面向人形机器人在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧物流、智慧养老、智慧商业、智慧农业、智慧应急、智慧文旅等领域的应用需求，基于感知与交互技术、智能决策与学习能力、运动控制与执行技术、能源与材料创新、数据与仿真技术等，构建人形机器人在工业制造的装配、分拣、焊接、质检、危险环境作业等环节；养老服务与家庭服务的日常协作、情感陪伴；医疗健康的手术辅助、康复训练；极端环境与特种作业的灾害救援、太空探索；商业服务的智能餐饮、智慧零售以及交互服务的迎宾接待、安防巡检；智慧农业等应用场景的解决方案。

赛题一：基于多模态感知的仿生灵巧手精密操作与触觉反馈系统

赛题目标：针对精密操作领域（工业装配、医疗手术）的精度极限（纳米级操作易损）、触觉反馈缺失（依赖视觉、效率低）、环境适应性差（难以处理多变微小目标）、人机协作壁垒及远程操作失真（缺乏真实手感）等核心痛点，围绕多模态感知、触觉建模、精密控制、产业应用等方向。

成果体现：围绕工业精密装配涵盖芯片、光学器件等微小零件处理与产品柔性化组装；医疗微创手术涉及机器人辅助手术、远程手术及康复辅助；拓展场景包括危险环境操作、科研实验自动化与高端服务业等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。

技术路径参考：

多模态感知融合优化：传感器融合算法、嵌入式算力适配针对国产高精度传感器和嵌入式AI芯片，优化多模态数据（视觉/力觉/触觉）的实时融合算法。

触觉知识建模与迁移学习：触觉特征提取、跨场景知识迁移。

仿生控制算子优化：实时运动规划，针对国产机器人关节电机，优化逆运动学求解算法，设计动态能耗管理策略，能耗优化。

重点鼓励方法创新、跨界融合，避免纯技术堆砌。

赛题二：具身智能垂直领域大模型的端到端任务规划与执行

赛题目标：针对智能制造产线、家庭服务机器人和物流分拣等场景中存在的复杂自然语言指令理解困难、多环节任务执行割裂导致效率低下、动态非结构化环境适应性差以及人机交互不自然等核心问题。围绕行业知识嵌入、动态决策优化、轻量化具身智能大模型、国产算力适配等方向。

成果体现：制造产线的动态订单解析、柔性调度、异常自主处理。家庭服务的场景语义理解、安全人机共处、个性化任务执行。物流分拣的零样本物体操作、数字孪生辅助路径优化等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。

技术路径参考：

行业知识嵌入：针对生物医药等垂直领域，构建工艺参数、操作规范、设备特性的行业知识库，通过知识蒸馏技术将专家经验注入大模型，提升任务规划的精准性和可解释性。

动态决策优化：设计基于在线学习的异常检测与恢复机制，对任务执行中的突发状况（如设备故障、环境扰动）生成替代方案，保障流程连续性。

国产化适配：基于国产算力平台（如天数）训练轻量化行业大模型，开发端侧部署框架，实现低功耗实时推理（如单芯片支持10路并发任务）。

重点鼓励方法创新、跨界融合，避免纯技术堆砌。

赛题三：国产化机器人 AI 芯片与核心零部件集成创新

赛题目标：针对高端工业机器人实时控制延迟、消费级人形机器人续航与运动灵活性矛盾、智能假肢生物信号-动作执行脱节等问题；围绕芯片设计、零部件集成、自主可控、产业应用等方向。

成果体现：工业机器人的高精度汽车焊装线、3C电子精密装配；消费级人形机器人的家庭陪伴机器人、仓储物流机器人；智能假肢设备的肌电控制仿生手、自适应膝关节假肢等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。

技术路径参考：

芯片-硬件协同优化：AI芯片架构适配、功耗控制、实时性优化。

核心零部件国产替代验证：材料性能测试、工艺适配、可靠性提升。

自主生态应用拓展：行业解决方案、国产替代标准制定、生态工具链建设。

重点鼓励方法创新、跨界融合，避免纯技术堆砌。

赛题四：跨场景智能协同的机器人协作系统

赛题目标：针对智慧城市公共空间面临的服务碎片化、安防响应慢、管理成本高；教育具身智能面临的实验风险高、操作理解难、资源割裂等核心问题；围绕群体智能、动态优化、国产化生态、行业场景闭环等应用方向。

成果体现：在公共场所、智慧城市、教育及国产化示范场景中，多机器人集群与数字人技术发挥作用，实现动态巡逻、环境监测、虚拟教学等功能，同时推进全栈国产多机器人系统部署与应用等，提供某一具体方向的应用解决方案。

