“青创北京”2025年“挑战杯”首都大学生课外学术科技作品竞赛在主框架下引入“揭榜挂帅”机制，举办“青智未来”新质生产力专项赛、“青振京郊”乡村振兴专项赛、“青砺基层”社会治理专项赛，玻色量子在新质生产力专项赛发布“量子+AI”题目，引领发展量子计算生态。

办赛理念

“揭榜挂帅”机制专项赛崇尚“英雄不论出处，谁有本事谁揭榜”，秉承“以首都重大需求为导向、以竞争协同机制为手段、以解决实际问题为目标”的思路，聚天下英才而用之，以“政企发榜、竞争揭榜、开榜签约”的方式，由各级政府、企事业单位、行业协会等根据需求出题，组委会面向高校广发“英雄帖”，学生团队打擂揭榜，架设政企校产学研深度融合的桥梁，更好服务首都发展。

 

赛事内容

围绕新能源、新材料、先进制造、人工智能等战略性新兴产业，面向我国经济高质量发展、民生改善等重点领域的迫切需要，聚焦解决“卡脖子”技术难题和推动“高精尖”产业发展。

玻色量子——新质生产力专项赛13号赛题

2024年诺贝尔物理学奖颁奖，授予John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。这是复杂系统、统计物理中的经典模型“伊辛模型”（Ising Model）及其扩展引发的又一次诺奖。这次的诺贝尔物理学奖和复杂科学的关系十分密切，这主要体现在 Hopfield 提出的神经网络模型可以看作是复杂系统、统计物理中的经典模型——“伊辛模型”（Ising Model）的一种推广。玻色量子研发的相干光量子计算机是基于伊辛模型的一种新型计算工具。

玻尔兹曼机作为一种基于能量的神经网络模型，在特征学习、生成建模和复杂概率分布拟合等任务中展现出重要应用。然而，由于其训练过程依赖于从玻尔兹曼分布中采样，计算成本高昂，尤其在大规模数据和复杂网络结构下，经典方法难以保证高效收敛。因此，如何优化玻尔兹曼机的训练效率，提高其在实际应用中的可行性，成为一个值得深入探索的问题。

本竞赛鼓励参赛者选择一个具体的应用场景，分析玻尔兹曼机在该场景任务中的作用，并围绕其训练方法等方面展开研究。参赛者可以探索关于玻尔兹曼机的不同优化提升策略，包括但不限于高效采样方法、优化算法改进、模型结构调整等。值得注意的是，近年来相干光量子计算机（Coherent Ising Machine, CIM）因其在求解伊辛模型优化问题上的高效性，成为一种新兴计算工具。由于相干光量子计算机在快速搜索低能态和生成高质量样本方面表现出独特优势，故其在玻尔兹曼机加速训练、优化采样过程中具有独特优势。因此，若参赛者能利用相干光量子计算机对玻尔兹曼机进行优化，并量化其增益，将作为加分项。

 

提交材料与内容

1.问题场景的重要性，需说明所选应用场景的研究价值及现实意义

2.分析该领域已有研究及现有方法的局限性，并介绍本项目的创新性

3.介绍玻尔兹曼机在该场景中的作用及优势

4.设计并实现针对该应用场景的玻尔兹曼机模型及训练方法

5.探索相干光量子计算机在提升训练效率、优化采样过程、提高模型性能等方面的作用。需量化评估相干光量子计算机对玻尔兹曼机训练的提升作用（例如加速收敛等）

6.代码：提交所有源码文件，要求可复现，包括代码说明文档（README）和运行指南

7.演示视频：提交一个5分钟以内的视频，清晰展示研究成果和核心模块演示。

评审将综合考虑问题场景的重要性、建模的清晰性、优化方案的创新性、实验设计的严谨性、结果分析的可信度、代码及论文写作质量。本赛题鼓励参赛者深入挖掘玻尔兹曼机和相干光量子计算机的潜力，不限于特定应用场景，并探索各类计算方法在优化训练过程中的可能性，以推动玻尔兹曼机和相干光量子计算机的发展。

