车路云一体化新范式:仙途智能先知大模型重构无人驾驶安全边界
车路云一体化新范式:仙途智能先知大模型重构无人驾驶安全边界
车路云一体化新范式:仙途智能先知大模型重构无人驾驶安全边界随着首届“凌海御空·舟山新篇”清华未来立体通行挑战赛在浙江舟山圆满落下帷幕(wéimù),浪潮信息旗下的(de)(de)企业级大模型开发(kāifā)平台——元脑企智 EPAI 成为了赛事背后不可或缺的技术引擎。平台整合 CPU + GPU 多元算力,一站式支持来自 19 所高校的 46 支参赛队,在无人机路线规划、目标跟踪等关键算法上高速迭代,并结合 DeepSeek 大模型推理(tuīlǐ)服务(fúwù),进一步缩短(suōduǎn)方案验证周期,全面提升飞行性能与智能操控水平。
实景实战(shízhàn):从算法设计到系统落地的无人机赛事挑战
“凌海御空·舟山新篇”清华(qīnghuá)未来立体通行挑战赛(tiǎozhànsài)是国内首个以"立体交通+海洋场景"为特色的无人机创新赛事,自(zì) 3 月 15 日启动以来,全国 19 所高校 46 支队伍(duìwǔ)、152 名学子参与角逐。赛事高度模拟实战场景,打造“仿真——微景——实飞”三级递进赛制(sàizhì),要求参赛队伍在(zài)舟山海洋群岛环境下使用无人机挑战“海岛物资输送”、“海上应急救援”两大任务:
物资运输任务模拟(mónǐ)海岛间紧急物资运输(如医疗用品、食品),在规定时间内完成多(duō)节点精准投送,需要设计最优航线,并平衡飞行时间、载重(zàizhòng)与能源消耗。
海上搜救任务(rènwù)要求快速定位并(bìng)救援海上遇险目标(如落水人员),需兼顾搜救效率(xiàolǜ)与准确性,对无人机目标识别能力与路径规划能力有很高要求。
当前,无人机技术探索在产学研多界(duōjiè)飞速发展,依赖(yīlài)多种算法协同进化。路径优化、目标检测(jiǎncè)、动态感知、智能避障和飞行控制等算法,对无人机的飞行性能与智能操控非常关键(guānjiàn)。同时,在制定物资(wùzī)运输与搜救执行策略时,任务优先级排序、空间分析模型与算法也至关重要。
因此,在(zài)竞赛举办全流程中,主办方致力于为所有参赛队伍提供算法训练平台,鼓励队伍深入研究、优化多种(duōzhǒng)算法,以全面提升无人机(wúrénjī)的任务执行和智能化水平,确保在竞赛中出色完成各项挑战。
然而,构建开放的训练平台面临种种挑战:首先,无人机算法(suànfǎ)训练仍面临较高技术门槛,具体表现为高质量、场景化数据集的稀缺,路径规划、目标检测等关键算法的研发与优化难度大,以及高效(gāoxiào)、统一(tǒngyī)开发环境的构建流程复杂且耗时;其次,主办方需在有限(yǒuxiàn)的算力(suànlì)节点基础上,实现对CPU、GPU等多元异构算力资源的高效融合与智能调度,以满足46支队伍的算法训练需求并确保(quèbǎo)运行无故障。
高效(gāoxiào)、易用、低门槛,元脑企智EPAI加速智能算法创新
竞赛组织方联合(liánhé)浪潮信息,基于元脑企智EPAI平台为参赛选手快速打造一站式算法创新开发(kāifā)平台,提供完整的模型服务工具和全链路(liànlù)应用开发套件,通过(tōngguò)多元算力资源(zīyuán)精细化调度、秒级创建开发环境、无代码训练支撑,为46支参赛队伍提供高效、低门槛的算法训练与优化体验,加速方案创新。
竞赛期间,浪潮信息联合竞赛组织方基于元脑(yuánnǎo)企智EPAI平台,将算力资源统一池化,为46支(zhī)参赛队伍快速创建配置了(le)独立(dúlì)专属的算法开发环境,并通过多元算力调度管理能力实现了CPU和GPU算力的精细化切割与混合调度,能够满足46支参赛参赛队伍高效、流畅、安全地训练多种无人机算法。此外,元脑企智EPAI平台还提供7X24小时(xiǎoshí)的DeepSeek 671B大模型推理服务(fúwù),参赛队伍可以在比赛环境内与DeepSeek进行代码、方案的共创,优化无人机路径(lùjìng)规划(guīhuà)、目标检测算法等。
赛事组织方基于元脑企智 EPAI 平台统一构建了比赛(bǐsài)镜像,参赛队伍(duìwǔ)可秒级调用多种算力资源,迅速搭建涵盖 Pytorch、Pandas、NumPy 等主流开发环境。在此环境下,队伍可以针对(zhēnduì)海岛物资输送与应急搜救任务(rènwù),对路径优化(yōuhuà)算法进行深度优化:参赛队伍可以上传配送任务的订单数据,尝试多种方法(fāngfǎ)优化最佳路径算法,也可以基于主办方提供的海上救援(jiùyuán)历史数据,借助专业的空间分析模型与算法,分析海上搜救任务中人员在特定情境下的最大活动范围,从而优化搜救路线与运行方向。同时,参赛队伍还(hái)可以尝试优化目标检测算法,从而在任务中更精准(jīngzhǔn)迅速地识别遇险(yùxiǎn)人员与物资需求点。
元脑企智EPAI平台作为(zuòwéi)高效易用的应用开发工具,进一步(jìnyíbù)简化了算法训练的操作流程,参赛者可以便捷地上传数据集、模型并启动AI算法训练任务。平台的实时可视化功能,让AI算法训练的准确率、损失曲线等(děng)关键指标清晰可见,助力队伍及时(jíshí)调整优化方向,极大降低了算法训练与(yǔ)评估(pínggū)的技术难度,使参赛队伍能更专注于算法本身的优化与创新,充分发挥创造力与专业技能,提升无人机在复杂(fùzá)海岛任务中的性能表现。
本届清华未来立体(lìtǐ)通行挑战赛(tiǎozhànsài),将无人机算法技术验证嵌入真实战略场景,不仅为参赛学子提供了在真实海空环境中完成 “从算法设计到系统(xìtǒng)落地” 的(de)全流程实践,也是国内无人机领域 “真题真场景” 赛事模式的突破性探索。
赛事主办方表示,在浪潮信息元脑企智 EPAI 等平台的(de) 7×24 小时(xiǎoshí)算力与工具支持下,各参赛队迅速完成了(le)无人机(wúrénjī)算法的训练与落地,多支队伍在“物资运输”和“海上(hǎishàng)搜救”任务中交出路径优化、目标识别的亮眼成果。此次竞赛不仅展示了技术与场景的深度融合,也让浪潮信息的 AI 生态为无人机行业开辟了更广阔的应用边界,为未来海岛配送、应急救援等多元场景奠定了坚实基础(jiānshíjīchǔ)。

