在蜗牛学苑，我们始终相信：真正的技术能力，诞生于键盘敲出的火花而非书面理论。

用企业级需求倒逼成长，让技术回归本质，让学员通过项目大赛感知真实职场。这是蜗牛学苑举办项目大赛的目的之一，而今年已经是第五届项目大赛了。

今年大赛分为两轮，第一轮已于五月底结束，获得前三的小组都拿到了丰厚的奖金。（回顾请戳：第五届项目大赛，第一轮比拼圆满结束奖金由哪些团队斩获呢？）

第二轮比拼中，进入决赛的8个项目组也在本周进入终极PK。

以下是参与决赛的项目说明和成果展示，大家看完之后，请为你心目中的最强战队投票吧!

1、大众投票占总得分的20%，本次线上投票每10票记为1分，1000票记为100分，超过部分不记分，最后进行折算！

2、投票时间是6月17日-6月19日（共3天）。

3、可多选投票。

4、禁止刷票（系统监测异常数据将清零）。

团队名称：第一组

项目简介：本项目聚焦于打造一套基于 AI 边缘部署的工业物联网预测性维护系统，旨在解决工业设备维护领域长期存在的人力物力消耗巨大问题。通过该系统，能够有效节约人工成本，并借助 AI 自动监测技术，显著提升工业设备健康监测的效率与精准度。

核心亮点：

1、利用 TinyML 边缘部署的 AI 模型，精简高效地实现模型的微型化，在保证监测精度的同时，使其具备在单片机上进行部署的便捷性，为工业设备维护场景提供了轻量化、高适应性的智能解决方案。

2、AI 的异常监测识别率达到90%以上，能够满足工业设备故障监测的需求。

3、使用的modbus协议和设备通信，满足大部分工业设备的通信需要。

4、使用QT作为上位机可以持续扩展功能和优化展示并给到设备反馈。

技术栈：c++, QT，sqlite,Arduino 

团队名称：凤雏队

项目介绍：随着人工智能技术的快速发展，智能穿戴设备逐渐成为改善人们生活质量的重要工具。为了满足其他用户在信息获取、语言沟通、演讲辅助等方面的需求，特开发此款AI 眼镜。该款眼镜是集图像识别、语言播报、智能语音助手、拍照、语言文字翻译、及导航等功能于一体的 AI 眼镜，为用户提供全方位的智能服务，提升用户的生活便利性与安全性。

核心亮点：

1、棱镜显示，利用棱镜把信息显示在眼镜上。

2、部署本地大模型，针对盲人识别道路安全与红绿灯。

3、部署远程百度AI大模型进行语音识别和翻译。

4、语音拍照，并将照片保存在SD卡中。

5、自定义WIFI连接。

技术栈：FreeRTOS、OTA、Edge Impuse平台、百度API、棱镜显示、WIFI scan模式

团队名称：仓穹智储象限组

项目简介：一种融合人工智能、机器人技术、多传感器融合及自主导航算法的自动化系统，旨在实现仓储作业全流程（入库、存储、分拣、出库）的智能化与无人化。其核心目标是通过机器人替代人力、优化空间利用率、提升作业效率，解决传统仓储模式中的成本高、效率低、错误率高等痛点。

核心亮点：AI图像识别，智能路径规划，基于视觉的循环渐变式抓取，基于逆运动学物体放置，基于多传感器的协同避障算法，基于麦克拉木轮高效移动设计。

技术栈：Keil5，Arduino，CanMV，MicroPython。

团队名称：铁甲战队

项目简介：最初旨在开发一种创新的轮腿复合式机器人，结合轮式移动的高效性和腿式地形的适应能力。核心设计采用无刷电机驱动轮足，配合舵机控制的仿生腿部结构。在中期开发阶段，机械传动系统出现不可预见的硬件故障，导致腿部机构无法达到设计性能指标。经过技术评估，团队果断进行战略转型，将核心无刷电机驱动技术和控制算法应用于高精度云台系统开发，成功实现了技术成果转化。

核心亮点：

1、硬件：（两块PCB板经过两周的疯狂使用，依旧正常运行)

-FOC驱动板四层PCB，支持双路无刷电机（12V2A）。

-支持多功能对外供电（主控板可对外供电（飞线外部供电（3.3V、5V、7.4V（舵机 专用）））， 或typec对外5V供电）。

-支持多电源给主控板自己供电，同时插电池和typec给主控板供电（电源优先选择电池）。

-主控板设计目标就是吻合已有的FOC驱动板的基础上，让他具有独立功能，以供后面可以单独做个学习stm32F407的开发板，故引出了can通信、i2c、spi 、uart、3.3V  5V GND STlink调试。

2、软件：

-esp32S3的AI模型检测人脸的坐标数据，和陀螺仪数据打包成字节包，被串口发送字节包给stm32，通过连续存储的结构体保存字节，保证了串口发送数据不冗长。

-FOC驱动算法，通过编码器获取角度和我们希望电机运转的力矩值，通过各种数据转换，帕克逆变换、克拉可逆变换最终输出的PWM是波形状态，从而驱动无刷电机转动。

-轮足机器人仿真腿的变化，由四个舵机控制，提供小车目标高度，通过运动逆解算法公式可推算出此高度下舵机的呈现角度，进而推算出舵机需要的PWM值，就能实现控制小车不停的高度自动调节舵机PWM。

