近日，"华为杯" 第六届中国研究生人工智能创新大赛总决赛在哈尔滨落下帷幕。浙江理工大学信息科学与工程学院（网络空间安全学院）选派的 6 支参赛团队从全国 409 家培养单位的 2618 支队伍中脱颖而出，斩获一等奖 2 项、二等奖 2 项、三等奖 2 项，实现我院参加该赛事历史最好成绩。

       其中一等奖项目《面向纱线生产过程的智能监测平台》由徐云、张建新老师指导，由郑华岩、张建鹏、汤陈昕组成学生团队，研发了基于多重池化的轻量化视觉检测模型。该系统突破传统检测技术瓶颈，实现纱线疵点毫米级实时识别，并通过设备健康状态预测算法，将故障预警准确率提升至行业领先水平。目前，该平台已在浙江、江苏等地的多家纺织企业落地实施，帮助企业降低人工成本 30%，生产效率提高 15%。

       一等奖项目《基于高光谱重建的织物颜色测量》由张建新老师指导，学生马进、汪鸣、郭延庆、陈佳清组建团队，突破性地构建了织物专用高光谱数据集，通过深度学习实现 RGB 图像到高光谱图像的精准重建，测色精度达到专业设备 Datacolor650 的 98% 以上，为纺织行业色差控制提供了低成本解决方案。

       二等奖项目《基于大语言模型的智能心电辅助诊疗系统》由蒋明锋老师指导，由学生王嘉辉、朱业龙、林子淀、阮孝位组成团队，研发了便携式单导联 ECG 信号采集设备。该设备采用低功耗蓝牙 SoC 与多层柔性电路设计，实现长时程动态心电数据采集。结合大语言模型的多模态分析能力，系统可实时识别房颤、早搏等 12 类心律失常，预警准确率达 97.3%。目前已在杭州市 3 家社区医院开展临床验证，累计服务患者超 5000 人次，为心血管疾病远程监测提供创新解决方案。

       二等奖项目《增强现实交互的智能巡检系统》由吴鹏老师指导，学生孟艳菊、李金峰、韩智组成团队，创新融合 AR 技术与智能机器人系统。通过特征增强与通道聚合算法，实现复杂环境下设备缺陷毫米级检测，检测效率提升 30%。系统集成第一视角多模态交互功能，支持远程专家实时协作，已成功应用于杭州某智慧园区，完成 1000 + 小时巡检任务，发现设备隐患 200 余处，运维成本降低 40%。

       三等奖项目《水果全表面缺陷的高光谱成像检测研究》由傅霞萍老师指导，学生吴婧千、邹涛、赵安逸、谢永康组成团队，构建了基于高光谱成像的水果缺陷检测体系。通过轻量级多标签分类网络与可见 - 近红外融合检测模型，实现苹果、柑橘等 6 类水果表面缺陷的精准识别，检测准确率达 96.8%。系统已在浙江某农业企业试点应用，分拣效率提升 2 倍，商品果率提高 8%，助力农产品分级标准化。

       三等奖项目《热压导光板缺陷智能视觉检测系统》由李俊峰老师指导，学生刘存凌、候肖杰、王天宇、万成林组成团队，开发了二阶段缺陷检测网络。通过级联 MobileNetV3 与改进 LGP-YOLO 模型，实现导光板表面划痕、气泡等 5 类缺陷的实时检测，漏检率低至 0.7%。配套开发的智能检测软件已应用于长三角地区 3 家电子企业，检测效率提升 5 倍，年节约人工成本超 200 万元。

       据悉，中国研究生人工智能创新大赛作为教育部 "中国研究生创新实践系列大赛" 重要组成部分，本届吸引了包括清华大学、浙江大学等顶尖高校在内的 2618 支队伍参赛。经过初赛、复赛、全国总决赛三级选拔，最终决出一等奖 60 项。

       信息科学与工程学院（网络空间安全学院）始终注重以赛促学，通过构建 "课程 - 实践 - 竞赛" 三位一体培养模式，在人工智能、智能制造等领域形成鲜明特色。本次获奖项目涵盖纺织智能检测、医疗 AI、智慧巡检等多个前沿方向，充分体现了学院在交叉学科人才培养方面的显著成效。学院将以此为契机，进一步深化产教融合，推动科研成果转化，为培养具有创新精神和实践能力的高层次人工智能人才持续努力。