标签： 国际人工智能奥赛

中国站只面向水平测试排名前 200 名，没进是多数人的常态。官方奖项按最终成绩排名评定——一等奖前 10%、二等奖前 10%-30%、三等奖前 30%-50%。先看清自己在哪一档，再决定下一步。

一、中国站的门槛有多高

官方写明：NOAI 中国站面向人群为水平测试排名 TOP 200；2026 届安排在 2026 年 6 月 21 日，形式是人工智能实践，在计算机上动手完成人工智能实验，用于选拔中国队队员。

名额是按排名定的，不是按分数线定的。这意味着能不能进中国站，取决于当年所有参赛者的相对位置——没进不代表能力不行，只是排在了 200 名之外。先把心态放平，再看手里还有哪些选择。

官方奖项	获奖比例	评定依据
一等奖	前 10%	以参赛者的最终成绩排名为依据
二等奖	前 10%-30%
三等奖	前 30%-50%
参与奖	50%

官方对参赛条件的概括也印证了这一点：参与 NOAI 需满足两项核心条件：一是符合基础的身份与学籍要求（中国大陆 9-12 年级中学生），二是在选拔性活动中达到相应的成绩排名或能力标准。第一条决定你能不能报名，第二条决定你能走到哪一站。没进中国站，只说明这一次的排名没到那一步，第一条资格并没有变。

⚠️ 还要看清两轮考法的差别：第一轮是纸笔考，中国站是上机实验并完成实验报告。纸笔成绩排在 200 名之外，不等于上机能力也落后——很多同学的短板恰恰在第一轮的理论题，而不是动手实践。弄清楚是哪一种情况，下一步怎么补才有方向。

二、先确认自己的成绩和奖项

官方写明：为表彰参赛者的卓越表现，NOAI 赛事特设立以下奖项等级，奖项评定将以参赛者的最终成绩排名为依据——一等奖、二等奖、三等奖和参与奖。活动费用里也包含电子证书制作及下载服务。

⚠️ 具体获得哪一档，以官方公布的成绩为准。拿到结果后，把奖项和证书先存好——不论是否进入中国站，这都是这一年 AI 学习的真实记录。

三、还可以参加训练营

官方另设了人工智能青少年科学训练营（可选）：2026 届报名时间 2026 年 4 月，活动时间 2026 年 6 月 18 日-20 日，活动地点华东地区，面向人群是具备一定编程基础的 12 年级及以下中学生，形式为 3 天密集学习。

注意官方写的面向人群：并没有写须进入中国站才能参加。对没进中国站、又想接触上机实践的同学来说，这是一条很实在的路。⚠️ 下一届训练营的时间与报名方式，以官方届时公布为准。

四、复盘：按大纲找差距

⚠️ 以下是复盘建议。第一轮是以个人为单位完成的纸笔考、不涉及上机，失分多半集中在概念理解和推理上。建议对照官方 2026 学术大纲，它清晰划分了水平测试轮与应用实践轮的考核范围，把错题逐条对应到大纲条目，看是哪一段没吃透。

站内可用的资料包括 NOAI 2025、2024 年真题、2026 学术大纲、参考资料与推荐课程和 2026 IOAI 教学大纲。用真题重做一遍失分最多的题型，比盲目刷新题更有效。

五、提前练上机，为下一季做准备

中国站考的是上机能力。官方对第二轮的要求是：掌握 Numpy、Pandas 和 Matplotlib 的基本使用方法，以及 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决真实人工智能相关研究问题，问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等领域。

⚠️ 建议：没进中国站的这几个月，正好用来补上机。官方推荐的实验平台是玻尔科研空间站，Bohrium Notebook 内置 Python 机器学习环境；第二轮参考资料对应大纲中 C、D 段内容。下一季只要仍是中国大陆学校在读的 9-12 年级中学生，就符合报名条件；2027 赛季的具体时间以官方公布为准。