 

注意：

1.每位参赛者都需要在如下网址学习量子计算基础知识，并通过知识地图考核：https://kaiwu.qboson.com/plugin.php?id=knowledge

2. 计算任务可通过访问如下链接提交给相干光量子计算机求解（相干光量子计算机对于Ising矩阵的精度有要求，请在满足矩阵精度要求下进行探索）：https://platform.qboson.com

3. Ising矩阵精度请参考Kaiwu SDK相关文档

4.Kaiwu SDK安装包可通过访问如下链接进行下载

5.安装说明可参考链接：https://b23.tv/IqKoPnv

对于比赛有任何疑问，可通过扫描下述二维码联系我们：

 

参赛对象

2025年6月1日以前正式注册的国内全日制非成人教育的各类高等院校在校专科生、本科生、硕士研究生和博士研究生（均不含在职研究生）均可申报作品参赛，以个人或团队形式参赛均可，每个团队不超过10人（含作品申报者），每件作品可由不超过3名教师指导完成。每个学校选送参加专项赛的作品数量不受限制。可以跨专业、跨校、跨地域组队，各成员须事先协商明确项目的申报单位（每件作品仅由1所高校推报）。

注：非北京地区学生可与北京地区团队组队参赛。

赛事进度安排

（一）征榜

1月，面向各级政府、企事业单位、行业协会等广泛征集选题（数量不限）。出题方根据实际需求向组委会提交选题，组委会综合专家意见进行严格评估，择优确定比赛榜单。出题方应为赛事组织提供必要支持，组建竞赛专班，鼓励更多不同学科背景的学生想参与、能攻关、做出彩。

（二）发榜

2月—3月，组委会公布竞赛榜单，面向首都高校学生广发“英雄帖”。各高校“挑战杯”竞赛组织协调机构广泛宣传、组织发动，鼓励学生团队参与揭榜答题。

（三）议榜

3月—4月，组委会举办线上线下讨论会，邀请发榜单位与有意向揭榜的参赛团队，就榜单内容进行深入沟通与商议，明确技术要求、成果要求。

（四）竞榜

4月—5月，参赛团队根据发榜单位要求，制定项目实施方案、技术路线等内容，撰写“揭榜书”。各高校竞赛组织协调机构要积极组织学生参赛，安排有关教师给予指导，为参赛团队提供保障。于4月18日前完成作品资格审查，并报送系统。

注：所有作品需做好匿名处理工作，保证作品和附加材料中不能出现如作者姓名、指导教师姓名、所在学校名称及相关标志性元素等信息。

（五）评榜

5月—6月，组委会组织相关领域专家和出题方共同开展评选，每个选题评出相应的特、一、二、三等奖。

（六）挂帅

在特等奖团队中，由出题方选出一个“擂主”团队进行签约挂帅，开展后期的科研攻关，在“竞榜书”和出题方要求的基础上解决实际问题。具体的研究细节由“擂主”团队和出题方商议决定。

奖项设置

1.每个选题原则上设“擂主”团队1个，根据实际情况评出相应的特等奖、一等奖、二等奖、三等奖项目若干。二等奖、三等奖项目通过专家评审产生，特等奖项目通过专家评审和现场终评答辩产生，未通过终评答辩的作品获一等奖。

2.“揭榜挂帅”机制专项赛不计入团体总分，相关奖项和主赛道具有同等表彰效力，普通高校和职业院校不作区分。

3.各高校“揭榜挂帅”机制专项赛的参与、获奖情况，将作为“优秀组织奖”评选的重要参考依据。

 

附件

附件1：“揭榜挂帅”专项赛榜单选题征集表-玻色量子（点击链接获取：https://kaiwu.qboson.com/forum.php?mod=viewthread&tid=652&extra=page%3D1）

