路虽远，行则将至。第十二届“中国软件杯”大学生软件设计大赛(简称大赛)初赛评审，历时7天，于7月22日在北京圆满结束。一道道精心设计、来源于企业一线实践的赛题，让在校的学子们感受到了社会经济发展对软件的真实需求;一件件来自大学生的作品充满着创意与朝气，让出题者和评审专家由衷赞叹。学以致用、产教融合、以赛促业，这也正是大赛的初衷和前进方向。

大赛由中国电子信息产业发展研究院、江苏省工业和信息化厅、江苏省教育厅、教育部高校计算机类专业教学指导委员会、南京航空航天大学承办，由中国信息化周报社、中国(南京)软件谷、江苏软件产业人才发展基金会执行。来自清华大学、北京大学、中国人民大学、北京理工大学、北京航空航天大学、北京科技大学、北京交通大学、北京工业大学、中国科学院软件研究所等高校及研究机构的教师，会同来自金蝶软件(中国)有限公司、中移(苏州)软件技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、武汉达梦数据库股份有限公司的企业专家，对来自全国31个省份、千余所高校的作品进行评审，选拔出进入决赛的队伍。

学生提交的作品数量再创新高。据统计，参赛高校覆盖全国31个省份，参赛队伍覆盖800余所高校，其中“双一流”高校百余所，“双非”高校500余所，高职院校200余所，累计近3.5万名大学生参赛，影响力持续扩大，通信设备。

本届大赛共有5767支队伍在线报名。从区域分布情况看，湖北、山东报名数量并列第一，陕西、江苏报名数量紧随其后，广东、四川、河北、河南、福建等省份参赛团队数量也居全国前列，以上10个省份占总量的69.5%。另外，浙江、天津报名数量增长较为明显。从参赛高校类型看，“双一流”高校占28.9%，“双非”高校占53.8%，专科及高职院校占17.3%。

聚焦产业发展重点，将技术难题凝练成大赛赛题，是推动产教深度融合的最佳实践，更是大赛具有顽强生命力的重要原因。本届大赛共计公布A组、B组赛题20道(其中包括信息技术应用创新专项赛道的赛题8道、智能产品系统创新专项赛道的赛题4道)，赛题涉及信息技术创新、人工智能、大数据、大模型等热点领域。大赛的重点之一是继续做好信息技术应用创新专项赛和智能系统设计与开源创新专项赛，进一步引导高校学生基于开源软件或国产基础软硬件平台开展研发工作，为推动信创高质量发展奠定基础。

　　作品代码、技术文档规范性好

　　生态是集聚产业、催生创新的土壤，也是塑造产业核心竞争力的关键。软件生态是指在一个共同的技术平台上，众多的参与者协同合作，最终形成大量的软件解决方案或服务。大赛出题企业以赛题为依托，积极构建产业生态。

为规范化、系统化提高学生管理工作的效率和服务质量，金蝶软件(中国)有限公司(简称金蝶)设计了赛题“A6—智慧校园-综合服务学工平台”。

该赛题要求参赛选手借助金蝶云苍穹低代码开发平台，实现学工业务的数智化改造。不仅让学生能够随时随地享受便捷、快速、高效、贴心的服务，而且还能增强学校内部各部门之间的沟通和协作，实现信息共享。

金蝶中国开发者赋能部技术架构师高俊表示，金蝶从2011年开始“云转型”，2018年推出国内首款企业级云原生架构的低代码PaaS平台。“我们希望同学们能够在金蝶云苍穹低代码开发平台上开发基于生活场景的应用，所以设计了更加贴近学生日常生活的赛题”。

　　北京交通大学计算机与信息技术学院副教授王升辉参与了赛题A6的评审。他的感觉是:“今年提交的作品大多数完成度较高，代码、技术文档的规范性好。与前几届大赛相比，最大的不同是学生对新工具、新平台的适应能力和对新技术的运用及开发能力有了明显的提高”。

“作品的水平超出了我的预期。其中有些团队把苍穹平台提供的OCR(文字识别技术)灵活地运用到新生报到和成绩录入系统中，有些作品集成了学校的门禁系统，还有的作品集成3DMax(基于PC系统的3D建模渲染和制作软件)，都做得很好。”高俊在评审完A6的作品后说，“希望同学们能把在学校所学到的知识，灵活运用到作品中，比如智能算法、实验室设备的集成等;并且能针对现有学工系统的不足提出一些优化方案。”

