第二届清华未来立体通行挑战赛！元脑企智EPAI提供全程算力支持

大赛由中国航空学会、清华大学学生科学技术协会、萧山区委人才办指导，清华大学工业工程系、浙江省萧山湘湖国家旅游度假区管理委员会主办，决赛在浙江萧山湘湖水域举行。大赛决赛紧扣国家低空经济产业政策与萧山湘湖低空经济的现实需求，考察参赛团队综合利用人工智能、大数据、具身智能等技术与无人机结合解决实际问题、创造经济价值的能力。

相比第一届赛事，本届比赛仍分为物流配送与水上搜救两个赛道，但是实用性和难度都有了跨越式升级，赛事定位从去年的“简单单机路径规划”全面跃升为“多机协同、智能决策、面向现实场景的路径规划”的系统运作导向型工程竞赛。两个赛道的赛题均根据真实场景进行了难度提升，并对底层算力提出了明确的性能要求。

■多无人机协同的水陆即时配送与服务运作优化

赛题设计模拟了现实中的“水上-陆岸服务运作系统”。参赛队伍需在45分钟内，统筹2架无人机，完成多艘游船和陆岸之间的实时配送任务。参赛队伍需要在动态订单库中实时抢单，并在风力、水文等不确定环境下给出兼顾收益、时效与成本的全局最优多机协同方案。

水上-陆岸服务运作系统的订单中心

■面向湘湖现实的无人机搜救与运作决策

湘湖是著名的旅游区，水域面积6.1平方千米，呈多分支形态，情况复杂。赛题模拟一艘观光船发生倾侧后，8名人员在短时间内落水，选手需利用事故资料、历史漂移数据和环境观测，对人员落区概率进行建模，规划固定搜索路线，最短时间内搜寻到最多落水人员的队伍获胜。这一赛道的比赛结果将直接应用于湘湖旅游区的救援工作改进。

飞行线路模拟

02 EPAI整合多元多模，保障比赛顺利进行 

本次比赛以算法创新为核心。不同赛题对CPU、GPU等算力资源的需求各不相同。物流配送赛题属于典型的实时动态优化问题，抢单决策、路线规划、运输交付等环节需要高频运筹仿真推演，约束变量多且相互耦合，对计算效率和响应时延提出较高要求。水面搜救赛题要求无人机具备云、端实时视觉推理能力，高清视频流需实时回传并处理；同时队伍需要反复修改目标识别算法、微调模型，不仅需要较大规模的算力资源，也对平台的稳定性、可靠性提出了严苛要求。

赛场精彩瞬间

浪潮信息以元脑企智EPAI为核心，整合通用服务器、GPU服务器和高性能存储等资源，构建统一的多元算力资源池，为62支参赛队伍提供独立的“CPU+GPU”异构裸金属环境，支撑算法开发、仿真计算和现场运行。EPAI平台可自动识别硬件宕机、加速卡丢失等异常情况，并自动重新运行作业，确保用户任务连续不中断，为比赛提供了稳定、可靠的算力保障。

另外，浪潮信息还基于EPAI平台将AI能力引入整个比赛流程。平台部署了DeepSeek、Qwen等8款主流大模型，并通过统一接口向参赛队伍提供调用服务。参赛队伍可在赛题解读、方案设计、代码编写和算法调试等环节调用大模型，在统一算力环境中完成从思路验证到算法迭代，减少底层环境配置和模型接入工作，将更多精力集中在无人机算法本身。

竞赛组织方工作人员表示，比赛一直聚焦低空经济的真实技术挑战，突出实景实战，赛题和规则直接与实际应用挂钩。随着比赛难度提升，对算力的规模、复杂度及易用性要求也在不断提高。浪潮信息元脑企智EPAI平台不仅提供了比赛所需的多元算力，同时屏蔽了后台复杂性，使参赛人员能够将精力集中于算法开发与优化，有力保障了比赛的顺利进行。

本届清华未来立体通行挑战赛，不仅是一场无人机智能算法的巅峰对决，更是低空经济与人工智能、具身智能技术深度融合的生动实践。浪潮信息元脑企智EPAI平台以其高效、稳定、易用的算力服务，为赛事的成功举办提供了坚实底座。未来，浪潮信息将继续深耕AI基础设施，助力更多企业、高校与科研团队在低空经济、智慧海洋等前沿领域取得突破，推动产学研用协同创新，为我国数字经济高质量发展注入新动能。