-轮足机器人越障能力，通过陀螺仪旋转角的变化做增量式pid，来控制单侧腿的抬起或降下，保证小车的顶面始终平行地面。

技术栈：

1、freeRtos-将AI模型获取数据和串口发送数据分别创建任务。

2、stm32 使用hal库开发。

3、esp32 使用Esp-idf进行开发。

4、驱动涉及陀螺仪、摄像头、双路FOC无刷电机、4个舵机联合控制、多路ADC检测。

5、4层PCB的设计，贴片元器件回流焊。

项目简介：一个基于乐鑫ESP32-S3主控芯片，集成了人工智能（AI）、物联网（IoT）控制与多模态交互于一体的通用型开发平台。该平台整合了语音采集（麦克风）、语音输出（功放喇叭）、视觉感知（摄像头）、信息显示（OLED屏幕）、环境感知（温湿度传感器）以及对外部设备的控制能力（氛围灯、电机、继电器等）。软件层面，它打通了从底层硬件驱动、操作系统、网络通信到上层AI大模型（如千问、Ollama等）的全链路，旨在为开发者提供一个“开箱即用”的智能硬件开发环境。

核心亮点：

1、开放式AI模型接入架构：将模型集成时间从数周缩短至分钟级。

2、自然语言驱动的视觉能力：实现“零代码”调用高级视觉AI，将图像识别开发复杂度大大降低。

3、全栈式AIoT开发框架：提供端到端的解决方案，将产品原型验证周期缩短，本项目不仅提供了一块硬件板，更提供了一套从硬件选型、电路设计要点，到基于VSCode与PlatformIO的固件开发框架，再到云端部署方案的全栈式开发蓝图。这套预先验证和整合的解决方案，有效避免了开发者在项目初期可能遇到的各种技术“陷阱”，显著减少了软硬件联调的时间与成本，从而帮助开发者将一个从零开始的AIoT产品创意，快速落地为功能完整的可验证原型。

技术栈：ESP32、INMP441、MAX98357、ST7789、ADC、TB6612、Wi-Fi、WebSocket、PWM、I2S、SPI、esp32-camera、STT、TTS、LLM

项目简介：通过深度融合现代AI信息技术与农业生产实践，解决传统农业发展中存在的技术普及难、专家资源稀缺、问题响应慢等瓶颈问题，助力乡村产业振兴。

核心目标：

- 为农户提供智能化、精准化、数据化的农业科技解决方案

- 构建三级问题解决机制：AI问答（一级）→ 专家线上指导（二级）→ 实地现场解决（三级）

核心亮点：

1、 AI大模型+RAG双引擎农技问答

   - 基于Ollama部署通义大模型提供基础对话

   - 基于Ollama部署bge-m3向量模型转化知识库数据

   - 集成Ragflow知识库实现精准农业知识检索

2、动态工单全链路追踪

   - 工单状态智能流转：AI解答 → 专家指派 → 线上沟通 → 线下实地 → 闭环评价

   - 结合地理位置打卡（特派员端）确保服务真实性

3、多维度特派员绩效体系

   - 工单完成量、用户评分计算绩效

   - 可视化年度总结辅助管理决策

4、三端协同的权限治理

   - 管理员：RBAC权限模型控制知识库/用户/特派员管理

   - 农户端：实名认证分级（普通用户→农场主）

   - 特派员端：主动接单+管理员强制指派双模式

5、农业生态集成平台

   - 融合政策解读、行情数据、技术文档（知识库）

技术栈：

开发环境：jdk17 

后端框架：SpringBoot 3.2.5 + MybatisPlus

前端架构：Vue2 + ElementUI

数据库：MySQL

中间件：Redis（缓存）、RabbitMQ（异步任务）、XxlJob（定时调度）

AI组件：Ollama部署通义大模型做对话处理+Ragflow做知识库

即时通信：WebSocket

云服务：阿里云OSS（文件存储）

第三方功能：高德api（天气、地图）、ocr（百度云ai）

关键创新价值：

1、数据印证效益

- 通过三级问题解决机制，预计将农户问题平均响应时间从72小时缩短至4小时

- 知识库动态更新机制降低专家重复工作量约40%

- GPS打卡+工单闭环提升服务真实性效率

2、社会价值

项目直击乡村振兴中“农业技术最后一公里”痛点，以轻量化移动终端（农户APP）连接专家资源与生产一线，形成“科技赋能+人才下沉”的创新服务模式。

团队名称：这代码很队

项目简介：主业务是漏洞收录平台，提交漏洞报告后AI会进⾏预审，减少⼈⼯审核负担；辅助业务是代码审计，AI会审计代码中是否有常⻅的漏洞，给⽩帽/开发的福利。

核心亮点：

1、在后端独⽴运⾏，不影响前后端交互体验和即时性。

2、AI多线程运⾏，受线程池控制，既保障了效率，⼜保障了多任务情况下的稳定性。

3、报告审计和代码审计AI均经过调校，准确率⾼达90%以上。

4、所有审计结果都在前端直接渲染，不需要额外下载⽂件。

5、每个⻚⾯后端都会根据权限返回相关数据，保障安全。

技术栈：前端 HTML+Tailwind+JQuery，后端 Python+Flask

项目简介：灵析是一个基于Flask的智能漏洞报告管理平台，集成AI分析功能，为用户提供漏洞报告管理和PDF导出服务。

核心亮点：

1、智能化: 集成AI分析，自动评估漏洞质量

2、简洁性: 简单易用的界面和操作流程

3、安全性: 用户认证和权限控制

4、实用性: 核心功能稳定可

技术栈：

1、后端技术：Flask、SQLAlchemy、MySQL、Flask-Login、ReportLab。

2、前端技术：HTML + Jinja2、Tailwind CSS、JavaScript。

3、AI集成：Volces ARK API，AI分析服务