2024-11-04
十年磨剑终成锋,一朝破竹势如虹！10月29日至11月2日，第十四届“挑战杯”秦创原中国大学生创业计划竞赛全国决赛在西安举行。我校3支团队入围国赛，2支团队进入全国决赛终评，喜获主体赛1金1银1铜，创造学校历史最好成绩，实现“挑战杯”国赛金奖零的突破！
校党委书记解江凌，校党委副书记、校长郭福与获奖团队交流座谈
校党委书记解江凌，校党委副书记、校长郭福，
校党委副书记王文杰，校党委常委、副校长贺威与国赛获奖团队合影
受学校党委委托，校党委副书记王文杰赴北京西站迎接获奖团队凯旋
11月4日上午，校党委书记解江凌，校党委副书记、校长郭福亲切接见三个团队代表，并交流座谈。解江凌代表学校热烈祝贺三个团队取得优异成绩。他强调，接下来，学校要进一步挖掘奖牌背后的故事，引导激励更多师生参与到大学生科技创新活动中来，持续提升学校整体办学实力，形成浓厚的学术科研氛围，总结经验，做好“挑战杯”后半篇文章。郭福指出，此次获奖对学校人才培养具有重要意义，希望全体师生把握机遇，形成“人人参与竞赛、人人有所收获”的科技创新氛围，争取取得更大成绩。交流座谈会后，解江凌、郭福，校党委副书记王文杰，校党委常委、副校长贺威与国赛获奖团队合影。受学校党委委托，王文杰赴北京西站迎接获奖团队凯旋。
第十四届“挑战杯”国赛参赛师生合照
本届大赛由共青团中央、教育部、人力资源社会保障部、中国科协、全国学联、陕西省人民政府联合主办，西安交通大学、共青团陕西省委承办，全国2700余所高校，39万余个项目，300多万名学生参赛。经过校级初赛、省级复赛，426所国内外高校839个项目进入全国决赛终评，主体赛产生：金奖项目180个、银奖项目359个、铜奖项目1259个。
学校党委高度重视竞赛育人工作。2023年9月，校团委牵头，联合教务处、科技处、研究生院、学工部、招就处等部门及各学院，依托第十八届“创新杯”大学生学术科技创新竞赛，启动本届“挑战杯”竞赛备赛工作。校团委与各学院领导班子、系主任、指导教师面对面开展竞赛动员，校学术科技联合会面向学校、学院开展竞赛宣讲20余次，营造了浓厚的校园科技创新氛围，参赛数量及质量均有大幅提升。相比第十七届“创新杯”，项目数量增加77%，参赛人次增加87%。
2024首都“挑战杯”参赛师生合照
在“青创北京”2024年“挑战杯”首都大学生创业计划竞赛中，学校获得金奖6项，银奖12项，铜奖21项，积分位列首都高校第11名，再次捧得“优胜杯”。
据悉，为进一步做好“挑战杯”后半篇文章，深化协同联动，凝聚多方资源，信息科大等北京3所高校与有关投资机构签订了股权投资意向书，推动项目落地转化。下一步，学校将以此次竞赛为契机，继续加强竞赛育人工作，完善“多赛合一”体制机制，形成创新创业教育合力，不断提升人才培养质量。
【主赛道国家级金奖项目】
智能二便护理系统——卧床康复领域开拓者
推荐学院：机电工程学院
项目成员：刘征、史志、孙超越、邹清源、王忠一、郭浩强、孙圣起、李符权、张恩泽、李君瑶、杜鹏泽、张超、赵敬雨、杨荣凯、王书涵
指导教师：苏鹏、章沁然、刘甜、吴秋龙
项目简介：智能二便护理系统项目旨在解决失能及卧床人群二便护理难题，基于融合网络的人体姿态算法与自适应变胞促排等技术，实现智能调节与自主清洁等功能。项目拥有核心技术优势，提高处理效率150%，减少人工工作量，满足复杂护理需求。产品助力失能老人护理，促进就业发展，推动医养结合，构建老年人健康服务网络，让更多老年人安享晚年。
【主赛道国家级银奖项目】
纤路“光”影：血管介入导丝光纤导航开创精准医疗国产化新时代
推荐学院：仪器科学与光电工程学院
项目成员：王康、魏聚群、黄宇辰、杨溢、邓思珩、赵柯
指导教师：何彦霖、董明利、祝连庆
项目简介：心血管疾病是人类的头号杀手，当前患者已超3.3亿，年均手术量高达170万台。但是，由于国外技术封锁，导致高端医疗设备国产率不足3%。“纤路光影”团队挺身破局，首次攻克了多芯光纤光栅高精准刻写和传感解调技术，突破解决了血管介入手术中导丝器械“相对位置难确定”和“力触控制不精准”两大世界性难题，开发出国内首个具有自主知识产权的光纤导航系统，并与北京安贞医院等合作完成多例动物实验，均取得满意效果，技术成果可显著提升手术效率和安全性。
【主赛道国家级铜奖项目】
红果AI-农业自动化采摘与巡检一体化服务平台
推荐学院：自动化学院
项目成员：杨根健、刘梦晨、王发海、孔祥源、孟昕曈、陈林鑫、梁慧、奚雁卓、刘思成
指导教师：陈雯柏、王一群、刘辉翔、马航
项目简介：在乡村振兴和农业自动化与智能化的背景下，为解决传统农业生产效率低下和病虫害防控不精确的问题，项目团队通过对樱桃番茄种植的实践调研，综合考虑果实一不成熟等情况，首次提出了一种结合机器视觉与人工智能的番茄采摘与病虫害检测解决方案。该方案通过智能摄像头实时监测，利用深度学习技术精确识别果实成熟度与多种病虫害，实现自动采摘和健康监控，并由海量农业专家数据库训练而来的GPT快速生成最佳治理方案，显著提高了采摘效率与病虫害处理的时效性和准确性。
收藏
分享
生成海报
点赞
85
