2026第九届传智杯全国大学生数智创新与AI应用大赛—AI WEB网页开发挑战赛
主办方：
全国高等院校计算机基础教育研究会
报名时间：
2026.10.19 00:00 - 2026.11.19 00:00
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全国高等院校计算机基础教育研究会
2026.10.19 00:00 - 2026.11.19 00:00
全国高校AI Web开发挑战赛是面向全国高等院校在校学生的创新型技术竞赛，旨在推动人工智能技术与Web应用开发的深度融合，培养具备AI工程化能力的新一代开发者。
本赛项以**“智启未来：AI驱动的Web应用创新挑战”**为核心主题，聚焦于AI Native Web前端应用的设计与开发，要求参赛选手以现代前端框架为基础，综合运用大语言模型（LLM）、AI Agent、RAG（检索增强生成）、多模态AI等前沿技术，构建具有实际应用价值、交互体验出色的Web前端应用。
赛项强调以下核心能力的考察：
· 前端工程能力：熟练掌握现代前端框架（React/Vue等），具备组件化开发、状态管理、性能优化等前端工程素养
· AI技术集成能力：能够在前端应用中高质量集成大模型API与AI交互能力，实现智能化用户体验
· 创新思维能力：能够发现真实场景需求，提出创新性的AI+前端解决方案
· 用户体验设计能力：具备优秀的UI/UX设计意识，能将AI能力转化为流畅、直觉的前端交互体验
本赛项由全国高等院校计算机教育研究会主办，各省级教育行政部门协办，面向全国所有全日制高等院校（含高职高专）在校学生开放报名。赛事采用"院校赛—省赛—国赛"三级赛制，层层选拔，确保竞赛的公平性与权威性。
2026年，人工智能技术正经历从"技术验证"到"产业落地"的关键跃迁。以GPT-5、Claude 4、Gemini Ultra等为代表的新一代大语言模型在推理能力、多模态理解、长上下文处理等方面取得了突破性进展，AI应用的边界被极大拓展。
AI Agent爆发式增长： 2026年被业界称为"AI Agent元年"。基于大模型的智能体（Agent）技术走向成熟，能够自主规划、调用工具、协作完成复杂任务。从单一Agent到Multi-Agent系统编排，AI Agent正在重塑软件开发和用户交互的范式。
多模态大模型全面成熟： 文本、图像、语音、视频的统一理解与生成能力已成为主流大模型的标配。多模态AI不再是实验室技术，而是Web应用中触手可及的基础能力，为开发者打开了全新的产品设计空间。
AI Native应用普及： 越来越多的Web应用从设计之初就以AI为核心，而非简单地为传统应用"添加AI功能"。AI Native的设计理念正在改变Web应用的产品逻辑、交互方式和用户体验。
MCP协议标准化： Model Context Protocol（MCP）作为AI模型与外部工具、数据源交互的开放协议，正在成为行业标准，极大简化了AI应用与外部系统的集成复杂度。
端云协同推理普及： 随着WebGPU、ONNX Runtime Web等技术的成熟，浏览器端AI推理能力显著增强，端云协同的AI架构成为Web应用的重要技术路径。
当前，各行各业对AI Web应用开发人才的需求急剧增长。企业需要的不仅是能写代码的开发者，更需要能够理解AI技术特性、设计AI原生交互、构建端到端AI应用的复合型人才。本赛项旨在通过实战竞赛的方式，加速高校学生从"学习AI"到"应用AI"的能力转化，为产业输送高质量的AI应用开发人才。
本赛项将AI前沿技术与Web开发实践紧密结合，为高校计算机相关专业的教学改革提供实践载体。通过竞赛驱动学习，引导学生关注技术前沿、锻炼工程能力、培养创新思维，实现"以赛促学、以赛促教、以赛促创"的目标。
参赛作品须为基于AI技术的Web应用，选手可从以下推荐方向中选择，也可自拟与AI Web应用相关的选题。作品应体现AI技术的深度应用，而非简单的API调用。
· 作品须为原创作品，严禁抄袭或直接使用开源项目包装参赛
· 作品须以Web应用形态呈现（含PC端Web、移动端Web等）
· 作品须深度集成AI技术，AI功能应是应用的核心而非附属功能
· 鼓励关注社会价值，解决真实问题，具备实际落地潜力
· 鼓励探索AI技术的创新应用方式，而非简单复刻已有产品
· 每支参赛队由 1-3名来自同一所学校 的学生组成。
· 每队可配备不超过2名指导老师。
赛事分为以下四个组别，参赛队必须严格按规则选择对应组别：
重要提示：
组别选择要求： 参赛队在报名时，必须严格依据上表规定的“适用对象”与“报名规则”选择正确的参赛组别。
违规处理： 如经发现参赛队未按规定选择正确组别，将无条件取消其参赛资格及所有成绩。
•报名截止：即日起-2026年11月18日
•作品提交截止时间：2026年11月18日
•省赛赛制：作品题；
•比赛方式：由组委会统一发放比赛地址，请各位选手及时关注。
本次省赛作品提交入口需参赛者完成缴费后，登录赛事个人中心所报赛项查看，不再单独提供外部链接。
