数学建模国赛建模手全是AI的怎么办?

最近刷有同学称参加数模竞赛时建模手队友全程用 AI，自己都看不懂代码，最后还拿奖了！帖子发出后引起众多参赛者讨论，甚至有不少即将参加国赛的选手也动起了使用AI的小心思。但这波操作真的靠谱吗？

AI建模获奖的可能性

往届也有不少团队使用AI参赛，其新颖的解题思路和现成的代码给竞赛省去了不少时间，但评委更看重解题思路的创新性、逻辑严谨性和是否解决实际问题。随着AI使用率提升，纯靠 AI 输出的内容很容易 “撞车”，甚至查重都会不通过。如果不加入自己的分析和优化，就算模型看着很牛，也大概率会被淘汰。

所以AI建模获奖的可能性很低，即使有，奖项也不高，尤其是国赛这类很严格的竞赛中，当然，如果只把 AI 当做“辅助工具”，还是有机会冲奖的～

国赛能不能用AI？

1.国赛查重标准：关于参赛论文相似度查证的原则针对目前使用的同方知网查重系统的文献库相似度，以及全国大学生数学建模竞赛论文自建库相似度的查验情况，对相似度较高的参赛论文的处理原则如下:

(1)两个相似度中任何一个大于等于25%的参赛论文，原则上不能报送全国评阅;如果要报送全国评阅，赛区组委会应该在报送时给出说明意见;不给出说明意见的，全国评阅时不予受理。

(2)赛区组委会可以根据本赛区论文相似度查验的结果，确定不报送全国评阅、不进行赛区评阅和需要进行违纪处理的参赛论文的具体标准。

2.目前国赛官方没有明确禁止使用 AI 工具。 但！如果被发现内容大量照搬 AI 生成的结果，或者和其他队伍高度雷同，就会被判定违规，直接取消成绩并通报！而且现在查重系统越来越严格，不仅查论文，连模型代码、算法思路都会查。前几天刚结束的电工杯就针对AI增设新规：禁止使用AI生成结果！AIGC率需低于20%。所以就算能用，也得谨慎再谨慎！

总之，AI只是竞赛的辅助工具，但不建议依赖AI答题。数学建模国赛每年参赛人数众多，思路相似不可避免，但使用AI查重风险高，已经有许多竞赛更改查重机制了，国赛也只会越来越严格，违规通报可不是小事。所以还是要扎扎实实备赛才能在九月国赛中取得佳绩。

建模手作为团队大脑，需要快速理解赛题，选择或构建数学模型，从优化模型到微分方程，判断哪种能精准解题，还要反复验证模型可行性。在比赛期间，建模手一边要把握文章思路一边要与编程沟通配合，作用不言而喻。那么，作为建模手需要具备什么知识，才能发挥最大的效用呢？

建模手需要具备的知识

•扎实的数学基础：包括微积分、线性代数、概率论等高等数学知识以及数值计算、数值模拟、数学规划、误差理论与数据处理等数学应用知识。（这一块是为了你更高效阅读文献，不一定要精通，但一定要知道是怎么回事，才能现学现用。）

•文献查找阅读能力：数学建模是一种数学应用，在我认为是粗糙版的科研入门一样，阅读第一手资料是建模的基础，竞赛中的表现就是文献资料的查阅，（你最终文章的好坏也很大取决于你所参考的文献，不是所有文献都是好的，要看一些影响因子高点的期刊，或者好的学校的硕博论文，都是不错的。）

•数学表达能力：即利用数学概念、术语、符号、式子和图形等数学语言描述实际问题的能力。这一点对模型描述和写作显得尤为重要。（尤其是建模手在建立模型的时候，模型写作的规范与否，模型的好坏都一定程度上决定获奖等级）

建模手竞赛获奖技巧

•剖析关键信息：拿到赛题后，参赛者需要梳理其中给出的背景资料、各种条件以及要达成的目标等关键信息，对这些关键信息通过列表进行标注，就可以使赛题条理清晰，明确自己的解题思路。

•简化复杂问题：国赛赛题往往很复杂，涉及的因素也是过多的，参赛者可以根据实际情况合理忽略一些对结果影响较小的次要因素，抛开这些因素，问题就会变得简单，就比较容易处理。

•结合模型解题：在进行解题的时候，参赛者需要发散思维，如果单一的模型不能解出赛题，参赛者可以将不同的模型进行组合、嵌套使用。可以更好的达到解题的效果。

比如在预测股票价格走势时，可以先利用聚类分析对不同类型的股票进行分类，然后针对每一类股票再运用合适的时间序列预测模型进行价格预测，通过这样的组合让模型功能更强大、结果更准确。