如果已经是高三、没有下一季了，也可以把这段备赛经历沉淀成一个小项目——用 sklearn 或 PyTorch 完整做一个实验并写成报告，这和中国站考查的能力是同一件事。

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中国站只取前 200 名，但奖项、训练营和上机练习都还在——没进中国站，恰好是补短板的时候。

 

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官方的口径是中国大陆学校在读、9-12 年级中学生，没有按公办、民办还是国际学校来区分。所以在国内国际学校读书的同学，只要年级对得上，就符合这一条。

一、官方怎么写参赛资格

站内对参赛人群的总述是：NOAI 活动主要面向人工智能领域有浓厚兴趣的中国大陆 9-12 年级在校中学生。只有满足报名要求者才可进行报名。具体到第一轮，报考条件写的是：NOAI（高中组）水平测试，面向人群为中国大陆学校在读，9-12 年级中学生。

官方还把条件概括成两条：参与 NOAI 需满足两项核心条件：一是符合基础的身份与学籍要求（中国大陆 9-12 年级中学生），二是在选拔性活动中达到相应的成绩排名或能力标准。可以看到，判断标准是"学校在不在中国大陆"和"年级对不对"，而不是学校的办学类型。

环节	官方面向人群	时间
水平测试（第一轮）	中国大陆学校在读，9-12 年级中学生	3 月 22 日（周日）上午
科学训练营（可选）	具备一定编程基础的 12 年级及以下中学生	2026 年 6 月 18-20 日，华东地区
中国站（第二轮）	水平测试排名 TOP 200	2026 年 6 月 21 日，华东地区
IOAI 国际站	中国代表队（2 支队 / 8 人）	8 月，哈萨克斯坦

二、两种情况要分清楚

第一种是在国内读国际学校或国际部：学校在中国大陆，年级在 9-12 年级之间，就符合官方写明的身份与学籍条件。课程体系是 IB、AP 还是 A-Level，官方条款里并没有提及。

第二种是已经在海外学校就读：官方那句话是"中国大陆学校在读"，人在海外学校注册学籍的同学就不符合这一条。⚠️ 个别情况（如跨境学籍、休学交换等）以组委会的报名审核结论为准——官方对活动费用的说明里就包含"报名资格审核"这一项，报名信息会被核验。

⚠️ 需要说明：本文只转述站内写明的条件，不代替组委会判定个案。拿不准的同学，报名前直接向组委会或学校老师确认最稳妥。

三、报名与费用

水平测试的报名时间为 2025 年 11 月 1 日 - 2026 年 1 月 10 日，报名方式为个人报名，活动时间是3 月 22 日（周日）上午。活动费用 260 元/人，费用含学术资料、报名资格审核、题目命制、线下组织、活动答疑、报名注册平台功能使用及数据管理、电子证书制作等。

注意"个人报名"这一点：不需要学校统一组织，国际学校的同学即使校内没有相关社团或老师带队，也可以自己报名。这对课程体系与国内课内脱节的同学来说，其实是更方便的一条路。

四、考什么：第一轮不涉及上机

第一轮是以个人为单位完成的纸笔考，不涉及上机。中国站则换了形式：面向水平测试排名 TOP 200 的同学，在计算机上动手完成人工智能实验，并完成实验报告，用于选拔中国队队员。

第二轮的能力要求官方也写清楚了：要求参与者能掌握 Numpy、Pandas 和 Matplotlib 三个包的基本使用方法，并掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，能在文档的帮助下使用它们解决真实人工智能相关研究问题，问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等多个前沿研究领域。

五、国际学校同学的两个优势和一个短板

⚠️ 以下是备考分析，不是官方表述。优势一是英文材料读得顺：站内推荐的参考资料中有大量英文课程与电子书（如面向深度学习应用的 PyTorch 实战课程、Google 的机器学习速成课、《Dive into Deep Learning》等），读原版不吃力就是实打实的效率差。

