IOAI 2026 港隊勇奪 1 金 2 銀 2 銅！具身智能賽再奪創意機器人設計獎

第三屆國際人工智能奧林匹克（IOAI 2026）近日於哈薩克阿斯塔納舉行，中國香港代表隊在個人賽中取得 1 金、2 銀、2 銅佳績，並於大會舉行的具身智能團體體驗賽中獲頒「創意機器人設計大獎」。今次成績除了反映香港中學生在人工智能及機器學習方面的實力，亦展示本地 AI 教育由課堂理論走向實際應用的成果。

IOAI 是面向全球中學生的國際人工智能競賽，參賽者需要應用機器學習、數據分析及模型推理等知識解決問題。賽事同時設有個人項目及團隊挑戰，除了考驗學生的編程及分析能力，亦重視團隊溝通、創意及將 AI 技術應用於現實場景的能力。

今屆賽事於 8 月 2 日至 8 日在阿斯塔納舉行，吸引來自 60 多個國家及地區的學生參與。賽事結果顯示，IOAI 的個人獎牌主要根據個人項目成績頒發，而團隊實作項目則以獨立獎項形式表揚，兩者評核方向有所不同。

個人賽勇奪 5 面獎牌

中國香港代表隊在個人賽表現突出，合共取得 1 面金牌、2 面銀牌及 2 面銅牌。參賽學生需要獨立完成機器學習及數據分析相關題目，過程涉及資料處理、模型建立、結果判讀及算法應用，對學生的理論基礎及實戰能力都有相當高要求。

相比一般 STEM 比賽，AI 奧林匹克並非單純考驗學生是否識得寫程式，而是要求參賽者理解數據背後的規律，並選擇合適模型處理問題。學生需要在有限時間內完成分析、測試及修正，當中亦涉及不少接近大學甚至研究層面的思考方式。

今次港隊能夠在個人項目取得 5 面獎牌，反映本地學生已經具備一定的 AI 理論及應用基礎，亦顯示香港中學在人工智能、編程及數據科學培訓方面逐步累積成果。

具身智能賽獲創意機器人設計獎

除了個人賽之外，香港代表隊亦參與大會舉行的 Galbot 具身智能團體體驗賽。具身智能（Embodied AI）是指將人工智能與機械人、感測器及實體硬件結合，讓系統可以理解環境、作出判斷並執行實際動作。

參賽學生需要將 AI 概念應用到機械人操作及硬件調試，包括理解感測器資料、設計控制流程，以及根據現場反應修正機械人動作。這類任務與單純在電腦上訓練模型不同，學生要同時處理軟件、硬件及實際環境變數，對團隊協作及即時解難能力要求更高。

港隊最終獲頒「創意機器人設計大獎」，顯示隊員不只掌握 AI 算法，亦能將所學知識轉化為具體的機械人應用。對本地 EduTech 發展而言，這種由編程、數據分析延伸至機械人及具身智能的跨領域學習模式，將會是未來 AI 教育的重要方向。

由識寫程式走向 AI 解難

近年學校推動 AI 教育，已經不再局限於教學生寫 Python 或使用現成 AI 工具。IOAI 類型的比賽更重視學生能否理解問題、分析數據、設計模型，再將結果轉化為可執行方案。

對學生而言，參與這類國際賽事可以接觸到課本以外的 AI 應用，例如機器學習模型訓練、數據預測、電腦視覺、機械人控制及團隊項目管理。學生不只要追求答案正確，亦要思考如何令系統更有效率、更穩定及更符合實際需要。

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這種學習方式亦與現時企業對 AI 人才的要求更加接近。未來 AI 工程師、數據科學家及機械人研發人員，除了要掌握技術，亦需要理解業務場景、與不同專業人士合作，並將模型落地成為真正可以使用的產品。

培訓團隊推動本地 AI 教育

中國香港代表隊由資訊科技教育領袖協會（AiTLE）及競創未來人工智能及機械人基金（TechFuture）共同參與選拔及培訓。透過選拔賽、專題訓練及實戰模擬，學生可以在正式出賽前接觸機器學習、數據分析及具身智能等不同範疇。

這類培訓亦為中學生提供較清晰的升學及職涯方向。對有興趣投身 AI、數據科學、機械人、軟件工程或創科研究的學生而言，國際賽事不但可以累積技術經驗，亦能與來自不同地區的學生交流，了解全球 AI 教育及科技發展趨勢。

香港 AI 教育由 STEM 走向跨學科

今次港隊在個人賽及具身智能賽事中的成績，反映 AI 教育已逐漸由單一學科模式，走向結合數學、科學、編程、設計及工程的跨學科學習。學生需要將不同知識放在同一個項目中使用，才能完成較複雜的 AI 任務。

隨著生成式 AI、機械人及智能製造技術持續發展，香港學校未來除了培養學生使用 AI，亦需要加強數據素養、模型思維、科技倫理及實驗能力。對學生來說，真正重要的不只是懂得使用哪一款 AI 工具，而是能否了解工具背後的原理，並判斷輸出結果是否可靠。

今次中國香港代表隊在 IOAI 2026 取得佳績，既是參賽學生努力的成果，亦反映本地 AI 及 STEM 教育逐步向更高階、更實戰的方向發展。隨著更多學校及教育機構投入人工智能培訓，相信未來會有更多香港學生在國際創科舞台上展示實力。

港隊今屆成績重點

Source：IOAI 國際人工智能奧林匹克官方網站、IOAI Hong Kong