2025中国数字汽车大赛总决赛近日已圆满落幕，在创新组的角逐中，由武汉理工大学、华南理工大学联合组队的成群结队脱颖而出斩获特等奖与10万元奖金。大赛组委会对团队队长蔡世杰进行了采访，请他聊一聊参赛的心路历程以及体会收获。
2025中国数字汽车大赛创新组获奖团队成群结队
蔡世杰是武汉理工大学汽车工程学院2023级博士生，对于中国数字汽车大赛他并不陌生，2019年时就曾带队参加第二届大赛并获得最佳人气奖。2025年选择再次参赛除了团队导师胡杰教授的推荐提醒外，蔡世杰表示大赛赛题与课题组在新能源汽车数据挖掘与能量管理方向的研究积累高度契合，对于团队来说是一次验证方法、打磨细节，把研究能力转化为可交付解决方案的综合训练，同时与其他优秀团队比拼的珍贵机会。
蔡世杰与团队在2019年大赛决赛
2025中国数字汽车大赛创新组赛题聚焦新能源汽车的续驶里程预测，长续航、低能耗、剩余里程的精准预测一直是消费者的主要诉求，预测精度直接关乎用户体验与市场信任。大赛组委会提供车辆的实际运行数据，要求参赛选手综合分析环境状况、能耗、电池衰退情况等因素，合理建立数据模型，预测某一行驶片段的电量消耗值（SOC变化量）。
中国数字汽车大赛创新组的赛题始终为选手提供车辆的实时运行数据，构建真实场景，蔡世杰表示通过对比2019年和2025年两届赛事的车辆数据，能够看到现在的整车平台和电驱系统更成熟，能耗水平更低，续航能力在高速工况下也更加稳定，非常直观地体现出了我国新能源汽车产业的飞速发展。“我对决赛数据集里的一个样本印象很深。一辆电池容量相对较小的SUV，在平均车速超过90 km/h的条件下行驶了320 km以上，但SOC消耗大约只有84%。高速工况下空气阻力显著上升，这样的能耗表现依然很出色，从参赛者视角看，这类样本在数据中出现频率变高，本质上反映了国产新能源汽车在高效电驱、整车能量管理与系统集成上的快速提升。”蔡世杰说。同时往届赛事的参赛经历为团队提供了不少借鉴经验，虽然两届比赛的赛制侧重点以及赛题任务和条件有所不同，但蔡世杰表示2019年赛后的复盘仍为此次比赛指明了模型优化方向。
2025中国数字汽车大赛决赛现场
2025年的大赛在复赛阶段进行了改革，首次推出了团队PK的赛制，由两支团队直面交锋，互相听取方案讲解并查看对方作品代码，进而寻找漏洞互相提问。蔡世杰表示PK赛制更贴近真实的技术评审场景，参赛团队对赛题分析与算法建模有各自不同的理解，但对手提问往往可以把方案中自己容易忽略的风险点挖掘出来，这就倒逼团队在赛前就要把方案做扎实，不能一味地只追求预测效果，还要确保理论逻辑自洽、结论经得起追问，确保方案的可信度与完整性。
大赛总决赛同样进行了赛制更新，除了传统的现场方案讲解与评委答辩环节，还加入了车辆SOC预测，总成绩综合答辩得分与预测准确度得分而来。由于预测得分排名在决赛答辩前不对参赛选手公布，蔡世杰直言由于过度担心预测结果不理想，险些影响答辩环节的发挥，好在及时调整注意力，在答辩环节将作品方案逻辑和结果讲解清楚，顺利完成答辩。其实蔡世杰的团队在预测环节得分排名所有团队第一，之后的现场答辩得分也是所在小组的第一名，进入终极PK赛后战胜对手最终获得特等奖。“回头看，这个过程对我们触动很大。一方面是因为结果来之不易，另一方面也让我们更深刻地体会到关键场合心态管理非常重要。越是紧张的时候，越要按既定节奏把该做的事情做扎实。很庆幸团队最后稳住了，结果也验证了我们前期的准备是有效的。”蔡世杰说。
2025中国数字汽车大赛终极PK赛现场
对于车辆SOC预测环节能够达到高精准度获得排名第一，蔡世杰表示得益于团队在整体方案上专门针对长尾场景做了系统设计，这是参赛过程中遇到的最大困难：“短里程样本数量多、模式相对稳定，但真正决定排名的往往是长里程和极端工况样本，这部分数据稀缺、波动更大，我们把长尾问题当作主要目标来优化，从数据、训练到预测三个层面都针对性做了再平衡。数据层面让模型在训练中能更充分感知关键长里程场景；训练层面让优化目标对长尾误差更敏感，避免模型被短里程主导；预测层面通过多模型协同提升跨工况的稳定性，并在决赛面向跨车型、跨分布推理中建立了基于信心感知的规则与学习协同策略来提高跨域泛化能力。这样做的结果是模型不仅追求平均指标，更能在关键长里程和极端工况下保持可靠性，这可能也是我们预测结果相对不错的原因。”
蔡世杰同时感谢了团队指导教师胡杰教授在参赛过程中提供的帮助，不仅有学术与技术的把关，还有参赛组织协调与保障，决赛期间胡教授虽然无法前来现场，仍全程线上进行指导与支持。胡杰教授对参赛团队的支持以及对中国数字汽车大赛认可，让武汉理工大学参加大赛已形成了传统与传承，从2018年首届赛事即组队参赛，2019年获得最佳人气奖，2020和2021年连续两届获得创新组一等奖，2023年获得创新组二等奖…团队长期保持对大赛的关注，并不断积累从数据理解到建模落地的经验，逐渐形成了面向真实应用场景的问题定义与技术落地能力。
成群结队团队介绍
对于个人的未来发展，蔡世杰透露他的研究方向将围绕智能交通与新能源车辆智能化交叉方向展开，如语义感知的时空交通预测、面向动力电池状态估计的领域知识增强大语言模型、混合动力汽车生态驾驶策略等。蔡世杰在2021年硕士毕业后曾进入企业担任AI工程师工作近两年，蔡世杰表示虽然工作内容并不和汽车直接相关，但这段经历让他系统了解了算法从原型到产品落地的全链路，也更清楚地意识到自己还是想从事“把问题做深、做成体系”的研究型工作，所以做出了重新回到武汉理工大学汽车工程学院读博的决定，希把研究方向聚焦到智能汽车和新能源相关领域。
在蔡世杰看来，中国数字汽车大赛不仅是比拼模型指标，更是一次面向实际问题的综合训练。“大赛赛题始终紧贴产业真实需求，数据尺度和评价方式也更接近工程应用，方案不仅要有效，还要自洽、可解释、经得起质疑，这对提升研究质量和工程思维都很有价值。”蔡世杰对有志于电动汽车领域的同学们发出参赛邀请与建议，“算法设计要和任务信息条件匹配，压力之下也要保持团队协作和表达稳定，中国数字汽车大赛是一个高质量、强实践导向的竞赛平台，既能帮助同学们快速成长，也能促进技术和产业需求的有效对接。”