王升辉建议赛题A6进入决赛的同学可以从以下两个方面继续优化作品：第一，在满足赛题要求的基础上，突出作品的特色和亮点，在功能演示、展示手段等方面多下工夫。第二，除了对新技术和算法的研究探索和亮点展示外，也要关注作品实现过程中的技术细节，例如软件基本业务逻辑和交互功能设置要符合设定的应用场景以及用户的使用习惯等。

出题企业既提供了赛题，也提供了支撑比赛的开发环境和资源，为参赛队伍提供了切实有效的技术支持。但是由于赛题来源于实际需求，如何把实际需求抽象为赛题，王升辉认为有几点因素需要着重考虑：第一，在开发工作量和难易度设置方面取得平衡。功能及评分要点的设置上，既要体现对编程基本功的考查，又要有利于创意和创造性的发挥。第二，部分题目来源于较专业的应用场景，对于在校生来说，理解需求有一定的难度，在赛题切入和功能的实现方面，可以提供更友好的支持手段。第三，随着边缘计算及云计算的兴起，部分AI类题目需提供算力平台、开发环境，数据集等方面的支持。

　　构建以产业需求为主导的培养模式

　　北京航空航天大学软件学院副教授邵兵从第3届开始参与软件杯的评审工作，见证了大赛的成长。“‘中国软件杯’大赛是产教融合的绝佳平台，让同学们在实际编程项目中学到书本上学不到的知识。国家对特色化示范性软件学院建设提出了新的要求———办学理念从‘以市场需求为导向’转变为‘以国家重大战略需求为导向’，推出了卓越工程师培养等计划，这为办好大赛指明了方向。赛题‘A7—基于FPGA的FFT算法并行优化’，以及信创和开源专项赛道很好地满足了这一需求”。

　　12年来，大赛践行“以赛促教”“以赛促改”的宗旨，将产业发展趋势传导给高校，促进人才培养质量提升。

中移(苏州)软件技术有限公司设计了赛题“A8—智能简历解析系统”。赛题要求设计智能简历分析软件，帮助招聘企业根据简历信息和岗位要求，分析求职者实际能力，进而合理匹配岗位，减少人力成本，提升招聘效率。邵兵参加了赛题A8的评审。“同学们对新技术、新知识的掌握和运用更加自如，尤其是个别来自‘双非’高校的学生，他们对算法理解深入，技巧娴熟;作品界面美观度高、功能完善。另外，几个对大赛热情比较高的院校，体现出‘集团作战’的特点。他们的作品普遍不错，文档齐全，视频讲解到位。这说明他们对赛题要求的把握更加透彻”。

邵兵建议进入决赛的同学从两方面优化作品。第一，把握作品展示和技术讲解的平衡。第二，把作品直接上传到网上，提供可以访问的网址，无疑是最好的展示方式。

　 产教融合助力产业高质量发展

赛题“A5—基于达梦云原生大数据平台的物流信息数据中台系统”要求参赛选手利用大数据和云原生等新一代信息技术，对物流相关的数据进行采集、存储、治理、服务。武汉达梦数据库股份有限公司(简称“达梦”)副总经理刘志红表示：“赛题A5的原型是达梦中标的某港口集团的数据中台项目，在复杂性与难度上进行了重新设计。我们希望赛题能够更贴合真实的应用场景，这样不仅能够让学生更好地了解达梦的业务需求，还能锻炼学生们的实践能力。”

　　刘志红建议参赛选手不要仅局限于赛题提供的数据集，可以尝试利用额外获取的数据集分析成果，以工程化、数据化的思维解决问题。

解决痛点问题是举办大赛的初衷。北京大学软件与微电子学院教授文伟平表示，今年的20道赛题中，跟人工智能相关的有13道。“比如百度，今年共设计了4道赛题，有3道是跟人工智能相关的。百度设计的赛题与业务场景进行了很好的结合，比如3D医疗大数据、电力风电功率预测等。可以看出，目前互联网企业致力于将人工智能技术与工业进行深度的融合”。

文伟平参与了中兴通讯股份有限公司设计的“A10—基于机器学习的分布式系统故障诊断系统”的评审。企业老师负责展示所有赛题故障诊断率的测试结果，高校老师则主要从算法、模型、先进程度等方面进行评估。“这道赛题的作品比较多、质量比较好。大部分学生采用了机器学习模型和算法进行故障诊断，还有部分同学使用了深度学习，比如神经网络模型这种比较超前的算法进行故障诊断，取得了较好的评测效果”。