数字赋能未来，创新引领发展。近日，由浙江省教育厅指导、浙江省大学生科技竞赛委员会主办的“浙江省大学生人工智能竞赛”圆满落幕。本届竞赛共吸引全省83所高校的1036支队伍、4675名学生参与角逐，最终332支队伍晋级决赛。经过激烈比拼，智能制造参赛队伍凭借扎实的专业能力和出色的临场发挥，在决赛中脱颖而出，最终荣获省级二等奖2项。

本届大赛设算法挑战赛、揭榜挂帅赛、场景应用挑战赛和创意赛四大赛道，全面覆盖人工智能技术链条，为学生搭建了展示创新思维与实践能力的实战平台。全省高校积极参与，竞争激烈，最终2支参赛队成功入围决赛并获佳绩，充分展现了在人工智能教育领域的育人成效。

优异成绩的取得，离不开近年来不断深化的人才培养体系改革。通过重构课程体系、推进校企协同育人、实施竞赛驱动创新、强化真实项目实战等举措，持续提升学生的创新思维与工程实践能力，并积极推动竞赛成果向实际应用与财产转化延伸。

展望未来，将继续秉承“以赛促教、以赛促学、以赛促创、以赛促研”的育人理念，持续加强人工智能、大数据、智能制造等新兴专业群建设，为区域数字经济发展与财产智能化升级培养更多高端技能人才。

项目展示

多模态柔性机器人分拣系统

团队成员：陈澈 荣兴瑞 余震 许梅 荆政杰 陈伟建 张俊涛 高亢

指导教师：叶扬青 刘培勇

项目简介：“械界先锋”团队针对工业制造中零件无序分拣效率低、误判率高的行业痛点，创新研发了一套集智能感知、语音交互与精准执行为一体的柔性分拣机器人系统。系统融合“机先锋”语音处理系统、YOLO11x-OBB旋转目标检测与自适应抓取策略，实现对三缸柱塞连杆的精准识别与自主分拣，准确率达93.1%，抓取成功率提升至90.2%。系统突破传统水平检测框局限，采用旋转有向边界框定位，结合手眼标定与实时重规划机制，有效应对零件堆叠、油污、裂纹等复杂工况。通过语音指令即可启动分拣任务，大幅降低操作门槛，提升人机协同效率。该系统为制造业智能化升级提供了可复制、高鲁棒性的解决方案，显著降低对人工经验的依赖，推动分拣环节向无人化、高精度方向演进，具有重要行业推广价值。

智能制造场景无序分拣及检测

团队成员：蒋泽天 朱俊仁 刘常宝 王申龙 刘青云 叶宝莉 奚锦辉 邵晚成

指导教师：朱薔 杨天玲

项目简介：“智械精工”团队针对工业零件流转中因无序堆叠导致的分拣效率低、成本高等痛点，自主研发了一套基于多模态感知的机械臂智能分拣系统。系统创新融合YOLO11x-OBB旋转目标检测、“天语”语音交互与自适应抓取策略，实现对三缸柱塞连杆的精准识别与自主分拣，准确率超95.7%。通过“检测即抓取”设计，系统将视觉定位结果直接转化为稳定抓取动作，有效应对零件任意姿态及油污、裂纹等复杂工况。系统具备语音控制与智能决策能力，大幅降低操作门槛，为制造业提质增效提供可复制的智能化解决方案。