全球集結(jié)，攜手開創(chuàng)AI新紀元，以AI為翼 鏈接空地·以賽聚才 共創(chuàng)未來。

2026 道通 Physical AI 人工智能大賽復賽，在彩虹科技大樓正式拉開帷幕！

具身智能、人工智能是國家明確培育的重點未來產(chǎn)業(yè)，為落細落實廣東省“百萬英才匯南粵”人才工程部署，依托深圳國家級人工智能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)試驗區(qū)的政策與資源優(yōu)勢，旨在打造PhysicalAI領(lǐng)域全球性人才與創(chuàng)新要素集聚高地，道通科技（股票代碼：688208）攜手深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會共同發(fā)起并主辦“2026道通PhysicalAI人工智能大賽”。

2月10日，大賽復賽評審會在深圳舉行。此次賽事共吸引劍橋大學、香港大學、清華大學、麥吉爾大學等全球40余所頂尖高校精英參賽。經(jīng)初賽選拔，96位優(yōu)秀選手成功晉級復賽。

圖：入圍2026道通Physical AI人工智能大賽復賽的高校名單

現(xiàn)場，道通科技董事、副總經(jīng)理農(nóng)穎斌女士作為主辦方致辭。農(nóng)穎斌女士介紹了道通科技發(fā)展成果與三大業(yè)務矩陣，強調(diào)技術(shù)和人才的核心價值；同時指出大賽是人才戰(zhàn)略重要載體，與企業(yè)核心業(yè)務高度契合，愿以賽聚才，推動AI產(chǎn)業(yè)落地，攜手共促行業(yè)發(fā)展。

圖：道通科技董事、副總經(jīng)理農(nóng)穎斌女士為賽事致辭

本次復賽采用線下面對面考核+飛書平臺線上答辯模式，每位參賽選手需以PPT形式進行 8 分鐘項目匯報，隨后接受評委 5 分鐘提問答辯，全流程13分鐘的考核，全方位檢驗選手在 Physical AI領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)、項目落地與臨場應答能力。

圖：選手線下參賽答辯現(xiàn)場

賽事現(xiàn)場，參賽選手們還以輕松的氛圍展開破冰交流，圍繞項目創(chuàng)作靈感、技術(shù)攻堅難點及行業(yè)痛點展開深度探討。大賽不僅構(gòu)建了開放包容的行業(yè)交流平臺，更通過賽事紐帶促成跨團隊交流，助力選手在技術(shù)碰撞中拓展創(chuàng)新邊界，攜手推動具身智能領(lǐng)域產(chǎn)學研深度融合。

圖：道通科技內(nèi)部技術(shù)沙龍

道通科技作為空地一體具身智能的引領(lǐng)者和Physical AI 的先鋒探索者，以領(lǐng)先的行業(yè)級大模型為智能中樞，構(gòu)建開放賦能的 AI 平臺，打造Digital Agents 集群，并高效智能驅(qū)動空、地機器人等 Physical Agents 實現(xiàn)復雜環(huán)境下的集群智慧。

本次復賽不僅是參賽選手展示技術(shù)成果、交流創(chuàng)新理念的重要平臺，更反映出道通科技在Physical AI賽道的前瞻卡位、生態(tài)構(gòu)建能力、技術(shù)落地節(jié)奏與人才儲備優(yōu)勢，這有望持續(xù)提升其在具身智能產(chǎn)業(yè)化進程中的競爭力。未來，道通科技將持續(xù)以技術(shù)創(chuàng)新為底色，推動具身智能與低空經(jīng)濟深度落地，為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展貢獻科技力量。

“參賽選手感言”

陳睿（清華大學深圳國際研究生院研究生在讀）

用AI賦能芯片設計，破解傳統(tǒng)研發(fā)瓶頸

我希望用AI賦能芯片設計，解決傳統(tǒng)芯片依賴人工、周期長、成本高的痛點，讓技術(shù)真正提升產(chǎn)業(yè)效率。

參加“2026道通PhysicalAI人工智能大賽”，讓我對這個領(lǐng)域有了更全面、更深入的理解，答辯環(huán)節(jié)也促使我從更多維度思考并解決問題。

從賽事當中獲得了多位行業(yè)專家的專業(yè)點評與指導，這讓我收獲頗豐；同時也結(jié)識了眾多同行伙伴，交流前沿經(jīng)驗、把握行業(yè)趨勢，受益匪淺！

