2027 USAAIO人工智能奧賽報名進行中！Round 1新規出爐，2月開賽如何備考？

2027 USAAIO新賽季已經開啟！目前Round 1正在報名中，報名截止至2027年1月31日，比賽將于2027年2月19日舉行。

9月9日，官方公布了最新考試規則，Non-coding+ Coding雙部分形式、考查內容及監考要求進一步明確。

對準備參賽的學生來說，現在真正需要判斷的，不只是“要不要報名”，而是：今年Round 1到底怎么考？新規下有哪些重點需要提前準備？

距離比賽還有約5個月，今天小林就帶大家一次梳理2027 USAAIO報名安排、最新規則和備賽重點。

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2027 USAAIO美國人工智能奧賽

在看最新規則之前，我們先用一分鐘搞清楚：USAAIO是什么？Round 1又處在整個競賽體系的哪一步？

大家常說的“USAAIO”，對應的是由USA Artificial Intelligence Olympiad組織的美國—北美人工智能奧林匹克競賽（USA-NA-AIO）。該賽事不僅面向中學生開展AI競賽選拔，也是美國Team USA通往國際AI奧賽的重要選拔通道。

整個晉級流程可以簡單理解為：

Round 1 ➡️Round 2➡️ USAAIO Camp➡️ Team USA ➡️ 國際人工智能賽

其中，Round 1就是整個選拔體系的第一輪，也是目前2027賽季正在報名的輪次。

2027 Round 1備賽關鍵點

報名及比賽時間

報名時間

2026年6月1日—2027年1月31日

Round 1比賽時間

2027年2月19日 12:00—15:00（美國東部時間）

Round 2

預計2027年3月或4月

USAAIO Camp

預計2027年6月

這里尤其需要區分“參賽資格”和“國家隊選拔資格”！

圖源USAAIO 2027賽季官網

2027賽季頁面目前明確寫明“Round 1 is open to everyone”；但進入USAAIO Camp及Team USA后，官方另有身份和就讀要求。換句話說，想體驗賽事、檢驗AI能力，和以Team USA為長期目標，是兩種不同的參賽規劃。

Round 1新規公布，今年怎么考？

根據9月9日公布的最新規則，2027 Round 1將在同一天完成Non-coding+Coding兩部分考試。

Part 1｜Non-coding

考試時長：60分鐘

題型以選擇題、填空題為主，主要考查學生對AI相關理論、數學及知識點的理解。

Part 2｜Coding

考試時長：75分鐘

學生需要使用Google Colab完成代碼編寫、運行、數據分析及文件生成等任務。Round 1 Coding部分只允許使用CPU，不允許使用GPU。

Round 1官方考查范圍包括：

○ Google Colab中的Markdown

○ 人工智能數學基礎

○ Basic Coding

○ Machine Learning

○ PyTorch

○ Deep Learning Foundations

○ CNN基礎

從考試結構來看，Round 1真正考驗的并不是單一編程速度，而是“理論理解—實際實現”之間的切換能力。

學生既要知道模型和算法“為什么這樣做”，也要能夠把知識落實到代碼、數據處理和模型實現中。

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考試當天還要注意什么？

除了答題，2027 Round 1對考試環境也有比較具體的要求：

○ 提前安裝并運行 Lateran AI

○ 使用 OBS Studio全程錄制屏幕和本人畫面

○ 每名學生只能使用一臺顯示器

○ Coding部分提前登錄Google賬號和Google Colab

○ 手機、智能手表、智能眼鏡、耳機等電子設備不得帶入

○ 兩個Part考試期間均不能隨意離場

考試結束后，學生還需要在規定時間內提交補充材料，包括OBS考試錄像鏈接。

正式考試前至少需要做一次接近真實環境的完整模擬，提前測試競賽平臺、Lateran AI、OBS錄屏、Google Colab及單顯示器環境。否則，即使知識準備充分，也可能因為軟件、賬號或錄屏問題影響正式考試。

2027 Round 1不同基礎怎么準備？

2027 Round 1將在明年2月19日舉行。

但“還有5個月”并不意味著所有學生都適合同一套備賽節奏。真正需要先判斷的是：孩子目前處在哪個起點。

數學、Python基礎都比較薄弱

現階段不建議直接大量刷USAAIO題目。

更重要的是先補齊Python基本操作，以及線性代數、概率統計等AI所需數學基礎，再逐步進入Machine Learning。

重點：先搭基礎，再進入競賽內容。

已經有Python基礎，但沒有系統學過AI

這一類學生是目前最適合啟動系統備賽的人群之一。

可以盡快進入Machine Learning、PyTorch及Deep Learning，同時保留Coding訓練，把“會寫Python”逐漸過渡到“能解決AI競賽問題”。

重點：從編程能力過渡到AI建模能力。

已經學過Machine Learning或有AI項目/競賽基礎

不需要從頭鋪知識點，更適合盡早進入USAAIO題型、2026真題和Non-coding + Coding限時訓練。

同時提前適應Google Colab及正式考試環境。

重點：查缺補漏 + 真題 + 雙Part模擬。

從今年Round 1的結構來看，備賽重點不是簡單“多學幾個AI知識點”，而是把數學理解、模型原理和Coding實操串成完整能力鏈。

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