随着首届“凌海御空·舟山新篇”清华未来立体通行挑战赛在浙江舟山圆满落下帷幕(wéimù),浪潮信息旗下的(de)(de)企业级大模型开发(kāifā)平台——元脑企智 EPAI 成为了赛事背后不可或缺的技术引擎。平台整合 CPU + GPU 多元算力,一站式支持来自 19 所高校的 46 支参赛队,在无人机路线规划、目标跟踪等关键算法上高速迭代,并结合 DeepSeek 大模型推理(tuīlǐ)服务(fúwù),进一步缩短(suōduǎn)方案验证周期,全面提升飞行性能与智能操控水平。

实景实战(shízhàn):从算法设计到系统落地的无人机赛事挑战
“凌海御空·舟山新篇”清华(qīnghuá)未来立体通行挑战赛(tiǎozhànsài)是国内首个以"立体交通+海洋场景"为特色的无人机创新赛事,自(zì) 3 月 15 日启动以来,全国 19 所高校 46 支队伍(duìwǔ)、152 名学子参与角逐。赛事高度模拟实战场景,打造“仿真——微景——实飞”三级递进赛制(sàizhì),要求参赛队伍在(zài)舟山海洋群岛环境下使用无人机挑战“海岛物资输送”、“海上应急救援”两大任务:
物资运输任务模拟(mónǐ)海岛间紧急物资运输(如医疗用品、食品),在规定时间内完成多(duō)节点精准投送,需要设计最优航线,并平衡飞行时间、载重(zàizhòng)与能源消耗。
海上搜救任务(rènwù)要求快速定位并(bìng)救援海上遇险目标(如落水人员),需兼顾搜救效率(xiàolǜ)与准确性,对无人机目标识别能力与路径规划能力有很高要求。
当前,无人机技术探索在产学研多界(duōjiè)飞速发展,依赖(yīlài)多种算法协同进化。路径优化、目标检测(jiǎncè)、动态感知、智能避障和飞行控制等算法,对无人机的飞行性能与智能操控非常关键(guānjiàn)。同时,在制定物资(wùzī)运输与搜救执行策略时,任务优先级排序、空间分析模型与算法也至关重要。
因此,在(zài)竞赛举办全流程中,主办方致力于为所有参赛队伍提供算法训练平台,鼓励队伍深入研究、优化多种(duōzhǒng)算法,以全面提升无人机(wúrénjī)的任务执行和智能化水平,确保在竞赛中出色完成各项挑战。
然而,构建开放的训练平台面临种种挑战:首先,无人机算法(suànfǎ)训练仍面临较高技术门槛,具体表现为高质量、场景化数据集的稀缺,路径规划、目标检测等关键算法的研发与优化难度大,以及高效(gāoxiào)、统一(tǒngyī)开发环境的构建流程复杂且耗时;其次,主办方需在有限(yǒuxiàn)的算力(suànlì)节点基础上,实现对CPU、GPU等多元异构算力资源的高效融合与智能调度,以满足46支队伍的算法训练需求并确保(quèbǎo)运行无故障。

