3月29日，上海纽约大学第五届“数字化创新大赛”（2025–2026 Digital Innovation Challenge, 简称DIC）决赛正式拉开帷幕。
本次比赛由上纽大DIC学生社团主办，获上纽大计算机科学、数据科学和工程学部（CSDSE）及上纽大数据科学中心全程指导，并得到腾讯、复宏汉霖（Henlius）和躺着学（ChillPrep）等行业合作伙伴的大力支持。
作为一项以技术驱动的创新赛事，DIC大赛鼓励跨学科学生团队运用前沿数字技术，探索现实问题的解决方案，以技术回馈社会。
本届大赛以“AI Agent Unlock Business Innovation”（AI智能体解锁商业创新）为主题，聚焦具备感知、推理、自主行动和持续学习能力的AI agents（智能体），探讨其在商业和社会中的应用。
今年，大赛国际影响力持续提升，共吸引来自六个国家的75支队伍参赛，其中包括康奈尔大学、芝加哥大学和杜克大学等高校的选手。
经过近五个月的层层选拔，最终有九支队伍晋级决赛，并在“创新日”（Innovation Day）现场展示项目成果。
本届大赛设立教育、医疗和金融三大赛道，要求参赛队伍以人工智能为基础，立足现实需求，提出创新解决方案，将课堂所学与实践相结合，推动理论成果在实际生活中的有效应用。
过去一年，DIC组委会通过组织企业参访、嘉宾讲座和实践工作坊等多种形式，支持学生将想法落地，并为各参赛团队配备导师，在项目推进过程中提供专业指导。
当天，上纽大常务副校长雷蒙亲临现场，见证学生的精彩表现。他表示，DIC大赛已成为上纽大学子们学习经历中的重要组成部分。“作为一项团队竞赛，它为学生提供了展示创造力的平台，也让他们在实践中提升了协作能力——学会倾听、积极参与，使每位队员都能充分发挥自己的价值。”
上海纽约大学计算机科学、数据科学与工程学部主任Nasir Memon也对DIC大赛五年来的发展表示肯定。他认为，这一赛事已经从校内走向校外，正成为更具国际影响力的创新平台。
他期待，大赛能够持续汇聚拥有不同学科与文化背景的创新青年，引导他们在现实情境中检验创意，在团队合作中完善方案，推动更具现实意义的创新成果落地。
决赛评审团汇聚来自商业、艺术、教育和科技等领域的多位专家学者，包括泰佩思琦中国区数字化与技术副总裁蔡超、上纽大交互媒体艺术学艺术助理教授Gottfried Haider、慧夜科技联合创始人兼首席执行官渠思源，以及香港大学创新学院联合主任C. Jason Woodard教授。
在各参赛队伍展示完毕后，评审从创新性、实用价值及整体表现等多个维度进行综合评估。最终，大赛评选出一、二、三等奖，以及“最佳创新奖”和“最佳商业奖”。
随着赛事落幕，DIC主席、2028届学生韩雨彤分享了她的感受。“过去五个月中，大家用实际行动证明，年轻人并非被动顺应人工智能时代，而是在主动参与塑造与构建，并将它应用于现实生活之中。大家展现出的同理心、创造力与责任感，让科技更加贴近生活，贴近现实需求。”
完整获奖名单及获奖项目简介
一等奖：Atlas（医疗赛道，昆山杜克大学团队）
简介：Atlas是一款面向药物研发的本地化人工智能研究平台，所有运算均在研究人员本地设备上完成，无需云端支持或订阅服务，敏感数据也无需外传。区别于单一对话式人工智能，Atlas由多个专业化人工智能构成。
二等奖：Tree（医疗赛道，上海纽约大学团队）
简介：Tree是一款面向医药研发的AI智能体，基于多智能体架构与图增强检索生成（GraphRAG）技术构建，可为复宏汉霖（Henlius Biotech）提供覆盖药物研发全流程的决策支持。
三等奖：Gradient Gang - Causality（金融赛道，昆山杜克大学团队）
Causality是一套面向企业的验证层系统，旨在通过将ESG（环境、社会和治理）相关表述转化为可审计的数据证据，减少“漂绿”现象。与通用型摘要工具不同，该平台通过基于评估标准的评分机制和原子化声明提取技术，为合规团队提供可追溯的审计依据。
最佳创新奖：Kiwi FeedbackLoop （教育赛道，上海纽约大学团队）
简介：Kiwi FeedbackLoop是一套模块化分析系统，旨在拓展Kiwi学习平台的功能，支持异步数据采集、基于智能体的诊断分析、多视角报告生成，以及可直接应用的干预流程。该平台通过“采集智能体”（Collector Agent）对多模态数据进行标准化处理，并由“分析智能体”（Analyst Agent）开展教学诊断，构建从原始数据到教师决策的流程路径，确保可追溯、治理规范清晰。
最佳商业奖：PocketPledge （教育赛道，昆山杜克大学团队）
简介：PocketPledge是一款旨在帮助用户克服拖延的学习工具，通过虚拟陪伴与高约束机制相结合，提升学习专注度。该系统配备Live2D立体表现技术所绘制的可交互虚拟形象、低延迟语音交互及多模态视觉AI能力，可实时分析用户的摄像头与屏幕信息，识别玩手机、打瞌睡等分心行为。
