A2RL Drone Championship引领自主飞行领域AI创新加速前行

阿布扎比自主赛车联盟（A2RL）无人机锦标赛对自主飞行系统与人类飞行员的竞技表现进行了决定性检验。Technology Innovation Institute旗下的TII Racing以创下最快自主飞行单圈的成绩夺得AI Speed Challenge冠军；与此同时，世界FPV冠军、人类第一视角（FPV）飞手 MinChan Kim在Human vs AI终极对决中以毫厘之差险胜AI对手。

由Advanced Technology Research Council（ATRC）旗下创新加速机构ASPIRE主办，本次赛事既充分展现了基于视觉的自主飞行技术的快速突破，也生动凸显了在高速运行条件下，人类直觉与机器执行之间仍然存在的微妙差距。

A2RL锦标赛于1月21–22日在UMEX期间举行，为期两天，汇聚领先的AI研究团队与世界级FPV飞手，在多元赛制下展开角逐，于真实竞速场景中全面考验感知、决策与控制能力。本届赛事设立总额600,000美元的奖金池，并在各项竞赛中予以颁发。

TII Racing在AI Speed Challenge中确立锦标赛新基准

在AI Speed Race项目中，TII Racing以全场最快表现脱颖而出，创下12.032秒的标杆单圈成绩，成为本届锦标赛所有参赛队伍中的最快纪录。MAVLAB以12.832秒紧随其后，清晰反映出顶尖阵营之间的性能差距正持续收窄。

ASPIRE首席执行官Stephane Timpano表示：“今年最突出的变化在于整体水平的显著跃升。与第一季相比，各参赛团队在几乎完全由软件进步驱动的情况下，实现了更高速度下更出色的稳定性与一致性。这一加速趋势清楚表明，当置身于开放且高度竞争的环境中，自主技术能力正迅速走向成熟。”

AI Speed Race项目聚焦自主系统的核心能力，在无其他无人机干扰的清晰赛道环境中，重点检验感知精度、控制准确性与极限速度。今年的赛事成绩清楚表明，完全由算法优化推动的基于视觉的自主飞行能力与机载决策水平均取得了显著进步。

TII Racing技术总监Giovanni Pau表示：“最快单圈成绩的取得，充分印证了我们在软件研发与测试方面的深厚实力。在纯自主竞赛中展现出这样的性能，清晰表明以视觉为主导、经过严谨验证的系统在被推向极限时，能够释放出怎样的潜力。”

多无人机竞速考验共享空域下的协同能力

AI多无人机竞速项目将焦点从单机速度转向共享空域中的交互与协同。MAVLAB在Multi-Drone Gold Race中摘得桂冠，充分展现其在高压环境下的多智能体规划能力与稳定表现。FLYBY则在Multi-Drone Silver Race中夺得第一名，进一步凸显本届锦标赛参赛阵容的整体实力持续增强，竞争愈发激烈。

这些比赛重点考验了实时避碰、轨迹规划以及在动态环境下的系统鲁棒性，而这些能力至今仍是自主航空系统面临的最复杂、最具挑战性的核心难题之一。

Human vs AI终极对决：九局五胜“鏖战”至最后一刻

Human vs AI Challenge成为本届锦标赛最具代表性的高光时刻之一，比赛被推至决定胜负的最后一局。世界FPV冠军MinChan Kim迎战TII Racing，在九局五胜制对抗中，双方一度战成4比4平，胜负悬念持续至终场。

在最终一轮竞速中，Kim保持领先优势，而自主无人机在飞行中撞击赛门后未能完成修正，最终人类飞手成功锁定胜局。

在完全一致的条件下检验自主系统性能

本届锦标赛将自主系统与世界级人类无人机飞手置于同一竞技舞台进行直接对比，在要求毫秒级感知、精准操控以及持续高压下保持稳定性的竞赛场景中，对AI性能展开了全面而严苛的检验。

所有参赛无人机均在完全自主状态下运行，仅依赖单一前向单目RGB摄像头与惯性测量单元。赛事明确禁止使用LiDAR、双目视觉、GPS及任何外部定位系统。

这种最小化的传感器配置与人类飞手所具备的感知条件高度一致，确保性能提升由AI软件能力驱动，而非依赖更复杂的传感器体系。该方案实现了人类与机器之间等条件、可比性极高的直接对照，同时保持了对现实世界民用自主系统应用约束条件的高度贴合。

A2RL Summit 3.0探讨从竞赛到应用的实现路径

本届锦标赛紧随UMEX开幕日举行的A2RL Summit 3.0之后展开。峰会上，政策制定者、科研人员与行业领袖深入探讨，如何将自主竞速中积累的经验与洞见，转化为竞赛环境之外AI驱动系统实现安全、负责任部署的可行路径。

峰会汇集了来自政府、科研与产业领域的多位高级领导分享洞见，其中包括du的首席技术官Salem AlBalooshi，以及Abu Dhabi Gaming高级赋能总监Marcos Muller-Habig等。讨论重点围绕监管体系建设、仿真向现实场景的技术迁移，以及在物流、应急响应与未来空中出行等领域推动自主系统实现规模化落地所需的关键路径展开。

超越赛事本身，A2RL作为公共科学测试平台运行，将原本需要多年推进的自主系统研究，压缩为数天内即可直观呈现、可量化评估的性能验证。通过在高速与极端条件下对AI系统进行实战检验，A2RL构建了具备高度可信度的技术基准，直接反哺现实应用场景，并进一步强化阿布扎比致力于打造应用型科研、AI及自主系统创新全球枢纽的战略目标。

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