作品指导提交截止日期为 2026年11月18日。所有提交作品将进入专家评审阶段，评审意见预计于 2027年1月底 统一发布。
请参赛者根据反馈及时修改完善，并在组委会公布省赛提交链接后，按规定流程完成最终提交。
参赛团队须在规定时间内提交以下完整材料：
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 托管平台 | GitHub / Gitee（须设为Public或提供评审访问权限） |
| 代码规范 | 代码结构清晰，包含有效注释，遵循主流代码规范 |
| README文件 | 包含项目介绍、技术架构、安装运行指南、团队信息 |
| Git记录 | 保留完整的Git提交历史，体现真实的开发过程 |
| 环境配置 | 提供完整的环境配置说明（含环境变量模板、依赖清单） |
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 时长 | 5-8分钟 |
| 内容 | 包含项目介绍、核心功能演示、AI技术亮点展示 |
| 格式 | MP4格式，分辨率不低于1080p |
| 语言 | 普通话讲解，可配字幕 |
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 格式 | PDF格式，不超过30页 |
| 内容要求 | 项目概述、需求分析、系统架构设计、AI技术方案、核心功能实现、测试与部署、总结与展望 |
| AI技术说明 | 须重点阐述AI技术的选型理由、集成方式、优化策略 |
| 创新点说明 | 须明确列出项目的技术创新点与应用创新点 |
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 部署要求 | 提供可公网访问的在线演示地址 |
| 可用性 | 评审期间须保持服务可用 |
| 体验账号 | 如需登录，须提供评审专用测试账号 |
· 所有材料须在截止时间前通过大赛官网统一提交
· API密钥等敏感信息不得出现在公开仓库中，须通过环境变量方式配置
· 提交后不得修改，如有特殊情况须联系组委会处理
· 材料不完整将影响评审结果，建议提前检查确认
•评审组织：由组委会统一评奖。
•奖项等级与比例：
◦一等奖：≤ 本省参赛人数 10% (颁发荣誉证书，晋级决赛)
◦二等奖：≤ 本省参赛人数 20% (颁发荣誉证书，晋级决赛)
◦三等奖：≤ 本省参赛人数 30% (颁发荣誉证书，晋级决赛)
◦优秀奖：≤ 本省参赛人数 30% (颁发荣誉证书)
•晋级规则：省赛 一、二、三等奖 获得者晋级全国总决赛（决赛）。
| 评分维度 | 权重 | 核心考察点 |
|---|---|---|
| AI技术深度 | 35% | AI技术的应用深度、集成质量与创新性 |
| 创新性 | 25% | 选题创新、模式创新、交互创新 |
| 前端工程质量 | 10% | 前端代码质量、组件化架构、性能优化 |
| 实用性 | 10% | 真实场景价值、问题解决能力 |
| 用户体验 | 10% | UI/UX设计、交互流畅度、易用性 |
| 社会价值与商业潜力 | 10% | 社会意义、商业前景、可持续性 |
AI技术深度（35%）
本维度为最高权重，重点考察参赛作品在AI技术层面的深度与质量：
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 大模型集成质量 | 8% | 是否合理选择并高质量集成LLM，Prompt设计是否精巧，输出是否稳定可控 |
| Agent/工作流设计 | 8% | 是否实现AI Agent或复杂AI工作流，Agent是否具备规划、工具调用、自主决策能力 |
| RAG技术应用 | 6% | 是否实现RAG架构，检索策略是否合理，生成质量是否因检索增强而显著提升 |
| 多模态能力 | 5% | 是否集成多种模态（文本、图像、语音、视频），多模态融合是否自然流畅 |
| AI安全与可控性 | 4% | 是否考虑AI输出的安全性、可解释性，是否实现内容过滤与兜底机制 |
| MCP/工具集成 | 4% | 是否通过MCP协议或Function Calling实现AI与外部工具/数据源的有效集成 |
创新性（25%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 选题创新 | 10% | 是否发现独特的应用场景或未被满足的需求 |
| 技术方案创新 | 8% | AI技术的组合应用是否有新意，是否有独特的技术方案 |
| 交互模式创新 | 7% | 人机交互方式是否有创新，用户体验是否超越传统模式 |
前端工程质量（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 前端代码质量 | 4% | TypeScript规范使用、组件结构清晰、代码可维护性强、无明显Bug |