优势二是动手课时多：不少国际课程体系里有计算机科学或项目式课程，中国站要的正是上机实验和实验报告这种能力。短板则是大纲对齐——官方 2026 学术大纲清晰划分了水平测试轮与应用实践轮的考核范围，并强化了 PyTorch 框架应用及对大语言模型等前沿知识的考查，这份大纲要逐条对着看，别凭课内内容想当然。

备赛资料站内都能找到：NOAI 2025、2024 年真题、2026 学术大纲、参考资料与推荐课程、2026 IOAI 教学大纲。先按大纲对齐范围，再用真题验收，路径就顺了。

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官方只看"中国大陆学校在读＋9-12 年级"这两条，学校是不是国际学校并不在条款里——个案以组委会审核为准。

 

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水平测试之后是中国站：官方写明测试方式是上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员，2026 年安排在 6 月 21 日、华东地区。所以接下来要补的不是刷题，而是上机能力和实验报告。

一、下一站是中国站

官方的年度安排写得很清楚：NOAI 中国站，2026 年 6 月 21 日，1 天，活动地点华东地区，面向人群为水平测试成绩优异者；测试方式是上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员。再往上是 IOAI 国际站，2026 年 8 月在哈萨克斯坦，面向 IOAI Team China（2 支队、8 人）。

和第一轮相比，考法整个换了：第一轮是以个人为单位完成纸笔考、不涉及上机；中国站要真正在机器上做实验，并把过程与结果写成报告。准备方向也要跟着换。

阶段	官方信息	要准备什么
第一轮 水平测试	纸笔考（不涉及上机），2026 年 3 月 22 日上午	已完成
中国站	2026 年 6 月 21 日，华东地区；上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员	sklearn、PyTorch 的基本应用＋写报告
科学训练营（可选）	报名 2026 年 4 月；活动 6 月 18-20 日，华东地区；面向具备一定编程基础的 12 年级及以下中学生	自愿参加，紧挨中国站之前
IOAI 国际站	2026 年 8 月，哈萨克斯坦；面向 IOAI Team China（2 支队、8 人）	由中国站选拔产生

二、中国站的官方要求

官方对第二轮的要求写在两处。一处是计算机技能：Numpy、Pandas 和 Matplotlib 作为数据处理和可视化工具十分常用且重要，NOAI 学术活动第二轮要求参与者能掌握上述 3 个包的基本使用方法，并能在文档的帮助下在程序中加以应用从而对数据进行处理。

另一处是人工智能进阶知识与技能：NOAI 第二轮要求参与者掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决真实人工智能相关研究问题。问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等多个前沿研究领域。

两处都出现了同一个限定："在文档的帮助下"。这说明官方要的不是背下所有 API，而是能查着文档把问题解决掉——这恰恰是平时要练的习惯：遇到不会的函数，先去看官方文档，而不是直接找现成代码。

三、先把上机环境搭起来

官方给了两种上机方式：参与者可以自行在本地搭建环境（Python + Jupyter + Pytorch + sklearn 等）进行上机实验；同时强烈推荐使用玻尔科研空间站作为实验平台——用浏览器访问，首次完成用户注册后，在页面左侧新建 Notebook 即可立即开始编程；Bohrium Notebook 内置了多种完备的 Python 机器学习编程环境，并提供多种 CPU 和 GPU 机型。

站内还提到，关于这个平台有使用教程可以参考。对刚过第一轮的同学来说，第一件事就是把环境跑通：能新建 Notebook、能导入 sklearn 和 PyTorch、能读进一份数据并画出一张图——这些都通了，后面的练习才有地方落脚。

四、练一个完整的实验流程

⚠️ 以下是备赛建议，不是官方要求。中国站要交实验报告，所以练习时不要只练"跑通模型"这一步，而要把完整流程走一遍：读数据 → 处理与特征 → 选模型训练 → 评估指标 → 写清楚结论和局限。

报告的重点不在字数，而在能不能把"为什么这么做"讲清楚：为什么选这个模型、参数怎么定的、结果说明了什么、哪些地方还不够好。建议每做完一个小实验，就用半页纸把这几条写下来，练到写报告和写代码一样顺手。

