【赛题解析】2026集创赛华强x昇腾企业命题！用国产AI算力重塑未来数字幻境！

用国产AI算力打造下一代沉浸式体验！

2026集创赛“华强x昇腾”企业命题火热报名中！本赛题由华强半导体发起、昇腾赋能，聚焦智慧文旅场景。参赛者需基于华为昇腾310B/310B+FPGA异构算力平台，结合《熊出没》等经典IP，开发兼具沉浸交互与园区管控能力的具身智能体。

昇腾+FPGA的异构组合代表了国产算力自主可控的关键方向，实现了高性能与高灵活性的最优平衡。加入我们，将助您掌握从算法设计到硬件部署的全流程技能，积累高含金量项目经验。优秀方案将有机会在方特乐园真实落地，实现从“代码”到“产业产品”的跨越。

这不仅是一场竞技，更是用国产技术重塑文化体验的契机。让您的代码驱动卡通熊智能互动，为千万游客创造欢乐！诚邀各高校师生踊跃报名，共筑AI+文化创新未来！

【华强x昇腾杯赛题发布】用国产AI算力打造下一代沉浸式体验！2026集创赛昇腾携手华强共筑AI+文化融合创新平台！

01

赛题背景与核心目标解析

赛题要求参赛队伍基于华为昇腾310B/310P芯片，或“310B+FPGA”的异构硬件平台，完成视频图像的采集与处理。

系统的最终交付目标是一套具备高鲁棒性的智能视觉交互终端。该终端需具备动作识别与表情捕捉能力，并能与游客实现《熊出没》IP的沉浸式演艺联动（如触发虚拟形象互动、剧情分支切换等）。这不仅是对深度学习算法的考验，更是对边缘设备算力调度、软硬协同设计以及工程落地能力的综合检验。

1. 平台适配:要求基于指定的310B/310P或310B+FPGA的板卡或算力盒子，完成视频图像的采集与处理确保智能体的算力适配性与运行稳定性;

2. IP互动功能:具备动作识别、表情捕捉能力，可与游客实现《熊出没》IP沉浸式演艺联动(如触发熊大/熊二虚拟形象互动、剧情分支切换等);

3. 场景适配:需适配方特园区开放环境(如光照变化、人群密集、动态障碍物等)，保证复杂场景下的功能有效性。

注：选择FPGA+310B的队伍，FPGA可以应用于图像的前端预处理，或者多路视频的融合输入等功能，以提升识别性能、扩展端口输入等。

4. IP互动类指标

(1)动作识别准确率:针对挥手、欢呼、比心等常见互动动作;(2)表情捕捉响应延迟:从捕捉游客表情(如微笑、惊讶、开心等)到触发《熊出没》IP互动反馈(如虚拟形象回应、灯光变化等);

(3)IP联动适配性:可稳定联动至少3种《熊出没》主题演艺形式(如虚拟角色对话、动作互动、剧情分支切换、AR合影特效)，无联动失败或卡顿现象。

02

系统顶层架构设计（System Architecture）

为满足低延迟与高吞吐量的要求，系统需摒弃传统的“CPU 大包大揽”模式，构建高度流水线化的异构数据通路。

根据赛题要求，音视频输入可通过 HDMI/CMOS 接入，输出则通过 HDMI 或千兆以太网呈现。整体架构可划分为以下四个层级：

1. 感知输入层：推荐选用高帧率工业 CMOS 相机或 MIPI 接口模组，从物理源头切断 USB 总线带来的不可控延迟。

2. 图像预处理层：作为数据的“清洗站”与“整形器”，负责处理前端高频并发的像素流。

3. 核心推理层 (310B NPU)：作为系统的“大脑”，接管标准化后的纯净视频流，利用硬件解码器与 NPU 完成复杂的张量计算与业务逻辑判断。

4. 沉浸表现层：接收处理结果，驱动外部大屏或虚幻引擎完成终端视觉渲染与物理联动输出（支持 HDMI/以太网输出）。

03

硬件协同与底层加速策略

软硬解耦，算力卸载。我们将传统的CPU图像预处理任务，拆分给DVPP和AIPP两个底层硬件模块进行“接力”：

1、DVPP负责“物理整形”（动态调用）

思路：摒弃传统的OpenCV软解思路，直接调用310B独立的DVPP硬件单元。

作用：接收从FPGA传入的高清视频流后，纯靠硬件完成图像的缩放（Resize）、裁剪（Crop）或基础格式解码。这一步快速将大图处理成模型需要的物理尺寸（如640x640），将CPU从最耗时的像素搬运中彻底解放出来。