高效(gāoxiào)、易用、低门槛,元脑企智EPAI加速智能算法创新
竞赛组织方联合(liánhé)浪潮信息,基于元脑企智EPAI平台为参赛选手快速打造一站式算法创新开发(kāifā)平台,提供完整的模型服务工具和全链路(liànlù)应用开发套件,通过(tōngguò)多元算力资源(zīyuán)精细化调度、秒级创建开发环境、无代码训练支撑,为46支参赛队伍提供高效、低门槛的算法训练与优化体验,加速方案创新。
竞赛期间,浪潮信息联合竞赛组织方基于元脑(yuánnǎo)企智EPAI平台,将算力资源统一池化,为46支(zhī)参赛队伍快速创建配置了(le)独立(dúlì)专属的算法开发环境,并通过多元算力调度管理能力实现了CPU和GPU算力的精细化切割与混合调度,能够满足46支参赛参赛队伍高效、流畅、安全地训练多种无人机算法。此外,元脑企智EPAI平台还提供7X24小时(xiǎoshí)的DeepSeek 671B大模型推理服务(fúwù),参赛队伍可以在比赛环境内与DeepSeek进行代码、方案的共创,优化无人机路径(lùjìng)规划(guīhuà)、目标检测算法等。
赛事组织方基于元脑企智 EPAI 平台统一构建了比赛(bǐsài)镜像,参赛队伍(duìwǔ)可秒级调用多种算力资源,迅速搭建涵盖 Pytorch、Pandas、NumPy 等主流开发环境。在此环境下,队伍可以针对(zhēnduì)海岛物资输送与应急搜救任务(rènwù),对路径优化(yōuhuà)算法进行深度优化:参赛队伍可以上传配送任务的订单数据,尝试多种方法(fāngfǎ)优化最佳路径算法,也可以基于主办方提供的海上救援(jiùyuán)历史数据,借助专业的空间分析模型与算法,分析海上搜救任务中人员在特定情境下的最大活动范围,从而优化搜救路线与运行方向。同时,参赛队伍还(hái)可以尝试优化目标检测算法,从而在任务中更精准(jīngzhǔn)迅速地识别遇险(yùxiǎn)人员与物资需求点。
元脑企智EPAI平台作为(zuòwéi)高效易用的应用开发工具,进一步(jìnyíbù)简化了算法训练的操作流程,参赛者可以便捷地上传数据集、模型并启动AI算法训练任务。平台的实时可视化功能,让AI算法训练的准确率、损失曲线等(děng)关键指标清晰可见,助力队伍及时(jíshí)调整优化方向,极大降低了算法训练与(yǔ)评估(pínggū)的技术难度,使参赛队伍能更专注于算法本身的优化与创新,充分发挥创造力与专业技能,提升无人机在复杂(fùzá)海岛任务中的性能表现。
本届清华未来立体(lìtǐ)通行挑战赛(tiǎozhànsài),将无人机算法技术验证嵌入真实战略场景,不仅为参赛学子提供了在真实海空环境中完成 “从算法设计到系统(xìtǒng)落地” 的(de)全流程实践,也是国内无人机领域 “真题真场景” 赛事模式的突破性探索。

赛事主办方表示,在浪潮信息元脑企智 EPAI 等平台的(de) 7×24 小时(xiǎoshí)算力与工具支持下,各参赛队迅速完成了(le)无人机(wúrénjī)算法的训练与落地,多支队伍在“物资运输”和“海上(hǎishàng)搜救”任务中交出路径优化、目标识别的亮眼成果。此次竞赛不仅展示了技术与场景的深度融合,也让浪潮信息的 AI 生态为无人机行业开辟了更广阔的应用边界,为未来海岛配送、应急救援等多元场景奠定了坚实基础(jiānshíjīchǔ)。

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