官方公布的第二轮问题方向是计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等前沿领域。练习时可以每个方向各做一个小项目，先求跑通，再求做好。

五、可以用的官方资料

站内整理的备赛资料包括：NOAI 2025、2024 年真题、2026 学术大纲、参考资料与推荐课程、2026 IOAI 教学大纲，以及人工智能青少年科学训练营的信息。其中第二轮中国站参考资料对应大纲中 C、D 段内容，官方建议：在阅读资料过程中请教师和学生选择与大纲内容相关的章节进行学习，并进行上机实验。

站内对 2026 年学术大纲的介绍是：清晰划分了水平测试轮与应用实践轮的考核范围，并强化了 PyTorch 框架应用及对大语言模型等前沿知识的考查。过了第一轮之后，大纲里"应用实践轮"那部分就是接下来的复习范围。

六、时间怎么排

按 2026 年的安排倒推：3 月 22 日水平测试 → 6 月 18-20 日科学训练营（可选）→ 6 月 21 日中国站 → 8 月 IOAI 国际站。从水平测试到中国站有三个月左右，这段时间正好用来补上机。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。

一种可行的节奏是：第一个月搭环境、把 Numpy、Pandas、Matplotlib 用熟；第二个月按 sklearn、PyTorch 各做几个小实验；最后一个月集中练完整流程与实验报告，并按中国站的形式限时演练一次。

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过了水平测试，重点从纸笔转到上机——把环境跑通、把完整实验做熟、把报告写顺，就是中国站要的能力。

 

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两类比赛练的东西不一样：NOAI 第一轮是纸笔考，考 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法；中国站是上机实验并完成实验报告，全程围绕算法、数据和模型，不涉及硬件搭建。机器人竞赛则通常要动手做实物。

一、NOAI 考的是什么

官方写明：NOAI（高中组）水平测试面向中国大陆学校在读 9-12 年级中学生，测试范围是 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法，以个人为单位完成纸笔考（不涉及上机），题型由单项选择题、Python 编程（人工智能问题解决）等组成，总分 100 分、限时 120 分钟。

中国站要求掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下解决真实人工智能相关研究问题，问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等领域；测试方式是上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员参加 IOAI。

对比项	NOAI（人工智能竞赛）	机器人竞赛（通常情况，以各赛事为准）
核心能力	编程、数据结构、AI 基本概念与算法	结构搭建、传感器与程序控制
比赛形式	第一轮纸笔考；中国站上机实验＋实验报告	多为实物搭建与任务挑战
个人还是团队	水平测试以个人为单位	团队形式较常见
需要什么	第一轮不上机；备赛可用本地环境或在线实验平台	器材与场地
出口	选拔中国队，参加 IOAI	以各赛事为准

二、两者练的能力不同

从官方写法看，NOAI 的能力要求集中在"软件"一侧：编程、数据处理、机器学习与深度学习。官方列出的 IOAI 关键技能也是机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据处理与分析，以及熟悉 Python 与 PyTorch。

机器人竞赛的能力要求更偏"软硬结合"：动手搭建结构、调试传感器、写程序控制动作，很多还需要团队分工。⚠️ 机器人竞赛种类很多，具体规则以各赛事官方公布为准，本站只介绍 NOAI 这一侧的官方信息。

从官方要求的深度看，NOAI 第二轮强调的是"基本应用"和"在文档的帮助下"：掌握 Numpy、Pandas、Matplotlib 的基本使用方法，并能在文档的帮助下在程序中加以应用、对数据进行处理；掌握 sklearn 和 Pytorch 框架的基本应用。它看重的是用工具解决真实问题的能力，而不是背下所有函数。