| 组件化与架构设计 | 3% | 前端组件划分合理、状态管理规范、模块解耦清晰、可复用性好 |
| 前端性能优化 | 3% | 首屏加载速度、渲染性能、资源优化（懒加载、代码分割、缓存策略等） |
实用性（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 场景真实性 | 5% | 是否面向真实需求，问题定义是否清晰 |
| 解决方案有效性 | 5% | AI方案是否真正解决了问题，相比传统方案是否有明显优势 |
用户体验（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| UI设计与视觉表现 | 4% | 界面美观、布局合理、响应式适配、设计系统统一 |
| 前端交互体验 | 3% | 路由切换流畅、动画过渡自然、操作反馈及时、加载状态优雅 |
| AI交互体验 | 3% | 流式输出渲染流畅、AI思考状态可视化、错误边界处理优雅 |
社会价值与商业潜力（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 社会价值 | 5% | 是否有助于解决社会问题、促进公平包容、推动行业进步 |
| 商业潜力 | 5% | 是否具备商业模式、市场空间、可持续发展可能 |
· 各维度采用百分制评分，最终按权重加权计算总分
· 评审专家组由高校教师、企业技术专家、AI行业从业者组成
· 每件作品由不少于3位评审专家独立评分，取平均分
· 决赛阶段增加现场答辩评分（占决赛总分的30%）
每一项评分都会有专门的评审组进行打分，最终得分将根据各项评分的加权总和得出。评审组由专业设计师、AI技术专家和相关领域的学者组成，确保评审过程的专业性和权威性。
奖项比例调整机制：大赛主办方保留根据实际报名人数、选手晋级情况及评审工作实际需求，对各级别奖项预设比例进行适当调整的权利，以保障评审工作的公平性与合理性。
•零分卷不得奖；
•赛事公布的获奖比例仅作为参考依据，不构成最终获奖承诺；
•组委会专家组将结合赛题难易程度、全体选手整体答题水平，划定各奖项对应的获奖最低分数线，未达到对应分数线的选手，不得参与该奖项评选。
•报名截止：2026年12月10日-2026年12月21日
•作品提交截止时间：2026年12月27日
•国赛赛制：作品题；
参赛团队须在规定时间内提交以下完整材料：
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 托管平台 | GitHub / Gitee（须设为Public或提供评审访问权限） |
| 代码规范 | 代码结构清晰，包含有效注释，遵循主流代码规范 |
| README文件 | 包含项目介绍、技术架构、安装运行指南、团队信息 |
| Git记录 | 保留完整的Git提交历史，体现真实的开发过程 |
| 环境配置 | 提供完整的环境配置说明（含环境变量模板、依赖清单） |
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 时长 | 5-8分钟 |
| 内容 | 包含项目介绍、核心功能演示、AI技术亮点展示 |
| 格式 | MP4格式，分辨率不低于1080p |
| 语言 | 普通话讲解，可配字幕 |
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 格式 | PDF格式，不超过30页 |
| 内容要求 | 项目概述、需求分析、系统架构设计、AI技术方案、核心功能实现、测试与部署、总结与展望 |
| AI技术说明 | 须重点阐述AI技术的选型理由、集成方式、优化策略 |
| 创新点说明 | 须明确列出项目的技术创新点与应用创新点 |
| 要求项 | 具体要求 |
|---|---|
| 部署要求 | 提供可公网访问的在线演示地址 |
| 可用性 | 评审期间须保持服务可用 |
| 体验账号 | 如需登录，须提供评审专用测试账号 |
· 所有材料须在截止时间前通过大赛官网统一提交
· API密钥等敏感信息不得出现在公开仓库中，须通过环境变量方式配置
· 提交后不得修改，如有特殊情况须联系组委会处理
· 材料不完整将影响评审结果，建议提前检查确认
•评审组织：由组委会统一评奖。
•奖项等级与比例：
◦一等奖：≤ 参赛人数 5% (颁发荣誉证书)
◦二等奖：≤ 参赛人数 20% (颁发荣誉证书)
◦三等奖：≤ 参赛人数 35% (颁发荣誉证书)
◦优秀奖：≤ 参赛人数 40% (颁发荣誉证书)
| 评分维度 | 权重 | 核心考察点 |
|---|---|---|
| AI技术深度 | 35% | AI技术的应用深度、集成质量与创新性 |
| 创新性 | 25% | 选题创新、模式创新、交互创新 |
| 前端工程质量 | 10% | 前端代码质量、组件化架构、性能优化 |
| 实用性 | 10% | 真实场景价值、问题解决能力 |
