融合AI大模型与自主导航

团队在贵州大学校园内展示智能观光车。

    本报记者 陈阳 实习生 秦熔 程媛媛

    8月24日，在2026年全国大学生物联网设计竞赛全国总决赛八强赛上，贵州大学iGuide团队依托贵州大学未来物联网机器人创新团队，携自研科创成果“智行导览——面向景区校园的智能观光车系统”参赛亮相。团队紧扣智慧文旅与数字交通发展趋势，依托成熟的无人驾驶架构与人工智能交互技术，打造轻量化、可落地、高适配的智能无人观光解决方案。

    赛事现场展示环节，该智能观光车系统运行稳定、功能完备，智能化应用效果突出。作品以Ubun-tu22.04为核心运行系统，基于Au-toware与ROS2机器人操作系统搭建自动驾驶基础框架，同时搭载团队自主研发的图像识别、智能避障及路径优化算法，显著提升设备环境适配能力与运行控制精度。系统支持自定义路线规划、启停管控、分级调速等功能，可适配校园、景区等多场景运营需求，能够根据使用需求灵活调整运行状态，具备良好的稳定性与适配性。

    “本项目研发立足行业实际痛点与国家战略导向。”团队负责人张琴介绍，当前，国内各大景区、校园普遍采用人工驾驶观光运营模式，存在运营成本偏高、车辆运行噪声较大、人工讲解标准化不足、服务体验参差不齐等问题，同时人工驾驶模式存在一定安全隐患，难以适配智慧化、精细化、绿色化的文旅服务发展需求。

    “项目研发周期长达两年，团队先后完成无人车底盘优化、结构设计、传感设备集成、算法迭代与系统搭建等全流程自主攻坚工作，经过多轮实测调试与性能优化，最终实现系统稳定落地应用。”团队指导老师谢明山教授介绍，团队课题组长期深耕机器人技术、人工智能、无人驾驶及数据挖掘领域，科研积淀深厚。团队师资力量雄厚，汇聚博士、硕士研究生及多名来自清华大学、电子科技大学等知名高校的优质科研人员，长期开展物联网与智能机器人相关基础研究与应用落地工作，为项目研发提供了坚实的技术与人才支撑。

    “在核心技术层面，项目实现多项关键技术突破，构建了高精度、高安全性的智能自主运行体系。”张琴说，团队创新搭建自主导航与分级安全控制体系，依托Autoware算法实现精准路径规划，结合多维度环境感知技术，完成自主减速、障碍绕行、紧急制动、状态恢复等自适应操作，可有效适配校园、景区复杂路况与动态场景。同时创新应用双模型道路环境感知技术，通过深度学习分割模型实现像素级道路识别与车道边界拟合，有效适配弯道、强弱光交替、非标准化道路等复杂场景；依托深度学习目标检测模型，实时识别行人、非机动车、障碍物等多类目标，精准判定风险场景，为车辆安全行驶与智能决策提供可靠的数据支撑。

    相较于传统智能观光设备，本项目核心创新优势集中体现在智能化交互体系与数字化服务架构。团队研发可打断、可续播的全智能语音导览系统，设置“小智”专属唤醒机制，融合FunASR语音识别、DeepSeek大模型智能问答、Co-syVoice3语音合成技术，实现景点自动讲解、游客实时咨询、讲解进度断点恢复等智能化功能，人机交互高效自然。同时，系统基于Neo4j知识图谱搭建标准化文旅数据库，分类存储校园及景区景点坐标、简介、场景关联等核心数据，通过景点关联关系算法，精准响应游客关于邻近景点、游览路线、站点信息等咨询需求，全面提升观光服务的智能化与人性化水平。

    该作品具备清晰的产业化路径与广阔的落地应用前景，商业模式成熟可行。项目采用软硬件一体化部署、平台授权应用、年度技术运维、数据内容增值的复合型运营模式，可快速复制应用于各类校园、文旅景区、休闲园区等公共场景。该系统可有效替代传统人工观光运营模式，在降低人力成本、降低运行噪声、践行绿色低碳出行理念的同时，推动校园与景区导览服务、运营管理的数字化、智能化升级，全面提升公共服务质量与游客游览体验，为智慧文旅、智慧校园建设提供高效可行的技术方案。

    谢明山表示，下一步，团队将持续深耕无人驾驶与人工智能交互技术，持续优化算法性能、丰富应用场景、完善服务体系，稳步推进项目产业化落地进程，以青年科创力量赋能智慧交通与智慧文旅产业升级，助力数字经济高质量发展。