在高层次创新性工科人才培养中，清华大学自动化系积极探索育人新模式，通过优化学生评价机制、强化产学研融合等举措，为学生搭建多元化成长平台，并以“挑战杯”等高水平科创赛事为重要依托，持续助力学生全面发展与创新能力提升。
“挑战杯”竞赛作为共青团中央等单位主办、具有全国影响力的全国性竞赛活动，自1989年首届在清华大学举办以来，迄今已连续举办十九届。自动化系高度重视“挑战杯”竞赛的育人价值，将其作为拔尖创新人才培养的重要载体，依托学生科技创新工作体系，组织指导教师、专家学者、学生骨干积极备赛，为参赛选手提供全过程指导和全方位支持。
在2025年度“挑战杯”系列赛事中，自动化系学子表现优异，获得多项特等奖、一等奖等重要奖项，项目覆盖多个前沿领域，展现了扎实的学术功底与突出的创新能力，充分彰显了自动化系创新育人的扎实成效。
获奖项目
【第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛】
➢《时信探微——可靠可信的超快、超长时程、超分辨显微成像技术》
作者：刘书然、徐闻聪
奖项：主体赛特等奖
指导教师：戴琼海
针对超分辨成像中时空带宽积难题，团队构建了高质量的时序超分辨显微图像数据集，创新地提出了可变形相空间校准机制及相应的神经网络，将多色活体超分辨成像时程拓展30倍以上、延长至上万时间点；团队同时设计了一种期望校正误差最小化方法，从而实现准确的置信度评估，帮助生物学领域进行更可信的定量研究。
【“青创北京”2025年“挑战杯”首都大学生课外学术科技作品竞赛】
➢《具有可靠置信度评估的时间序列显微超分辨神经网络》
奖项：特等奖
项目构建高质量时序超分辨（TISR）显微图像数据集，并创新提出可变形相空间校准机制及TISR模型。该模型对低信噪比、低分辨率时序图像实现高保真超分辨重建，将多色活体超分辨成像时程显著拓展30倍以上（达上万时间点）；进一步融合贝叶斯学习提出贝叶斯时序超分辨神经网络，设计期望校正误差最小化方法，为输出提供准确的置信度评估，支撑更可信的生物学定量分析。
➢《无监督物体表征学习与三维重建》
作者：刘宇
奖项：三等奖
指导教师：朱松纯
本项目聚焦物体表征学习与三维重建，提出SlotLifter和ArtGS两个创新模型。SlotLifter通过在无监督条件下实现高效场景分解与新视角合成，场景分解精度提升10%，训练效率提升5倍。ArtGS引入3D高斯和运动先验，可精确重建铰接物体的几何结构与物理参数，大幅降低重建误差。两项成果分别发表于ECCV 2024和ICLR 2025国际顶级会议，为仿真交互、具身智能等领域提供关键技术支撑。
➢《片剂表面缺陷智能检测与剔除系统》
作者：杨博尧、李孟涵
指导教师：彭黎辉
制药业长期依赖的人工目检等传统片剂表面缺陷检测方法，存在准确率低（<90%)等问题。本研究提出基于深度学习的检测与剔废系统：算法上，对VGG16引入热力图注意力训练法，用缺陷掩膜图像引导特征聚焦，模型准确率从93.55%提升至97.36%，优于YOLO11(97.24%)；硬件上，自主研发低成本、高精度多路气动剔废装置；图像预处理来用R/G双通道阈值与形态学操作后进行轮廓检测提取单个药片图像，解决了药片相邻时易被误识别为同一个药片的问题，增强鲁棒性。
【清华大学第43届“挑战杯”】
➢《基于Dify平台的〈模拟电子技术基础〉课程智教》
作者：张博、贾明远
奖项： AI助教智能体设计专项赛特等奖
指导教师：叶朝辉
本项目全称为:基于Dify平台的《模拟电子技术基础》课程智教AEI4U。期望利用LLM工具全方位助力模电课堂的教与学环节。面向模电课程，我们重点实现三大创新点:电路图智能识别与绘制系统、基于学习行为的动态用户画像构建、前后端分离多平台应用架构。最终和教学团队合作整合模拟电子领域知识与教学经验，构造权威数据标准。进以对清华AI伴学系统功能扩展和专业化定制，能更精准地识别学生在模拟电子学习中的困难点，提供更有针对性的支持。
➢《基于GLM-4的〈和声与曲式〉AI助教系统》
作者：赵宸一
奖项： AI助教智能体设计专项赛一等奖
指导教师：熊智华
本助教系统希望改善学生在《和声与曲式》课程学习中，可能遇到的日常答疑、作业自查、和声分析等问题，探索一种AI和音乐相结合的思路，也为音乐类课程的教与学提供一种可能的方案。
➢《腕带式XR智能文本输入和触摸交互系统》
作者：孙润泽
奖项：（信息技术赛道）一等奖
指导教师：冯建江
本项目实现了一种腕部可穿戴智能细粒度敲击手势识别与指尖坐标预测系统，基于摄像头与IMU，通过三姿势与手指组合实现单手全键盘映射，可在任意平面上实现无需注视的全文本输入，最多可识别93种细粒度手势；基于单红外摄像头实现手指接触识别及关键点预测系统，通过手指与手掌的接触状态判别与手指坐标预测实现触摸交互——包括智能设备的光标相对移动与单击。
➢《基于风驱三维蒸发技术的工业废水零排放与资源化利用系统》
作者：李想
奖项：（环保建设与碳中和）二等奖
指导教师：陈熹（环境学院）
本项目基于风驱三维界面蒸发技术提出一种风场耦合三维蒸发器。利用空气动力学理论论证研究可行性，采用Ansys仿真模拟程序探究内部流场分布，设计多种小试装置进行实验选优。本项目利用仿真模拟程序与实验相结合的方法，明确了流场-结构-性能的关联机制，构建效率-能耗核算模型，开发出一种高效低耗、高稳定性的自适应蒸发器，突破当前热点技术蒸发率极限，解决投产能耗问题，推动分布式清洁水生产技术的实际应用与优化。
奖项：（基础科学）三等奖
➢《基于空间转录组学的肝脏器官三维重构》
作者：乔英姿
指导教师：古槿
现有提取空间转录组学数据的技术大多存在成本高，效率低等问题。而基于空间转录组学数据的三维重构框架存在对齐误差积累、部分数据损失、空间自相关性高等障碍。本项目创新性发展三维重构算法体系，通过引入深度学习网络优化标签标注、优化对齐算法、多模态数据相互补充融合等方式，借由绘图平台进行渲染，补充发展组织器官三维重构思路。在人体肝脏器官数据集中的测试应用则补全该领域研究缺失，并尝试探索肝脏相关疾病的致病机理。另一方面，预期通过与同功能算法在数据集中的基准测试，提高模型效能，验证其可迁移性。
➢《可变构型的四轮机器人系统》
作者：郑奕、曾文轩
指导教师：陈章
移动机器人在生产生活中应用愈发广泛，考虑到足式机器人和轮式机器人各自在续航能力和通过能力的不足，本项目提出了一种可变构型的四轮机器人系统，通过引入腰部关节赋予机器人自主跳跃的能力，提高了不连续地形的通过能力；同时提出了基于深度强化学习的运动模式转换与主动跳跃控制算法，旨在将不同构型移动机器人的特点相结合，尝试对机器人在物流运输、环境探测等复杂工作场景下的表现进行改进。