2、AIPP负责“数学转换”（静态固化）

思路：利用310B NPU特有的AIPP机制，将像素级的数学运算提前“编译”进AI模型中。

作用：原本需要用代码遍历像素去做的色域转换（如YUV转RGB）、减均值、归一化（/255）等操作，现在变成了NPU推理前自动执行的底层指令。由于和模型推理深度融合，这部分预处理的时间损耗几乎可以忽略不计。

04

核心算法栈与优化策略

赛题对动作识别和表情捕捉的准确率及延迟提出了明确要求。需摒弃臃肿的大模型，构建目标驱动的轻量化级联网络。

1、动作识别：目标追踪与姿态估计

（1）考核指标：针对挥手、欢呼、比心等常见互动动作的识别准确率。

（2）技术路径：避免使用易受背景干扰的全局图像分类法。建议采用“轻量级目标检测 (如 YOLOv8) + 骨骼关键点提取 (Pose Estimation)”的二维路线。以“比心”为例，系统提取左右手腕与手肘的坐标，当多点在胸腔中心区域形成特定夹角与拓扑关系时，状态机即判定动作生效。

2、表情捕捉：极限提速的两段式级联

（1）考核指标：从捕捉游客表情（如微笑、惊讶、开心等）到触发《熊出没》IP 互动反馈（如虚拟形象回应、灯光变化等）的响应延迟。

（2）技术路径：全局运行超轻量级人脸检测算法获取目标边界框；随后利用 DVPP 抠出人脸 ROI 区域；最终将低分辨率切图送入基于 MobileNet/ShuffleNet 骨干的表情分类网络。该方案可将单帧推理耗时压缩至毫秒级，实现极低延迟。

05

沉浸式互动呈现与集成交付

系统需稳定联动至少3种《熊出没》主题演艺形式，无联动失败或卡顿现象。

1.交互表现形式建议

（1）虚拟角色对话：根据游客特定动作，触发不同的语音播报与口型同步动画。

（2）剧情分支切换/动作互动：游客的欢呼声量或挥手频率作为交互输入，推动大屏内不同剧情线的演进。

（3）AR合影特效：提取游客骨骼与人脸坐标，实现虚拟道具（如熊大头饰、气球）与真实游客画面的精准三维贴合。

2.交互表现架构设计

负责将AI推理结果与交互特效具象化呈现。根据团队的技术栈深度与实际应用场景要求，建议将其分为两个梯度的实现方向：

方向一：端侧本地直显（基础交付路线）

（1）实现逻辑：利用边缘计算盒子自带的硬件显示接口，直接将叠加了AI识别框、骨骼关键点连线或基础2D互动UI的处理结果，通过HDMI输出至本地显示设备。

（2）核心优势：架构精简，数据传输链路极短，能够实现极致的低延迟显示，非常适合在项目早期快速完成系统闭环与基础功能验收。

方向二：前后端解耦的网络化实时渲染（高阶进阶路线）

（1）实现逻辑：设计一套完整的前后端分离软件架构。边缘端的AI进程仅作为纯粹的数据源，通过10/100/1000Eth网络接口 将结构化的判定结果（如动作标签、触发指令）推送至独立的后端业务分发服务。由后端统一下发控制指令，在前端大屏实时渲染《熊出没》的3D资产，并触发场景内的声光电联动反馈。

（2）核心优势：极大地丰富了沉浸式表现力，且将繁重的UI渲染任务从边缘AI推理芯片中彻底剥离；支持跨设备、多屏幕的分布式联动，完美契合真实主题乐园的高端演艺环境需求。