▲评审团队深入体验各个项目

▲颁奖仪式由李煜政老师主持

经过激烈角逐，本次大赛最终评选出了各个奖项。

▲由珠海市科学与技术协会杨杰老师、火山引擎李翊老师为参赛队伍颁奖

• 项目简介：基于 AI 姿态识别与 Coze Agent 的体态矫正运动陪练产品，聚焦久坐低头、圆肩驼背等问题，通过拍照识别生成体态报告与矫正方案。

• 解决问题：传统健身 App 无个性化、无姿态反馈，用户自行矫正效果差、易受伤。

• 面向客群：久坐办公 / 学习人群、有体态改善需求的普通用户。

• 实现功能：MediaPipe BlazePose 识别 33 个人体关键点；生成体态风险报告；输出个性化矫正训练；支持多视角 / 多模式；动态调整训练计划。

• 项目简介：面向高端度假酒店的 AI 智能康养镜，将客房升级为可疗愈的身心修复空间，落地珠海东澳岛高端酒店。

• 解决问题：传统康养依赖人工、成本高、标准化不足；酒店缺乏差异化智能康养服务。

• 面向客群：高端度假酒店、住店旅客、追求身心疗愈的人群。

• 实现功能：微表情情绪识别与安抚；心率联动声香冥想；镜前康复动作跟练；姿态实时反馈；软硬件一体化无人化交付。

• 项目简介：用 AI 解析新闻与公告，输出风险榜单与可解释报告，帮助用户识别 Web3 风险信号。

• 解决问题：加密货币信息杂乱、真假难辨，普通用户缺乏风险识别工具与渠道。

• 面向客群：加密货币关注者、普通投资者、Web3 入门用户、风控研究者。

• 实现功能：新闻 / 公告风险分析；生成币种 / 新闻风险榜；输出风险类型、等级、证据与核验方向；AI 风控助手答疑。

• 项目简介：基于多模态感知、大模型推理与主动交互的智能健身系统，让 AI 成为现实空间中的智能教练。

• 解决问题：传统健身 App 单向输出、无主动陪伴，用户易放弃、动作不标准。

• 面向客群：健身爱好者、居家健身人群、需要实时指导的用户。

• 实现功能：多模态感知用户状态；大模型主动推理与交互；实时动作纠正；沉浸式智能陪练。

• 项目简介：面向智能金融风控与反欺诈，构建多智能体动态攻防闭环，支持人类实时参与决策。

• 解决问题：新型金融黑产攻击多变，传统风控滞后、难以模拟与动态进化。

• 面向客群：金融机构、风控研究者、监管与安全测试人员。

• 实现功能：模拟新型金融攻击；风险分析与传播检测；智能防御策略进化；人类在环实时决策；可视化攻防对抗展示。

• 项目简介：基于 AI Agent 的实时旅行协助 App，以自然语言交互提供动态行程，解决旅行决策疲劳。

• 解决问题：传统攻略静态、无法应对突发；信息过载导致决策累、体验差。

• 面向客群：自由行游客、懒人出行、突发状况多的旅行者。

• 实现功能：自然语言需求交互；结合 GPS / 天气 / POI 秒级生成行程；动态刷新卡片与地图指引；越用越懂的个性化适配。

• 项目简介：AI Agent 驱动的面试训练与职业规划平台，模拟大厂真实面试流程，支持自适应训练。

• 解决问题：学生缺乏真实面试场景、题库零散、无个性化复盘与规划。

• 面向客群：求职学生、应届生、秋招 / 春招备考者。

• 实现功能：模拟 8 家大厂面试流程；AI 面试官多步推理出题评分；8 种岗位自适应策略；简历解析、技能差距分析、学习路径规划。

• 项目简介：A 股风险巡检 Agent，监测地缘黑天鹅与个股财务 / 舆情风险，24 小时提醒与风险教育。

• 解决问题：A 股 “小作文” 横行、极端波动多，普通投资者缺乏风险识别工具。

• 面向客群：普通股民、散户、理财新手、关注 A 股风险的投资者。

• 实现功能：宏观系统性风险监测；个股舆情真伪鉴定 + 基本面扫描；24 小时巡检与可追溯分析；风险日记 / 便利贴辅助决策。

• 项目简介：面向中大软工大创报销的财务风控 Agent，自动审核材料、比对金额、识别合规风险并输出整改建议。

• 解决问题：报销附件散、金额难核、退回沟通成本高、师生审核效率低。

• 面向客群：大创项目负责人、学生报销人、审核老师、院系经费管理者。

• 实现功能：多模态凭证解析；材料完整性检查；金额一致性比对；合规风险识别与评分；结构化报告 + 整改建议。

• 项目简介：多人旅行协作规划平台，用共享房间集中管理目的地、行程与投票，提升决策效率。

• 解决问题：多人出行偏好不一、信息零散、商量低效、难达成一致。

• 面向客群：朋友 / 家庭 / 小团队出行组织者、多人旅行 planning 负责人。

• 实现功能：共享房间协作；地点收集与说明；行程编排；路线讨论与投票；形成可执行方案。

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来源：中山大学软件工程学院

文字、图片：李煜政

视频：各参赛队伍

编辑：周玉婷

初审：蓝澍德

审核：郑子彬