理论知识都会了，但是因为没参加过几次数学建模竞赛，竞赛经验少，一比赛就会发现有不少问题。其实这些问题就体现出了实战演练的重要性，多参加相关的比赛，不仅可以帮助团队积累实战经验，同时也可以进一步打磨思路和技能，得到成长和转变。

2026年第五届创新杯大数据挑战赛开始报名！由天津市大数据协会主办的2026年第五届创新杯报名已经开始！认可度高，综测加分有保障，赛题涉及数据分析和数据挖掘。

一般需要综合运用数据科学、编程、数学建模以及团队协作等多方面能力。是国赛前的大型热身绝佳机会~、

报名方式

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或复制报名官网网址：

https://www.mojinghub.com/competitions/data/2026

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各参赛院校，各相关单位：

为深入贯彻创新驱动发展战略和“人工智能+”行动部署，提升高校学生在大数据与人工智能领域的技术攻关与创新实践能力，天津市大数据协会、天津市虚拟仿真学会决定于2026年联合主办第五届“创新杯”大学生大数据挑战赛。大赛自2022年创办以来已成功举办四届，覆盖高校700余所，参赛学生超万人，成为具有行业影响力的品牌赛事。本届赛事紧扣“数据要素×”与“人工智能+”趋势，依托企业真实场景与脱敏数据，聚焦产业数字化转型痛点，开展大数据建模、算法优化等场景化应用竞技。现将有关事项通知如下：

组织单位

主办单位：天津市大数据协会

技术支持单位：模竞网

参赛对象

参赛对象为在校专科生、本科生、研究生，每组参赛人数为1-3人（指导老师不列入小组总人数中，没有指导老师可写无，有指导老师可真实填写），每名同学只能参加一个小组，允许跨校组队。

时间安排

报名日期：即日起至2026年7月24日06:00（周五）

竞赛时间：

初赛（7月24日09:00-7月31日09:00）

复赛（8月28日09:00-8月31日09:00）

决赛（10月中旬）

赛制说明

初赛（7月24日09:00-7月31日09:00）

1.竞赛结束前必须在线提交结果数据、论文和代码，提交时系统验证提交数据格式是否正确；

2.初赛成绩不会影响复赛成绩；

3.最终初赛成绩中前15%获奖选手将晋级复赛；

复赛（8月28日09:00-8月31日09:00）

复赛采用统一命题形式，题目背景保持不变，但可能对具体问题和数据进行调整。竞赛流程与初赛一致，请参赛者参照执行。

决赛（10月中旬）

复赛中综合总排名前10的队伍进入答辩环节，答辩采用线上或者线下的方式进行。答辩决出冠军1支队伍、亚军2支队伍、季军3支队伍（不分组别，不分赛题）。

1.决赛将以线上答辩会的形式进行，晋级决赛团队需提前准备答辩材料、包括答辩PPT、参赛总结、算法核心代码。

2.答辩现场，每支队伍面对评委有8分钟的陈述时间和7分钟的问答时间。评委将根据选手的技术思路、理论深度和现场表现进行综合评分。

3.决赛分数将根据参赛队伍的论文成绩和答辩成绩加权得出，评分权重为复赛阶段70%，决赛答辩30%。

4.决赛时间安排另行通知。

奖项设置

一、初赛奖项设置

初赛将根据参赛成绩进行综合排名，按比例颁发各级奖项：一等奖不超过报名人数的 5%，二等奖不超过 15%，三等奖不超过 30%，其余为优秀奖，所有获奖选手均颁发电子版获奖证书。同时，根据指导参赛队伍数量综合评定，授予优秀指导老师、优秀组织单位称号；为竞赛宣传、组织及证书分发等工作作出贡献的人员，授予优秀志愿者称号。

二、复赛晋级与奖项

初赛成绩排名前 15% 的选手将晋级复赛，复赛按成绩评定各级奖项：一等奖不超过报名人数的 5%，二等奖不超过 10%，三等奖不超过 15%，晋级选手均颁发实体获奖证书。

三、决赛答辩与奖项

复赛将选拔排名前 10 支队伍进入决赛答辩环节，依据答辩综合总排名决出冠亚季军：冠军 1 支，颁发获奖证书及 2000 元奖金；亚军 2 支，各颁发获奖证书及 1000 元奖金；季军 3 支，各颁发获奖证书及 500 元奖金。

获奖证书样例