2026地下空间学生竞赛：复杂环境下隧道衬砌多病害智能检测

　　6月6日至7日，由中国岩石力学与工程学会与Underground Space期刊共同组织的“复杂环境下隧道衬砌多病害智能检测”学生竞赛在同济大学成功举办。本届竞赛受到国内外高校学生团队的积极响应，共吸引来自52所高校的71支队伍报名参赛，最终30支队伍进入决赛。
　　本届竞赛聚焦隧道衬砌结构健康检测中的实际需求，面向裂缝、管片破损、二衬剥落、渗漏水等典型病害识别问题，要求参赛团队构建轻量化、高精度的语义分割模型，在保证检测精度的同时兼顾模型大小、推理速度和现场部署能力。竞赛旨在推动人工智能、计算机视觉等技术与地下工程智能检测深度融合。 　　中国科学院院士、中国水利水电科学研究院陈祖煜教高， ISRM中国国家小组主席、中国工程院院士、同济大学朱合华特聘教授，学会副理事长、ISRM中国国家小组副主席、同济大学张丰收教授，工程智能建养专业委员会主任委员、上海同岩土木工程科技有限公司董事长刘学增教高出席了开、闭幕式。
　　本届竞赛评审工作由陈祖煜院士、北京交通大学李旭教授、河海大学姬建教授、中南大学孙平贺教授、中国矿业大学（北京）刘冬桥教授、上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司苟宇丹高工、华南理工大学丁小彬副教授、中国科学院武汉岩土力学研究所王兆丰副研究员、京都大学曹宇鹏研究员9位专家共同完成。 　　竞赛设置了模型部署、现场推理、技术报告和答辩展示等多个环节，各参赛团队展开角逐。最终成绩秉持“精度优先、兼顾轻量、面向工程”的导向，由模型精度得分、模型大小系数和专家评分综合评定。经专家委员会评审，共评选出一等奖1项、二等奖2项、三等奖3项。其中，由科克大学、伯明翰大学、杜伦大学、新加坡国立大学以及波鸿鲁尔大学的学者组成的研究团队获得一等奖。该团队构建的算法模型在面对组委会提供的工程恶劣环境测试集时，病害检测精度达到69.62%，展现出卓越性能。 　　本次竞赛的核心技术挑战是面向实际应用的智能检测模型必须兼顾高精度、高效率、轻量化与强鲁棒性。实际工程中，隧道病害往往形态各异、交织共存，数据类别存在严重不平衡，增加了模型对少数类病害和小目标的精准识别难度。此外，模型还需具备应对低光照、噪声等复杂环境干扰的稳健能力，这些因素共同构成了从实验室走向工程应用的关键瓶颈。 　　陈祖煜院士指出，各参赛团队围绕复杂环境下隧道衬砌典型病害识别，探索轻量化网络结构、数据增强策略与工程可部署性，展现出扎实的专业基础和活跃的创新思维。他强调，人工智能不是替代工程经验，而是放大工程经验、拓展认知边界的有力工具，希望青年学生继续把算法创新、工程实践与科学精神结合起来，为地下基础设施智能检测和智能运维贡献力量。
　　本届竞赛的顺利举办，不仅为青年学生提供了展示算法能力、交流技术成果的平台，也进一步推动了人工智能技术与隧道工程检测需求的深度结合，为隧道结构安全、智慧运维和地下空间高质量发展注入了新的活力。
　　未来，中国岩石力学与工程学会将继续依托《Underground Space》期刊及行业伙伴，推动此类竞赛常态化、系列化，进一步拓展赛题覆盖面，同时加强产学研用协同，促进算法创新与工程需求的精准对接。学会还将持续搭建青年人才培养平台，鼓励多学科交叉融合，为地下空间智能检测与智慧运维领域输送更多兼具理论功底和实战能力的复合型人才，为我国重大地下工程的安全运营提供长效技术支撑。