10月30日，中国公路学会举办的第六届智慧交通创新大赛在深圳落下帷幕。本届赛事为推动学校优质科研成果向产业赋能，首次开设了针对高校的“大学生创新挑战类别”。交通学院参赛的两个项目，在总决赛16个项目中脱颖而出，分别揽获一等奖与二等奖。其中，由陈宁老师和北京科技大学刘越老师共同指导，简睿、席铭洋、杨琰为主要完成人的“基于智能眼镜的道桥微观病害自动检测技术”项目揽获大赛一等奖，由陈艳艳老师和严海老师共同指导，潘硕、杨硕、李仡煊为主要完成人的“基于大模型的交通类文档自动检查系统”获大赛二等奖。

交通学院采用“导师专业指导”“资源保障支撑”“制度激励保障”等举措，加大对学科竞赛的支持力度。学科教授、行业专家对学生进行精准指导，并在竞赛加分、资金支持等方面给予保障。近年来，在全国大学生交通科技大赛、‌北京市大学生交通科技大赛等赛事中屡获佳绩。

基于智能眼镜的道桥微观病害自动检测技术

参赛人员：简睿、席铭洋、杨琰

指导老师：陈宁、刘越

为解决传统路面病害检测任务外业工作人员专业素养要求高、专业检测装备携带不便，及内业人员资料整理繁琐、报告撰写劳累的问题，项目团队开展了基于智能眼镜的道桥微观病害自动检测技术的研究工作，通过开展轻量化模型的设计、报告自动生成模型的设计及自动化检测全流程系统构建等核心研究内容，外业人员仅通过佩戴智能眼镜巡视道桥场景，就可实现病害自动检测、自动采集、自动归档、报告自动生成的系列功能，实地勘测效率提升20-30%，显著降低了病害检测内外业工作的工作量与工作成本。

基于大模型的交通类文档自动检查系统

参赛人员：潘硕，杨硕，李仡煊

指导老师：陈艳艳，严海

传统的交通类文档审查依赖人工检查，对检查人员的专业素养要求高，检查工作繁琐，严重耗费人工成本。目前，通用大模型缺乏对交通专业领域知识的理解，难以直接适用交通类文档检查工作。因此，项目基于 多智能体 + MCP 的协同处理框架，通过构建适配文档不同检查任务的小智能体集群，研发了基于大模型的交通类文档自动检查系统，该系统可实现对文档格式、内容及规范性引用的快速、精准检查。实际业务应用结果表明，该系统对交通类文档的检查准确性显著高于通用大模型，可替代95%以上的人工检查工作，可节省至少75%以上的人工成本。

图、文：陈宁

审核：赵曙东、高阿娜