技术路径参考：

动态优化算法：解决多场景任务冲突与资源分配问题，基于强化学习的动态任务分配算法，多场景的实时优先级排序。

异构系统互联与国产化适配：实现国产设备与进口系统的无缝兼容。

创新应用场景探索：打造国产化多机器人协同标杆场景。

重点鼓励方法创新、跨界融合，避免纯技术堆砌。

赛题五：特种机器人本体控制与复杂环境适应性

赛题目标：针对高危场景人机协同的人工作业风险高、复杂环境感知弱、应急响应超时等核心问题。围绕极端环境感知、多模态感知融合、强化学习算法优化、自主决策、国产化集成、行业应用创新等方向。

成果体现：在高危化工、矿山、火灾、地质灾害、海上风电、石油管道等复杂场景中，机器人凭借多模态感知融合、环境自适应与强化学习等技术，实现智能巡检、应急处置等应用场景，提供某一具体方向的应用解决方案。

技术路径参考：

环境感知与动态建模：多模态传感器融合、环境自适应算法、实时建图定位。

本体控制与决策优化：强化学习、抗干扰控制、能耗优化。

国产化硬件生态集成：芯片适配、材料替代、系统验证。

重点鼓励方法创新、跨界融合，避免纯技术堆砌。

具身智能机器人专项赛采用“开放场景”竞赛模式，立足江阴，面向全国各地公开征集60-80个具身智能机器人场景的应用创新项目参赛。赛事通过网络选拔、重点推荐、行业晋级、路演比拼、赛奖嘉年华等重点环节角逐，推荐专项或产业获奖项目进入全国总决赛。

（一）参赛报名(2025年6-8月)。各单位做好专项赛事推荐宣传工作，组织参赛团队踊跃报名。通过登录全国人工智能应用场景创新挑战赛官网（www.cicas.cn）了解赛事详情。报名系统开放时间为2025年6月6日24:00，参赛报名截止时间8月31日24:00。

（二）网络选拔赛(2025年9月)。组委会负责组织形式审查，在审查参赛项目信息完整性和合规性基础上，邀请评委采用项目初筛、客观评估等网络选拔方式，产生优胜项目。按照网络选拔赛要求，应在9月30日24:00前完成项目选拔工作，产生的优胜项目按评审比例入围专项晋级赛。

（三）专项晋级赛(2025年10月)。每场专项赛遵循专业评审、择优晋级原则，从三个组别角逐出获奖项目。各地已入库省级“专精特新”企业团队的项目优先进入专项赛。具身智能机器人（江阴）专项赛共设特、一、二、三等奖四个等级，线下路演答辩与颁奖活动将于10月24-25日在江阴市举办，具体方案另行通知。

组委会通过大赛官网、官方微信公众号等平台分别对专项晋级赛的获奖结果公示，接受社会监督。

1.高校种子组

(1)参赛团队和项目在大赛报名截止之日前尚未完成工商等各类登记注册。

(2)参赛团队限15人（含指导老师不超过2人、项目负责人1人），参赛申报人须为项目负责人，项目负责人及成员均须为普通高等学校（院所）在读专科、本科、硕博研究生，专业不限，并邀请至少1位在校老师做项目指导。

(3)项目负责人、项目团队成员须明确在项目中的定位，如技术研发、市场推广、品牌宣传、项目管理等；指导老师须明确在参赛项目中的定位，如指导了项目的哪些技术攻关问题或项目成员路演材料答辩等。

(4)参赛项目在创新成果转化、工程创造、技术商业应用和市场推广等方面颇具潜力，具备技术创新点或应用创新模式，产品性能优势明显，须有项目技术工程应用落地案例。

(5)高校院所科技成果转化项目参加本组比赛，具有明确的技术路线和实施方案，可在实际场景中落地实施。

2.企业初创组

(1)未融资（有实体公司、技术研发团队、市场营销团队），员工人数5人以上的企业。

(2)已完成融资天使轮、A轮/A＋轮融资的企业。

(3)参赛项目须是参赛团队原始创新的项目（本项目参加本届创新挑战赛的选拔赛、专项赛、总决赛时均未参加其他国内外赛事）。

(4)参赛团队限15人（含1名项目负责人，须为团队联合创始人之一），项目负责人、项目团队成员须明确在项目中的定位，如技术研发、市场推广、品牌宣传、项目管理等。

(5)参赛项目至少有3名及以上核心团队成员，拥有自主知识产权，核心技术产品具有良好应用价值、市场竞争力和产业化前景等。

3.企业成长组

(1)已完成B轮/B＋轮融资及以上企业。

(2)人工智能领域头部企业，或国家级、省市级“专精特新”企业。

(3)参赛项目具有成熟的产品、商业模式，以及较强市场竞争力，且为正向盈利的企业（须上传财务佐证材料，如审计报告等）。

(4)参赛项目须是参赛团队原始创新的项目（本项目参加本届创新挑战赛的选拔赛、专项赛、总决赛时均未参加国内外其他赛事）。

(5)参赛团队限15人（含1名项目负责人，须为团队技术负责人之一），项目负责人、项目团队成员须明确在项目中的定位，如技术研发、市场推广、品牌战略、项目管理等。参赛申报人须为项目负责人或技术部门负责人。