日前，全球首个太空计算主题国际赛事“人工智能与太空计算挑战赛”评奖结果，在瑞士日内瓦举行的2026年人工智能造福人类全球峰会上正式揭晓。由宁波大学与地卫二空间技术（杭州）有限公司联合组建的NBU@STAR团队，从全球36个国家的258支参赛团队中脱颖而出，荣获“太空智能促进清洁饮水”赛道唯一金奖。
水，是人类文明发展的基础资源。然而，全球水资源安全及污染监测仍面临巨大挑战，卫星遥感是一种对地表地物实施非接触、广域探测的重要空间信息技术，为大范围水质监测提供重要技术支撑。传统水质遥感监测模式通常需要经历“卫星获取影像-数据传输回地面-人工处理分析”的过程。这一过程不仅耗时较长，也受到星地通信带宽等因素限制。面对这一全球性问题，团队依托宁波大学与地卫二空间技术（杭州）有限公司共建的“宁波大学-地卫二智能遥感处理联合实验室”，提出了面向太空计算环境的水质智能分析方案，研发了轻量级AI水质遥感定量反演模型，通过“天数天算”的方式，使卫星具备在轨直接分析水环境信息的能力，实现叶绿素a浓度、浑浊度等关键水质参数的星上智能反演。这意味着，未来卫星不再只是“拍摄地球”，而能够真正理解地球。
相较于地面环境，太空计算面临三重刚性约束：计算与存储资源有限、能源供应受限、通信带宽紧张。因此，一个能够运行在卫星上的AI模型，必须更轻量、更高效、更自主。为此，团队构建了面向卫星在轨条件下的轻量化智能水质分析方案，通过轻量级卷积网络结构，并引入空间注意力机制，使模型能够更加关注关键区域特征。另外，通过模块化架构设计，将数据处理、模型推理、结果输出以及通信接口进行解耦，使系统具备更好的扩展能力和应用潜力。实验结果显示，该系统能够将GB级遥感影像处理为KB级JSON结果文件，显著降低星地通信压力。同时，星上在轨计算环境模拟验证平台显示，系统平均功耗保持在12-14瓦，任务执行时间控制在10秒以内，满足快速智能分析需求。
此次参赛并非一次单纯的学术竞赛，而是人工智能、空间计算与全球可持续发展三大前沿领域的一次深度交汇。赛事评审机制充分体现了“顶天”与“立地”并重的导向：算法性能占总成绩的60%，应用方案及落地可行性占40%。这意味着，参赛模型不仅要在测试数据上取得高分，更必须具备走出实验室、解决实际问题的能力。未来，NBU@STAR团队的解决方案有望在多个关键场景落地：饮用水源地监测、重点流域生态监管、污染事件快速响应、区域水环境治理。依托遥感智能分析平台，政府部门可高效开展生态监管，企业可拓展环境风险评估服务，真正实现从科研成果到治理效能的价值转化。
此次挑战赛由国际电信联盟（ITU）、中国之江实验室和中国信息通信研究院共同发起，于2025年12月启动，是全球首个聚焦太空计算主题的国际科技创新赛事。赛事面向全球科研团队开放，围绕人工智能与空间技术融合发展方向，探索利用智能计算能力解决粮食生产、水资源管理、城市发展等全球性问题的新路径。
近年来，宁波大学高度重视科技创新人才培养，积极鼓励青年学生面向国家战略需求和国际科技前沿开展科研探索。此次获奖是学校积极参与国际科技创新交流、推动人工智能相关学科交叉融合的重要成果，也是学校持续培养青年学生创新实践能力的体现。接下来，学校将继续推进人工智能与空天信息等领域融合发展，深化产学研融合，为服务国家战略需求和行业发展贡献宁大智慧与力量。
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