| 用户体验 | 10% | UI/UX设计、交互流畅度、易用性 |
| 社会价值与商业潜力 | 10% | 社会意义、商业前景、可持续性 |
AI技术深度（35%）
本维度为最高权重，重点考察参赛作品在AI技术层面的深度与质量：
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 大模型集成质量 | 8% | 是否合理选择并高质量集成LLM，Prompt设计是否精巧，输出是否稳定可控 |
| Agent/工作流设计 | 8% | 是否实现AI Agent或复杂AI工作流，Agent是否具备规划、工具调用、自主决策能力 |
| RAG技术应用 | 6% | 是否实现RAG架构，检索策略是否合理，生成质量是否因检索增强而显著提升 |
| 多模态能力 | 5% | 是否集成多种模态（文本、图像、语音、视频），多模态融合是否自然流畅 |
| AI安全与可控性 | 4% | 是否考虑AI输出的安全性、可解释性，是否实现内容过滤与兜底机制 |
| MCP/工具集成 | 4% | 是否通过MCP协议或Function Calling实现AI与外部工具/数据源的有效集成 |
创新性（25%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 选题创新 | 10% | 是否发现独特的应用场景或未被满足的需求 |
| 技术方案创新 | 8% | AI技术的组合应用是否有新意，是否有独特的技术方案 |
| 交互模式创新 | 7% | 人机交互方式是否有创新，用户体验是否超越传统模式 |
前端工程质量（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 前端代码质量 | 4% | TypeScript规范使用、组件结构清晰、代码可维护性强、无明显Bug |
| 组件化与架构设计 | 3% | 前端组件划分合理、状态管理规范、模块解耦清晰、可复用性好 |
| 前端性能优化 | 3% | 首屏加载速度、渲染性能、资源优化（懒加载、代码分割、缓存策略等） |
实用性（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 场景真实性 | 5% | 是否面向真实需求，问题定义是否清晰 |
| 解决方案有效性 | 5% | AI方案是否真正解决了问题，相比传统方案是否有明显优势 |
用户体验（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| UI设计与视觉表现 | 4% | 界面美观、布局合理、响应式适配、设计系统统一 |
| 前端交互体验 | 3% | 路由切换流畅、动画过渡自然、操作反馈及时、加载状态优雅 |
| AI交互体验 | 3% | 流式输出渲染流畅、AI思考状态可视化、错误边界处理优雅 |
社会价值与商业潜力（10%）
| 考察点 | 分值占比 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 社会价值 | 5% | 是否有助于解决社会问题、促进公平包容、推动行业进步 |
| 商业潜力 | 5% | 是否具备商业模式、市场空间、可持续发展可能 |
· 各维度采用百分制评分，最终按权重加权计算总分
· 评审专家组由高校教师、企业技术专家、AI行业从业者组成
· 每件作品由不少于3位评审专家独立评分，取平均分
· 决赛阶段增加现场答辩评分（占决赛总分的30%）
每一项评分都会有专门的评审组进行打分，最终得分将根据各项评分的加权总和得出。评审组由专业设计师、AI技术专家和相关领域的学者组成，确保评审过程的专业性和权威性。
奖项比例调整机制：大赛主办方保留根据实际报名人数、选手晋级情况及评审工作实际需求，对各级别奖项预设比例进行适当调整的权利，以保障评审工作的公平性与合理性。
•零分卷不得奖；
•赛事公布的获奖比例仅作为参考依据，不构成最终获奖承诺；
•组委会专家组将结合赛题难易程度、全体选手整体答题水平，划定各奖项对应的获奖最低分数线，未达到对应分数线的选手，不得参与该奖项评选。
参赛作品须基于主流前端Web技术体系进行开发，技术选型不做强制限定，但鼓励使用现代化前端框架与AI集成能力。以下为推荐技术栈：
| 框架/技术 | 推荐场景 | 特点 |
|---|---|---|
| React + Next.js 14+ | 全栈AI Web应用（推荐首选） | App Router、Server Components、API Routes、流式渲染 |
| Vue 3 + Nuxt 3 | 渐进式AI应用、内容型平台 | Composition API、SSR/SSG、自动导入 |
| Svelte 5 + SvelteKit | 轻量级高性能AI应用 | Runes响应式、极致性能、内置路由 |
| React + Vite | 单页面AI应用 | 快速开发、HMR、灵活配置 |