联系人：杨老师 18548923130（同微信）

“青创北京”2025年“挑战杯”首都大学生课外学术科技作品竞赛在主框架下引入“揭榜挂帅”机制，举办“青智未来”新质生产力专项赛、“青振京郊”乡村振兴专项赛、“青砺基层”社会治理专项赛，玻色量子在新质生产力专项赛发布“量子+AI”题目，引领发展量子计算生态。

办赛理念

“揭榜挂帅”机制专项赛崇尚“英雄不论出处，谁有本事谁揭榜”，秉承“以首都重大需求为导向、以竞争协同机制为手段、以解决实际问题为目标”的思路，聚天下英才而用之，以“政企发榜、竞争揭榜、开榜签约”的方式，由各级政府、企事业单位、行业协会等根据需求出题，组委会面向高校广发“英雄帖”，学生团队打擂揭榜，架设政企校产学研深度融合的桥梁，更好服务首都发展。

 

赛事内容

围绕新能源、新材料、先进制造、人工智能等战略性新兴产业，面向我国经济高质量发展、民生改善等重点领域的迫切需要，聚焦解决“卡脖子”技术难题和推动“高精尖”产业发展。

玻色量子——新质生产力专项赛13号赛题

2024年诺贝尔物理学奖颁奖，授予John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。这是复杂系统、统计物理中的经典模型“伊辛模型”（Ising Model）及其扩展引发的又一次诺奖。这次的诺贝尔物理学奖和复杂科学的关系十分密切，这主要体现在 Hopfield 提出的神经网络模型可以看作是复杂系统、统计物理中的经典模型——“伊辛模型”（Ising Model）的一种推广。玻色量子研发的相干光量子计算机是基于伊辛模型的一种新型计算工具。

玻尔兹曼机作为一种基于能量的神经网络模型，在特征学习、生成建模和复杂概率分布拟合等任务中展现出重要应用。然而，由于其训练过程依赖于从玻尔兹曼分布中采样，计算成本高昂，尤其在大规模数据和复杂网络结构下，经典方法难以保证高效收敛。因此，如何优化玻尔兹曼机的训练效率，提高其在实际应用中的可行性，成为一个值得深入探索的问题。

本竞赛鼓励参赛者选择一个具体的应用场景，分析玻尔兹曼机在该场景任务中的作用，并围绕其训练方法等方面展开研究。参赛者可以探索关于玻尔兹曼机的不同优化提升策略，包括但不限于高效采样方法、优化算法改进、模型结构调整等。值得注意的是，近年来相干光量子计算机（Coherent Ising Machine, CIM）因其在求解伊辛模型优化问题上的高效性，成为一种新兴计算工具。由于相干光量子计算机在快速搜索低能态和生成高质量样本方面表现出独特优势，故其在玻尔兹曼机加速训练、优化采样过程中具有独特优势。因此，若参赛者能利用相干光量子计算机对玻尔兹曼机进行优化，并量化其增益，将作为加分项。

 

提交材料与内容

1.问题场景的重要性，需说明所选应用场景的研究价值及现实意义

2.分析该领域已有研究及现有方法的局限性，并介绍本项目的创新性

3.介绍玻尔兹曼机在该场景中的作用及优势

4.设计并实现针对该应用场景的玻尔兹曼机模型及训练方法

5.探索相干光量子计算机在提升训练效率、优化采样过程、提高模型性能等方面的作用。需量化评估相干光量子计算机对玻尔兹曼机训练的提升作用（例如加速收敛等）

6.代码：提交所有源码文件，要求可复现，包括代码说明文档（README）和运行指南

7.演示视频：提交一个5分钟以内的视频，清晰展示研究成果和核心模块演示。

评审将综合考虑问题场景的重要性、建模的清晰性、优化方案的创新性、实验设计的严谨性、结果分析的可信度、代码及论文写作质量。本赛题鼓励参赛者深入挖掘玻尔兹曼机和相干光量子计算机的潜力，不限于特定应用场景，并探索各类计算方法在优化训练过程中的可能性，以推动玻尔兹曼机和相干光量子计算机的发展。