这和机器人竞赛常见的"搭好、调好、跑好"是两种思路：一个在数据和模型上反复试验，一个在实物和环境里反复调试。孩子在哪种试错里更有耐心，往往就是更适合的方向。而 NOAI 这条路的终点很明确——IOAI 国际站，2026 年在哈萨克斯坦举行，面向 IOAI Team China（2 支队、8 人）。

三、从孩子的兴趣出发

⚠️ 以下是判断思路，不是官方结论：喜欢动手、喜欢看到实物动起来的孩子，机器人竞赛的反馈更直观；喜欢琢磨数据规律、愿意在纸上推算法的孩子，人工智能竞赛更对路。

还要提醒一点：NOAI 第一轮官方写明不涉及上机。对习惯"代码必须在电脑上跑一遍"的孩子来说，这是需要适应的地方——要能在纸上把程序逻辑写对。平时练习时，不妨先在纸上写，再上机验证。

四、两条路并不冲突

如果机器人方向用的也是 Python，打下的编程基础对 NOAI 同样有用；反过来，NOAI 学到的 AI 基本概念，也能帮助理解视觉识别等智能应用。两条线可以并行，关键在时间——NOAI 的水平测试、中国站都有固定日期，要和其他比赛错开。

想先体验 AI 方向的同学，官方另有人工智能青少年科学训练营（可选），面向具备一定编程基础的 12 年级及以下中学生，2026 年活动时间为 6 月 18 日至 20 日。

五、NOAI 的备赛资源

站内提供 NOAI 2025、2024 年真题、2026 学术大纲、参考资料与推荐课程。站内对《2026年NOAI国际人工智能奥赛学术大纲（V1.5版）》的介绍是：清晰划分了水平测试轮与应用实践轮的考核范围，并强化了 PyTorch 框架应用及对大语言模型等前沿知识的考查。

第一轮虽然不上机，但官方也提到，对于有余力的参与者，在准备过程中也可以提前上机体验应用人工智能解决真实问题的完整过程，可以在本地搭建 Python + Jupyter + Pytorch + sklearn 等环境，或使用玻尔科研空间站。

六、报名信息

NOAI（高中组）水平测试面向中国大陆学校在读 9-12 年级中学生，由全国各城市认证评估中心组织，报名者须在国内线下参与，活动费用 260 元/人；2026 年水平测试在 3 月 22 日（周日）上午。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。

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喜欢动手搭建选机器人，喜欢算法和数据选人工智能——两条路不冲突，先从孩子更愿意花时间的那条开始。

 

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官方对第一轮写的只有一句：测试范围是 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法，并没有列出具体的算法清单。想知道该练什么，得从官方另外写明的两处内容倒推。

一、官方原文只有这一句

第一轮水平测试，官方写明：测试范围：Python 基础编程、基础数据结构，人工智能基本概念和基础算法；测试方式：以个人为单位完成纸笔考（不涉及上机）；题型由单项选择题、Python 编程（人工智能问题解决）等组成，总分 100 分，限时 120 分钟，题目语言为简体中文。

注意"基础"这个限定词在一句话里出现了两次：基础数据结构、基础算法。官方没有给出算法名称清单，所以下面分三步来看：先看官方在别处写明的技能要求，再看站内课程大纲的排法，最后给一份倒推出来的清单——最后这份是学习建议，不是官方考点。

线索来源	官方写法	性质
第一轮测试范围	Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法	官方考查范围
IOAI 关键技能	机器学习：了解机器学习算法、监督学习与无监督学习、模型评估等基本概念；深度学习：熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等模型的基本原理与应用	官方对国际赛的能力描述
第二轮要求	掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下解决真实人工智能相关研究问题	官方对第二轮的要求
站内课程大纲	机器学习阶段依次列出：线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、随机森林＋集成学习、朴素贝叶斯、关联规则、支持向量机、聚类、主成分分析与异常检测	本站课程，不是官方考纲

二、线索一：官方对 IOAI 关键技能的描述

官方在介绍 IOAI 考察哪些关键技能时列了五项：机器学习——了解机器学习算法、监督学习与无监督学习、模型评估等基本概念；深度学习——熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理与应用；自然语言处理——掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等技术；计算机视觉——了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割；数据处理与分析——熟练运用数据清洗、特征工程、数据可视化、统计分析。

