10月18日，Hitch Open世界AI竞速锦标赛总决赛将在张家界天门山鸣锣开战。来自复旦大学、清华大学、湖南大学等七所顶尖高校的AI战队，将在这条全长10.77公里、99道弯的“天路”上，展开一场关乎人工智能极限性能的巅峰对决。

这场亚洲首个AI驱动的开放世界EV极限竞速挑战，不仅是高校技术实力的较量，更是对智能驾驶技术在极端场景下应用潜力的深度检验。

天门山赛道的“三重极限”，为赛事奠定了超高技术门槛。从地形维度看，赛道海拔从200米跃升至1300米，1100米的垂直落差相当于360层楼高度，99道弯道中不乏180度发卡弯，“高落差+密急弯+陡坡度”的组合，要求AI系统在毫秒级内完成转向决策，任何延迟都可能导致车辆失控。

正如湖南大学HIVE战队选手高澄宇所言，相较于城市道路的标准化场景，天门山“地形复杂多变、环境恶劣险峻、道路边界狭窄”，彻底颠覆传统智能驾驶依赖的道路标线、信号灯等参照体系，对车辆的控制精度与定位能力提出严苛要求。

环境与信号的双重挑战，进一步放大了技术难度。巨大的海拔差使赛道内晴雨雾霜等气象条件随机突变，动态变化的环境参数持续干扰AI的感知系统；而依山而建的赛道被山壁、隧道、涵洞切割成多处信号盲区，导致GPS与北斗导航完全失效，这意味着AI必须摆脱对卫星导航的依赖，仅靠车载传感器与算法实现自主定位与路径规划。这种“无参照、强干扰、高动态”的场景，与真实世界中偏远山区、复杂路况高度贴合，成为检验智能驾驶技术实用性的“试金石”。

统一的技术平台与递进式赛程设计，让赛事的技术比拼更具公平性与深度。本届赛事采用PIX Robo-Chassis智能线控底盘平台，其支持的四轮转向、两轮转向及楔形制动模式，为各战队算法优化提供了灵活载体。从4月启动至今，赛事通过“技术筛选-仿真检验-真车实战”的阶梯式推进，实现对技术的层层打磨：仿真复赛阶段，复旦大学凭借AI算法优化、极限道路策略选择的优势夺冠。

9月开启的真车实道挑战赛中，各战队进驻海拔1300余米的“云端车库”，展开针对性调试。湖南大学HIVE战队就针对赛道测试中出现的“车辆异常摆动”问题，重点强化算法稳定性，这种“发现问题-解决问题”的实战过程，正是技术迭代的核心逻辑。

值得关注的是，本次赛事的价值不仅止于赛场内的胜负对决。赛后，赛事产生的数据经清洗脱敏后，将以统一API、标注规范、三维物理世界数据集的标准化形式，向全球科研和产业界开放。这意味着天门山赛道上积累的极端场景数据、AI决策样本、车辆控制参数等核心资源，将突破赛事本身的边界，成为全球智能驾驶领域共同的研究素材，为行业攻克复杂场景技术难题提供数据支撑。

这场在天门山上演的AI竞速赛，其意义远超竞技本身。当前，智能驾驶技术在城市封闭场景中已逐步成熟，但在复杂地形、极端环境下的应用仍是行业痛点。天门山赛事以“极限场景倒逼技术突破”的思路，推动高校战队聚焦感知、决策、控制等核心环节的技术创新，其积累的算法模型、场景解决方案，未来可迁移至山区物流、应急救援等特殊领域，为智能驾驶技术从“实验室”走向“真实世界”提供重要参考。

随着总决赛的临近，七支战队的技术成果即将接受终极检验。无论最终胜负如何，这场在“天路”上的技术突围，都已为智能驾驶行业注入新的思考：真正的智能驾驶，不仅要能适应“坦途”，更要能征服“险峰”。而天门山，正是见证这一突破的关键舞台。

作者丨宋美慧

一审丨钟钰伟

二审 | 罗红艳

三审 | 高钱华

出品 | 掌上张家界

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