算力与算法共振:浪潮信息携 DeepSeek 推动无人机技术在舟山落地
算力与算法共振:浪潮信息携 DeepSeek 推动无人机技术在舟山落地
算力与算法共振:浪潮信息携 DeepSeek 推动无人机技术在舟山落地随着(suízhe)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(làngcháo)信息(xìnxī)旗下的企业级大模型(móxíng)开发平台——元脑企智 EPAI 成为了(le)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(láizì) 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 大模型推理服务,进一步缩短方案验证周期,全面提升飞行性能与智能操控水平。
实景实战:从算法(suànfǎ)设计到系统落地的无人机赛事挑战
“凌海御空·舟山新篇”清华未来立体通行挑战赛是国内首个以"立体交通(jiāotōng)+海洋场景"为特色的无人机(wúrénjī)创新赛事,自 3 月 15 日启动以来,全国 19 所高校 46 支队伍(duìwǔ)、152 名学子(xuézǐ)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,要求(yāoqiú)参赛队伍在舟山海洋群岛环境下使用(shǐyòng)无人机挑战“海岛物资输送”、“海上应急救援”两大任务:
物资(wùzī)运输任务模拟海岛间紧急物资运输(如医疗用品(yòngpǐn)、食品),在规定时间(shíjiān)内完成多节点精准投送,需要设计最优航线,并平衡飞行时间、载重与能源消耗。
海上搜救任务要求快速定位并救援海上遇险目标(如落水人员),需(xū)兼顾搜救效率与准确性,对(duì)无人机目标识别能力与路径规划能力有很高(gāo)要求。
当前,无人机技术探索在产学研多界飞速发展,依赖多种算法协同进化。路径优化、目标检测、动态感知(gǎnzhī)、智能(zhìnéng)避障(bìzhàng)和飞行(fēixíng)控制等算法,对无人机的飞行性能与智能操控非常关键。同时(tóngshí),在制定物资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,在竞赛举办全流程(liúchéng)中,主办方致力于为所有参赛队伍提供算法(suànfǎ)训练平台,鼓励队伍深入研究、优化多种算法,以全面提升无人机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(tiǎozhàn)。
然而(ránér),构建(gòujiàn)开放的训练平台面临种种挑战:首先,无人机算法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、统一开发环境的构建流程(liúchéng)复杂且耗时;其次,主办方需在有限的算力(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(duìwǔ)的算法训练需求(xūqiú)并确保运行无故障。
高效、易用、低门槛,元脑企智EPAI加速(jiāsù)智能算法创新
竞赛组织方联合浪潮信息,基于(jīyú)元脑企智EPAI平台为参赛选手快速(kuàisù)打造一站式算法(suànfǎ)创新开发平台,提供完整的模型服务工具和全链路应用开发套件,通过多元算力资源(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(yǔ)优化体验,加速方案创新。
竞赛(jìngsài)期间,浪潮信息联合竞赛组织方基于元脑企智EPAI平台,将算力资源统一池化,为46支参赛队伍快速创建配置(pèizhì)了独立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(hùnhé)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(duōzhǒng)无人机(wúrénjī)(wúrénjī)算法。此外,元脑企智EPAI平台还提供7X24小时的DeepSeek 671B大模型推理服务,参赛队伍可以在比赛(bǐsài)环境内与DeepSeek进行代码、方案(fāngàn)的共创,优化无人机路径规划、目标检测算法等。
赛事组织方基于元脑企智(qǐzhì) EPAI 平台统一构建了比赛镜像,参赛(cānsài)队伍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,队伍可以针对海岛(hǎidǎo)物资输送与(yǔ)应急搜救任务(rènwù),对路径优化算法进行深度优化: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(tígōng)的海上(hǎishàng)救援历史数据,借助专业的空间分析模型与算法,分析海上搜救任务中(zhōng)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,参赛队伍还可以尝试优化目标检测算法,从而在任务中更(gèng)精准迅速地识别遇险人员与物资需求点。
元脑企智EPAI平台作为高效易用的(de)(de)应用开发工具,进一步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、损失曲线等关键指标清晰可见,助力队伍及时调整优化方向,极大降低了算法训练与(yǔ)评估的技术难度(jìshùnándù),使参赛队伍能更专注于(yú)算法本身的优化与创新,充分发挥创造力与专业技能,提升(tíshēng)无人机在复杂海岛任务中(zhōng)的性能表现。
本届清华未来立体通行挑战赛,将无人机算法(suànfǎ)技术验证嵌入真实战略场景,不仅为参赛学子(xuézǐ)提供了在真实海空环境中完成 “从算法设计到系统(xìtǒng)落地” 的全流程实践,也是国内无人机领域 “真题(zhēntí)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(děng)平台的 7×24 小时算力(suànlì)与(yǔ)工具(gōngjù)支持下,各参赛队迅速完成了(le)无人机算法的训练(xùnliàn)与落地,多支队伍在“物资运输”和“海上搜救”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。