金依力（麥吉爾大學博士三年級）

深耕沉浸式視頻通信，搶占未來交互賽道先機

我和團隊致力于沉浸式視頻通信研究，希望實現(xiàn)科幻級交互體驗，搶占未來交互市場。

在參賽過程中我發(fā)現(xiàn)急需攻克項目的實時性、計算時延等關(guān)鍵難題，未來我也希望持續(xù)推進技術(shù)落地和項目產(chǎn)業(yè)化。

道通科技為我們提供了優(yōu)質(zhì)的展示與交流平臺，也讓我們收獲了行業(yè)專家針對項目的專業(yè)點評與指導，受益匪淺。

劉亞鵬（中國人民解放軍國防科技大學博士一年級）

韌性寄生系統(tǒng)——從實驗室到戰(zhàn)場應用的探索之路

我和團隊研究的“韌性寄生”系統(tǒng)項目以“自恢復、自進化”等核心韌性特性為基礎(chǔ)，重點探索在戰(zhàn)場裝備、自主機器人等軍事場景下的應用潛力與技術(shù)挑戰(zhàn)。

我們團隊由3人組成，歷時約一年開發(fā)，得到了深圳市人工智能研究院的場景與實驗支持，以及學校導師的認可。目前，該項目已在研究院落地，而軍隊應用則需等待體制適配。

作為博士一年級新生，我認為，本次比賽最大的收獲是與老師和同行的深度交流學習，這為我后續(xù)的科研道路奠定了重要基礎(chǔ)。

“嘉賓點評”

張建國教授（南方科技大學計算機系教授、斯發(fā)基斯可信自主系統(tǒng)研究院教授）

“從論文發(fā)布到項目把控，多維度考察青年科研人才”

初賽我重點考察paperwork、院校背景與科研成果；復賽則聚焦項目把控、創(chuàng)新能力與洞察能力。

我不只看成果，更看重解決問題的思路、方法與全過程。同時我也希望青年學者拒絕過度包裝，堅守科研嚴謹，踏實做實驗、認真做研究。

連國云博士（中山大學博士、深圳大學博士后，計算機科學與技術(shù)專業(yè)副教授，深圳市后備級高層次人才）

“以賽為橋，對接產(chǎn)業(yè)需求”

復賽更看重選手綜合能力與表達能力，同時關(guān)注研究是否貼合領(lǐng)域熱點、是否具備原創(chuàng)和創(chuàng)新特征、是否具備未來可應用場景。

校企聯(lián)合辦賽意義重大，能夠精準發(fā)掘人才、對接產(chǎn)業(yè)需求，實現(xiàn)以賽促教、以賽促研。

羅元凱（深圳市道通科技股份有限公司具身大模型研究部負責人 ）:

“賽事打通產(chǎn)學研全鏈條，破解AI技術(shù)落地難題”

這次參賽選手學歷高、學術(shù)成果頂尖，動手實踐能力突出，在算法、機械設計、人機交互（HCI）領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。

在評審過程中，我重點關(guān)注選手是否具備專項核心技術(shù)、全流程實踐經(jīng)驗、物理本質(zhì)導向的問題解決能力與動手實操能力。選手的專項深耕能力與底層物理建模能力，是賽事評審中區(qū)分優(yōu)秀與普通選手的關(guān)鍵標尺。

Physical AI與具身智能領(lǐng)域亟需硬件本體與機電控制、運控具身操作、大模型認知理解三類交叉復合型人才。線下行業(yè)同樣急需跨領(lǐng)域復合型人才，這類人才需兼具模型、數(shù)據(jù)、機器人本體相關(guān)能力，同時具備探索精神與耐受繁瑣實操的執(zhí)行力。當下Physical AI領(lǐng)域高度重視跨學科融合素養(yǎng)，這正是產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)長期突破的核心底氣。

產(chǎn)學研深度融合能夠加快Physical AI領(lǐng)域的發(fā)展速度，高校與企業(yè)優(yōu)勢互補——高校輸送創(chuàng)新型人才，企業(yè)提供資源與落地平臺，助力打通科研創(chuàng)新—技術(shù)落地—人才輸送全鏈條。校企聯(lián)辦賽事可實現(xiàn)雙方資源互補，為學生提供平臺與實踐場景，轉(zhuǎn)化在校研究成果。此次賽事更是搭建起學界與工業(yè)界的橋梁，有效推動技術(shù)落地應用，規(guī)避技術(shù)泡沫。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))

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