。裁判有权不复查比赛录像。关于裁判的任何问题必须由一名学生代表在两场比赛之间向裁判长提出。裁判长一旦做出判罚，不再接受再次申诉。

8、排名

  8.1 每个组别按其参赛队的最优成绩排名。

  如果出现局部并列的排名，按如下顺序决定先后：
(1) 得分轮次用时少的队在前；
(2) 得分场次中重试次数少的队在前；
(3) 得分场次中完成任务数量多的队在前。

  8.2 按照参赛队成绩排名确定获奖等级（零分、弃权不计入排名），分别设一等奖、二等奖、三等奖。

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● 相关图表链接:

• 图3.1 比赛场地示意图
• 图4.1 播种物与播种位置示意图
• 图4.2 示意图
• 图4.3 水塔与水块示意图
• 图4.4 动物标靶示意图
• 图4.5 设计区与软弹示意图
• 图4.6 击倒示意图
• 图4.7 水果模型示意图
• 图4.8 存储层示意图
• 图4.9 订单机模型示意图
• 图4.10 完成状态示意图
• 图4.11 配送点示意图