| Astro | 内容驱动型AI应用 | 零JS默认、岛屿架构、多框架混用 |
| 技术 | 说明 |
|---|---|
| Tailwind CSS | 原子化CSS方案（强烈推荐） |
| shadcn/ui | 基于Radix UI的高质量组件库 |
| Ant Design / Element Plus | 企业级组件库 |
| Framer Motion / GSAP | 动画与交互增强 |
| Three.js / React Three Fiber | 3D可视化与沉浸式体验 |
| 技术/SDK | 用途 |
|---|---|
| Vercel AI SDK | 前端AI流式对话、Tool Calling、生成式UI（推荐首选） |
| LangChain.js | 浏览器端LLM链式调用、轻量Agent |
| Transformers.js | 浏览器端本地模型推理（端侧AI） |
| WebGPU / ONNX Runtime Web | 高性能浏览器端AI计算 |
| Web Speech API | 语音输入/输出交互 |
| MediaPipe | 实时图像/视频AI处理（人脸、手势、姿态等） |
| 类型 | 推荐选项 |
|---|---|
| 大语言模型 | OpenAI API、Anthropic Claude API、Google Gemini API、智谱AI API、DeepSeek API |
| 多模态模型 | GPT-4o、Gemini Pro Vision、通义千问VL |
| 图像生成 | DALL·E 3、Stability AI API |
| 语音模型 | Whisper API、TTS API |
| 技术 | 说明 |
|---|---|
| Zustand / Jotai / Pinia | 轻量级前端状态管理 |
| TanStack Query (React Query) | 服务端状态与缓存管理 |
| IndexedDB / LocalStorage | 浏览器端本地持久化存储 |
| WebSocket / SSE | 实时数据流与AI流式响应 |
| 工具类型 | 推荐工具 |
|---|---|
| AI辅助编程 | Cursor、GitHub Copilot、Windsurf |
| UI原型设计 | Figma、v0.dev（AI生成UI） |
| 组件开发 | Storybook |
| 版本控制 | Git + GitHub/Gitee |
| 包管理器 | pnpm（推荐）、npm、yarn |
| 代码规范 | ESLint + Prettier + TypeScript |
· 参赛作品须以前端Web应用为主要呈现形态，后端服务仅作为AI能力的接入层，不作为重点考察对象
· 鼓励充分利用现代前端框架的全栈能力（如Next.js API Routes、Nuxt Server Routes）简化后端逻辑
· 允许使用AI辅助编程工具（如Cursor、Copilot），但参赛选手须能清晰解释所有代码逻辑
· 使用商用AI API须自行承担费用，建议合理规划用量，鼓励使用免费额度
· 鼓励探索浏览器端AI推理（如Transformers.js、WebGPU），体现端侧智能的技术前瞻性
· 涉及用户数据的应用须遵守相关法律法规，做好隐私保护
· 赛区划分：分为 北部赛区、东部赛区、南部赛区、西部赛区、港澳台赛区、境外赛区。
· 评奖方式：各赛区内按科目/组别分别评审排名。
晋级规则：复赛 一、二、三等奖 获得者晋级决赛（国赛）。
对指导的参赛队获得 决赛一、二、三等奖 的指导教师，颁发 “优秀指导教师”证书。
获奖比例调整权：大赛主办方保留根据实际报名情况、晋级情况及评审需要，对各级奖项比例进行适当调整的权利。
1. 参赛报名信息作假；
2. 在参赛过程中出现违反相关法律、法规的行为；
3. 作品涉嫌抄袭，侵犯他人知识产权等（如直接照搬开源硬件设计且未做任何声明及改进）；
4. 作品涉及不健康、淫秽、色情或毁谤第三方等内容；
5. 参赛期间发现或被举报认定存在的其他违法、违规行为。
火热报名中
报名时间:2026.08.21-2026.10.23
火热报名中
报名时间:2026.07.20-2026.11.21
火热报名中
报名时间:2026.04.29-2026.10.25
火热报名中
报名时间:2026.05.19-2026.10.23
火热报名中
报名时间:2026.02.25-2026.10.23
火热报名中
报名时间:2026.05.26-2026.10.25
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答疑教师工作时间：周一至周五10:00-18:00期间，其余时间可留言 
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