 

注意：

1.每位参赛者都需要在如下网址学习量子计算基础知识，并通过知识地图考核：https://kaiwu.qboson.com/plugin.php?id=knowledge

2. 计算任务可通过访问如下链接提交给相干光量子计算机求解（相干光量子计算机对于Ising矩阵的精度有要求，请在满足矩阵精度要求下进行探索）：https://platform.qboson.com

3. Ising矩阵精度请参考Kaiwu SDK相关文档

4.Kaiwu SDK安装包可通过访问如下链接进行下载

5.安装说明可参考链接：https://b23.tv/IqKoPnv

对于比赛有任何疑问，可通过扫描下述二维码联系我们：

 

参赛对象

2025年6月1日以前正式注册的国内全日制非成人教育的各类高等院校在校专科生、本科生、硕士研究生和博士研究生（均不含在职研究生）均可申报作品参赛，以个人或团队形式参赛均可，每个团队不超过10人（含作品申报者），每件作品可由不超过3名教师指导完成。每个学校选送参加专项赛的作品数量不受限制。可以跨专业、跨校、跨地域组队，各成员须事先协商明确项目的申报单位（每件作品仅由1所高校推报）。

注：非北京地区学生可与北京地区团队组队参赛。

赛事进度安排

（一）征榜

1月，面向各级政府、企事业单位、行业协会等广泛征集选题（数量不限）。出题方根据实际需求向组委会提交选题，组委会综合专家意见进行严格评估，择优确定比赛榜单。出题方应为赛事组织提供必要支持，组建竞赛专班，鼓励更多不同学科背景的学生想参与、能攻关、做出彩。

（二）发榜

2月—3月，组委会公布竞赛榜单，面向首都高校学生广发“英雄帖”。各高校“挑战杯”竞赛组织协调机构广泛宣传、组织发动，鼓励学生团队参与揭榜答题。

（三）议榜

3月—4月，组委会举办线上线下讨论会，邀请发榜单位与有意向揭榜的参赛团队，就榜单内容进行深入沟通与商议，明确技术要求、成果要求。

（四）竞榜

4月—5月，参赛团队根据发榜单位要求，制定项目实施方案、技术路线等内容，撰写“揭榜书”。各高校竞赛组织协调机构要积极组织学生参赛，安排有关教师给予指导，为参赛团队提供保障。于4月18日前完成作品资格审查，并报送系统。

注：所有作品需做好匿名处理工作，保证作品和附加材料中不能出现如作者姓名、指导教师姓名、所在学校名称及相关标志性元素等信息。

（五）评榜

5月—6月，组委会组织相关领域专家和出题方共同开展评选，每个选题评出相应的特、一、二、三等奖。

（六）挂帅

在特等奖团队中，由出题方选出一个“擂主”团队进行签约挂帅，开展后期的科研攻关，在“竞榜书”和出题方要求的基础上解决实际问题。具体的研究细节由“擂主”团队和出题方商议决定。

奖项设置

1.每个选题原则上设“擂主”团队1个，根据实际情况评出相应的特等奖、一等奖、二等奖、三等奖项目若干。二等奖、三等奖项目通过专家评审产生，特等奖项目通过专家评审和现场终评答辩产生，未通过终评答辩的作品获一等奖。

2.“揭榜挂帅”机制专项赛不计入团体总分，相关奖项和主赛道具有同等表彰效力，普通高校和职业院校不作区分。

3.各高校“揭榜挂帅”机制专项赛的参与、获奖情况，将作为“优秀组织奖”评选的重要参考依据。

 

附件

附件1：“揭榜挂帅”专项赛榜单选题征集表-玻色量子（点击链接获取：https://kaiwu.qboson.com/forum.php?mod=viewthread&tid=652&extra=page%3D1）

联系人：杨老师 18548923130（同微信）