2027 USAAIO人工智能奥赛报名进行中！Round 1新规出炉，2月开赛如何备考？

2027 USAAIO新赛季已经开启！目前Round 1正在报名中，报名截止至2027年1月31日，比赛将于2027年2月19日举行。

9月9日，官方公布了最新考试规则，Non-coding+ Coding双部分形式、考查内容及监考要求进一步明确。

对准备参赛的学生来说，现在真正需要判断的，不只是“要不要报名”，而是：今年Round 1到底怎么考？新规下有哪些重点需要提前准备？

距离比赛还有约5个月，今天小林就带大家一次梳理2027 USAAIO报名安排、最新规则和备赛重点。

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2027 USAAIO美国人工智能奥赛

在看最新规则之前，我们先用一分钟搞清楚：USAAIO是什么？Round 1又处在整个竞赛体系的哪一步？

大家常说的“USAAIO”，对应的是由USA Artificial Intelligence Olympiad组织的美国—北美人工智能奥林匹克竞赛（USA-NA-AIO）。该赛事不仅面向中学生开展AI竞赛选拔，也是美国Team USA通往国际AI奥赛的重要选拔通道。

整个晋级流程可以简单理解为：

Round 1 ➡️Round 2➡️ USAAIO Camp➡️ Team USA ➡️ 国际人工智能赛

其中，Round 1就是整个选拔体系的第一轮，也是目前2027赛季正在报名的轮次。

2027 Round 1备赛关键点

报名及比赛时间

报名时间

2026年6月1日—2027年1月31日

Round 1比赛时间

2027年2月19日 12:00—15:00（美国东部时间）

Round 2

预计2027年3月或4月

USAAIO Camp

预计2027年6月

这里尤其需要区分“参赛资格”和“国家队选拔资格”！

图源USAAIO 2027赛季官网

2027赛季页面目前明确写明“Round 1 is open to everyone”；但进入USAAIO Camp及Team USA后，官方另有身份和就读要求。换句话说，想体验赛事、检验AI能力，和以Team USA为长期目标，是两种不同的参赛规划。

Round 1新规公布，今年怎么考？

根据9月9日公布的最新规则，2027 Round 1将在同一天完成Non-coding+Coding两部分考试。

Part 1｜Non-coding

考试时长：60分钟

题型以选择题、填空题为主，主要考查学生对AI相关理论、数学及知识点的理解。

Part 2｜Coding

考试时长：75分钟

学生需要使用Google Colab完成代码编写、运行、数据分析及文件生成等任务。Round 1 Coding部分只允许使用CPU，不允许使用GPU。

Round 1官方考查范围包括：

○ Google Colab中的Markdown

○ 人工智能数学基础

○ Basic Coding

○ Machine Learning

○ PyTorch

○ Deep Learning Foundations

○ CNN基础

从考试结构来看，Round 1真正考验的并不是单一编程速度，而是“理论理解—实际实现”之间的切换能力。

学生既要知道模型和算法“为什么这样做”，也要能够把知识落实到代码、数据处理和模型实现中。

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考试当天还要注意什么？

除了答题，2027 Round 1对考试环境也有比较具体的要求：

○ 提前安装并运行 Lateran AI

○ 使用 OBS Studio全程录制屏幕和本人画面

○ 每名学生只能使用一台显示器

○ Coding部分提前登录Google账号和Google Colab

○ 手机、智能手表、智能眼镜、耳机等电子设备不得带入

○ 两个Part考试期间均不能随意离场

考试结束后，学生还需要在规定时间内提交补充材料，包括OBS考试录像链接。

正式考试前至少需要做一次接近真实环境的完整模拟，提前测试竞赛平台、Lateran AI、OBS录屏、Google Colab及单显示器环境。否则，即使知识准备充分，也可能因为软件、账号或录屏问题影响正式考试。

2027 Round 1不同基础怎么准备？

2027 Round 1将在明年2月19日举行。

但“还有5个月”并不意味着所有学生都适合同一套备赛节奏。真正需要先判断的是：孩子目前处在哪个起点。

数学、Python基础都比较薄弱

现阶段不建议直接大量刷USAAIO题目。

更重要的是先补齐Python基本操作，以及线性代数、概率统计等AI所需数学基础，再逐步进入Machine Learning。

重点：先搭基础，再进入竞赛内容。

已经有Python基础，但没有系统学过AI

这一类学生是目前最适合启动系统备赛的人群之一。

可以尽快进入Machine Learning、PyTorch及Deep Learning，同时保留Coding训练，把“会写Python”逐渐过渡到“能解决AI竞赛问题”。

重点：从编程能力过渡到AI建模能力。

已经学过Machine Learning或有AI项目/竞赛基础

不需要从头铺知识点，更适合尽早进入USAAIO题型、2026真题和Non-coding + Coding限时训练。

同时提前适应Google Colab及正式考试环境。

重点：查缺补漏 + 真题 + 双Part模拟。

从今年Round 1的结构来看，备赛重点不是简单“多学几个AI知识点”，而是把数学理解、模型原理和Coding实操串成完整能力链。

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