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新华日报财经讯 日前，2026年江苏省AI+科学与工程创新实践黑客松（高校组）的决赛在南京举行。这一比赛历时约20天，吸引了全省近50所高校、536支团队报名参赛，最终20支高校队伍进入决赛。
“仿真空间”内的比赛
赛事由江苏省人工智能学会主办，南京市爱思人工智能科技有限公司承办。20支高校队伍现场答辩，评委现场打分定名次。大赛以爱思科技自主研发的 Agnes 3.0 Flash 文本大模型与 Agnes Harness智能体框架为技术支撑，让参赛者们在统一的工程底座上练“手艺”。
其中，Agnes 3.0 Flash 为智能决策核心，承担自然语言理解、复杂任务分析、代码生成与逻辑推理工作；Agnes Harness（下称“AGH”）连接模型与真实任务，通过多工具调度、任务流程编排等方式，使 AI 可调用专业软硬件，完成跨步骤、跨工具的复杂任务。这让参赛者不必从零搭建智能体运行环境，将更多精力投入芯片设计、机器人控制等实际问题的创新与验证。
东南大学本科三年级学生张翼铎展示“视触融合机器人装配助手”，让视觉找工位，再用腕部力传感器感知接触，碰到卡滞就退让、重新搜索、柔顺插入。“过去VLA模型大多只做视觉，没有加触觉反馈。我们补上这一环，以VLA模型为基础形成了一套新的智能体装配流程。”张翼铎说。
南京理工大学硕士一年级学生滕秀美拿出“ChipForge”项目方案，让AGH连续调用六项芯片工具，从Verilog代码一路推进到GDS版图。第一次仿真没通过，代码没等开始信号就启动，输出早了一拍；AGH读反例、改代码、重新验证，改完重新提交，最终三套设计的setup、hold裕量均为正。
两件作品分别获得了此次黑客松比赛本科组和硕博组的一等奖。在项目构建的仿真环境中，AI在专业工具链里连续执行，根据反馈修正，直到任务闭环。
南京给出“练兵场”
数据显示，南京软件产业规模超1万亿元，60款大模型通过国家网信办备案，占全省备案数量的55%。目前，南京已有14所高校成立人工智能学院和创新研究院。
爱思人工智能科技有限公司董事长杨通表示，其视频模型已进入全球前十，每月消耗Token量达65万亿，图片近5000万张、视频1.68亿秒。“AI已经走进下半场，通用模型在向垂类渗透，模型开始训练模型。”杨通说。
赛事的技术底座AGH，恰恰是这种“下半场”思路的产物。它将记忆管理、沙箱执行、上下文管理、模型间通信、工具调用与任务编排整合在统一框架中，使AI能够在多步骤任务中读取工具反馈、调整下一步行动，并持续推进至任务完成。
张翼铎的装配助手通过 MHS （模型硬件标准）接入仿真工位的 RGB 图像和腕部六维力觉反馈；滕秀美的ChipForge通过六项芯片工具接入Icarus、cocotb、Yosys、OpenROAD等专业EDA工具链。AGH负责读懂反馈，决定下一步。
程序跑通仍需工程落地
物理AI的瓶颈，正在从“模型能不能想”转向“系统能不能干”。
“没有AI辅助，从拿到需求到布局布线，一个月是常态；现在一天之内能出初步结果，细节反复修改也只需一周左右。”滕秀美给新华日报财经记者算了一笔账，目前方案的正确性还需要人工验证，但效率的提升是数量级的。
滕秀美的项目最初动机很朴素。她曾在南京一家芯片自动化设计机构实习，看到集成电路需面对长周期、多环节的设计流程，大量时间消耗在“写代码、测代码、改代码”的循环里。ChipForge把AGH的连续编程能力接进芯片设计，让AI根据工具反馈自动修改Verilog，从功能验证一路推进到物理实现。
面对张翼铎带来的具身智能装配助手，决赛现场评委追问：“不同材料力反馈不同、如何保证精度？”这恰恰是下一步工程化要回答的问题。
会议现场，2027全国AI创造者黑客松正式启动。物理AI的落地，需要能让AI在专业工具链里跑完长任务的人。江苏连续办会、办赛、搭底座，做的正是同一件事，为物理AI时代储备一支能“动手”的开发者队伍。
新华日报·财经记者 何玥颐
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