报名中!大学生比赛——2026ABB杯智能技术创新大赛
作者:iedumedia 浏览:1941次 发布于:2026-05-22
2026 ABB 杯分组赛 1 聚焦工业轻量化语音模型优化部署,面向两岸四地在校学生,可单人或 3 人内组队参赛,配 1-2 名指导老师。赛事分初赛、决赛,7 月 5 日前提交初赛作品,决赛需对接贝加莱工控 AI 助手 MHelp;评分围绕性能、工程落地、答辩、创新四大维度,优胜者可获证书及 ABB 贝加莱面试优先权,可通过社区、QQ 群咨询答疑。




















1.png

2.png


大赛通知




2026年ABB杯智能技术创新大赛盖章通知



大赛简介


分组赛1
轻量化语音模型在工业应用场景中的优化及部署实现





参赛对象


中国大陆及中国香港、澳门、台湾地区的高等院校、专科院校及高职全日制在校学生(含海外高校留学生)。

参赛者可以个人或团队的方式参加比赛。每支队伍最多3名队员,同时须配备1至2名导师。 

组队参赛者每组须选出一名队长,负责团队报名和提交解决方案。



赛程安排


3.png


*大赛结果将在大赛官网公布,决赛时间和地点将另行通知获奖团队



奖项及奖品


比赛设一、二、三等奖及优秀奖

4.png

所有获奖团队及其导师均有获奖证书。

如符合ABB贝加莱招聘岗位要求,获奖者拥有ABB贝加莱实习生职位或应届生校园招聘优先面试权,限使用一次。


赛事说明


分组赛1分为初赛与决赛?两个阶段,围绕“轻量化语音模型在工业应用场景中的优化及部署实现”展开,要求参赛者针对工业现场语音交互中的语音识别难题,选取并优化离线语音识别模型,最终实现与贝加莱工控AI助手 - MHelp的集成与交互。


初赛:离线语音识别模型优化

主要任务:基于主办方提供的带有地方口音、噪音和专用词汇的语音测试库,寻找合适的离线语音识别方案,通过训练、调参等方式提升其识别准确率。

推荐完赛路径:自主选择离线语音识别方案(可在个人PC环境部署)→ 处理主办方提供的语音文件→ 调试优化以提升识别准确率

注意:主办方提供的语音样本有限,用于测试使用。训练语音系统的样本请参赛学生自行寻找。

完赛相关资料

3.jpg

扫码自行下载

 作品提交内容

 完整代码包(含模型训练与优化代码、系统集成脚本、配置文件等)。

 方案设计与结果展示文档(格式不限,Word、PPT等均可,无模板)自行拟定作品题目。

 语音识别过程实现过程,请录制视频展示(要求视频格式为.MP4)。

 作品提交要求

 发送到:academy.br@cn.abb.com

 邮件主题:作品题目 +队长姓名+学校+电话 (学生信息需与注册信息一致)

 邮件附件:请使用QQ邮箱的文件中转站并从QQ邮箱发出为佳。

注意:请于2026年7月5日24:00前提交初赛作品!


决赛:语音识别系统与贝加莱工控AI助手 - MHelp集成

 主要任务:主办方将提供部署了MHelp系统的贝加莱工控机,参赛选手需要将初赛优化的语音识别系统与MHelp系统连接,实现语音问答交互全过程。

 推荐完赛路径:语音识别模型与MHelp系统连接 → 基于贝加莱知识库内容调整模型参数 → 实现端到端语音互动问答。

 注意:决赛要求语音识别系统部署在linux系统上。



参赛作品评分因素 


性能指标(40%):语音识别准确率、资源占用优化程度等。

工程可行性(20%):系统集成完整性、工业场景适配性、代码可维护性。

文档与答辩(30%):方案设计清晰度、结果展示效果、决赛现场答辩表现。

创新性与技术深度(10%):模型选型、优化策略与算法创新性。



如何报名参赛


6.png
扫码报名比赛



技术支持与答疑



官方技术答疑

完成赛题过程中遇到任何技术问题均可登录贝加莱社区,进入“问答社区”进行提问,会有工作人员及时解答,工作时间:9:00-17:00。

PC端:https://br-community.com/


*注:请将社区昵称改成“学校简称-参赛队名”的格式,社区中提问时请在标题中包含“2026 ACIC”以便支持人员寻找查看。



消息通知交流QQ群

消息通知及参赛选手间日常交流在QQ群中进行,请按照“姓名+学校”格式申请加入大赛官方交流QQ群(QQ:869023000)。

640 (6).jpg



大赛背景


随着智能制造与工业4.0的深入发展,工业现场对智能化、实时化、本地化的AI助手需求日益增长。贝加莱自主研发的工控AI助手 - MHelp,是部署在工业现场的本地化AI助手,旨在通过?语音交互?实现与?私有知识库的互动问答?,高效解决设备故障排查、工艺指导等现场痛点。

然而,在实际工业环境中,语音交互面临?方言壁垒、噪音过多、专有词汇难以识别等多方面挑战。通用语音识别模型在此类场景下准确率显著下降,严重影响交互效率与用户体验。

为突破这一瓶颈,本届赛题聚焦于?轻量化语音模型优化及部署实现?,推动离线语音识别技术在工业场景中的精准化、高效化落地。

版权说明:
1、本文来源:ABB。
版权归相关权利人所有,转载部分是出于传递更多信息之目的。智教新媒尊重原创,如涉版权,请联系删除。
2、如果您的文章希望被智教新媒报道,请发邮件到 service@iedumedia.com公邮,会有专人在1-2个工作日回复您。

关注智教新媒公众号