随着(suízhe)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(làngcháo)信息(xìnxī)旗下的企业级大模型(móxíng)开发平台——元脑企智 EPAI 成为了(le)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(láizì) 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 大模型推理服务,进一步缩短方案验证周期,全面提升飞行性能与智能操控水平。

实景实战:从算法(suànfǎ)设计到系统落地的无人机赛事挑战
“凌海御空·舟山新篇”清华未来立体通行挑战赛是国内首个以"立体交通(jiāotōng)+海洋场景"为特色的无人机(wúrénjī)创新赛事,自 3 月 15 日启动以来,全国 19 所高校 46 支队伍(duìwǔ)、152 名学子(xuézǐ)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,要求(yāoqiú)参赛队伍在舟山海洋群岛环境下使用(shǐyòng)无人机挑战“海岛物资输送”、“海上应急救援”两大任务:
物资(wùzī)运输任务模拟海岛间紧急物资运输(如医疗用品(yòngpǐn)、食品),在规定时间(shíjiān)内完成多节点精准投送,需要设计最优航线,并平衡飞行时间、载重与能源消耗。
海上搜救任务要求快速定位并救援海上遇险目标(如落水人员),需(xū)兼顾搜救效率与准确性,对(duì)无人机目标识别能力与路径规划能力有很高(gāo)要求。
当前,无人机技术探索在产学研多界飞速发展,依赖多种算法协同进化。路径优化、目标检测、动态感知(gǎnzhī)、智能(zhìnéng)避障(bìzhàng)和飞行(fēixíng)控制等算法,对无人机的飞行性能与智能操控非常关键。同时(tóngshí),在制定物资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,在竞赛举办全流程(liúchéng)中,主办方致力于为所有参赛队伍提供算法(suànfǎ)训练平台,鼓励队伍深入研究、优化多种算法,以全面提升无人机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(tiǎozhàn)。
然而(ránér),构建(gòujiàn)开放的训练平台面临种种挑战:首先,无人机算法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、统一开发环境的构建流程(liúchéng)复杂且耗时;其次,主办方需在有限的算力(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(duìwǔ)的算法训练需求(xūqiú)并确保运行无故障。

高效、易用、低门槛,元脑企智EPAI加速(jiāsù)智能算法创新
竞赛组织方联合浪潮信息,基于(jīyú)元脑企智EPAI平台为参赛选手快速(kuàisù)打造一站式算法(suànfǎ)创新开发平台,提供完整的模型服务工具和全链路应用开发套件,通过多元算力资源(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(yǔ)优化体验,加速方案创新。
竞赛(jìngsài)期间,浪潮信息联合竞赛组织方基于元脑企智EPAI平台,将算力资源统一池化,为46支参赛队伍快速创建配置(pèizhì)了独立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(hùnhé)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(duōzhǒng)无人机(wúrénjī)(wúrénjī)算法。此外,元脑企智EPAI平台还提供7X24小时的DeepSeek 671B大模型推理服务,参赛队伍可以在比赛(bǐsài)环境内与DeepSeek进行代码、方案(fāngàn)的共创,优化无人机路径规划、目标检测算法等。
赛事组织方基于元脑企智(qǐzhì) EPAI 平台统一构建了比赛镜像,参赛(cānsài)队伍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,队伍可以针对海岛(hǎidǎo)物资输送与(yǔ)应急搜救任务(rènwù),对路径优化算法进行深度优化: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(tígōng)的海上(hǎishàng)救援历史数据,借助专业的空间分析模型与算法,分析海上搜救任务中(zhōng)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,参赛队伍还可以尝试优化目标检测算法,从而在任务中更(gèng)精准迅速地识别遇险人员与物资需求点。
元脑企智EPAI平台作为高效易用的(de)(de)应用开发工具,进一步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、损失曲线等关键指标清晰可见,助力队伍及时调整优化方向,极大降低了算法训练与(yǔ)评估的技术难度(jìshùnándù),使参赛队伍能更专注于(yú)算法本身的优化与创新,充分发挥创造力与专业技能,提升(tíshēng)无人机在复杂海岛任务中(zhōng)的性能表现。
本届清华未来立体通行挑战赛,将无人机算法(suànfǎ)技术验证嵌入真实战略场景,不仅为参赛学子(xuézǐ)提供了在真实海空环境中完成 “从算法设计到系统(xìtǒng)落地” 的全流程实践,也是国内无人机领域 “真题(zhēntí)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(děng)平台的 7×24 小时算力(suànlì)与(yǔ)工具(gōngjù)支持下,各参赛队迅速完成了(le)无人机算法的训练(xùnliàn)与落地,多支队伍在“物资运输”和“海上搜救”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。

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