这段话的用词值得细看：机器学习那条写的是了解……基本概念，深度学习写的是熟悉……基本原理与应用。而第一轮是纸笔考、不涉及上机，所以对应的要求更接近"能在纸上把概念辨析清楚、把过程写对"，而不是"能训练一个大模型"。

三、线索二：站内课程大纲的排法

⚠️ 先说明：下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲，只能当作"通常按什么顺序学"的参考。

Python 阶段的收尾是搜索与排序；之后是数学基础（微积分基础、线性代数基础）；机器学习阶段（30 课时）依次是：人工智能概述、线性回归、逻辑回归、神经网络、激活函数＋优化器＋梯度消失＋dropout＋softmax、决策树、随机森林＋集成学习、朴素贝叶斯算法、关联规则算法、支持向量机＋高斯分布、聚类、主成分分析与异常检测。

这个顺序有两点值得注意：一是"搜索与排序"被放在编程阶段的收尾，它属于传统意义上的基础算法；二是机器学习部分从线性回归起步，先回归、再分类、最后到聚类与降维——正好对应官方说的"监督学习与无监督学习"两大类。

四、倒推出来的清单（学习建议，不是官方考点）

第一层，传统基础算法。遍历、查找、排序这三类动作，配合列表与字典使用。第一轮是纸笔考，判断标准是能不能在纸上把过程一步步写对，而不是能不能在电脑上跑通。

第二层，监督学习的入门算法。线性回归与逻辑回归——前者预测数值、后者做分类；决策树——用一连串判断把数据分开。这一层对应官方说的"了解机器学习算法"。

第三层，无监督学习与模型评估。聚类是无监督学习最典型的代表；模型评估被官方单独点名，要知道准确率之外还有哪些指标、什么是过拟合。

第四层，神经网络的基本原理。官方对深度学习的要求是熟悉基本原理与应用，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。纸笔考里更可能出现的是这些模型的概念与结构，而不是训练技巧。

五、第二轮换了一副面孔

到了第二轮，官方要求掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决真实人工智能相关研究问题，问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等领域，测试方式是上机实验并完成实验报告。

也就是说：第一轮考"懂不懂算法"，第二轮考"会不会用工具把算法跑起来"。第一轮打下的概念基础不会白费——用 sklearn 调一个决策树，前提是知道决策树在做什么。

六、报名与时间安排

NOAI 面向对人工智能领域有浓厚兴趣的中国大陆 9-12 年级在校生，第一轮由全国各城市认证评估中心组织，报名者须在国内线下参与，活动费用 260 元/人。参考 2026 年安排：报名 2025 年 11 月 1 日至 2026 年 1 月 10 日，水平测试 2026 年 3 月 22 日（周日）上午，中国站 2026 年 6 月 21 日。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。

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官方只写了"基础算法"四个字——按搜索排序、回归分类、聚类与评估、神经网络这条线练，方向就不会错。

 

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官方对第一轮写的是「基础数据结构」，并举了例子——「简单数据处理、简单算法问题」。官方没有列出具体是哪几种数据结构，所以别去啃栈、队列、树、图的完整理论，先把 Python 自带的几种用熟才是正路。

一、官方原文只有这几句

第一轮 NOAI 水平测试的测试范围，官方写的是：Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法。在「一般性计算机技能」一项下，官方进一步说明：要求使用 Python 作为官方编程语言，要求参与者具备最基本的 Python 编程能力，能够使用 Python 编写程序解决实际问题（例如简单数据处理、简单算法问题）。

这段话里有两个关键词值得抓住：「最基本」和「简单」。它划定的不是一门数据结构课程，而是用 Python 处理数据、解决简单问题时必然要用到的那部分结构。

轮次	官方对编程与数据的要求	形式
第一轮 水平测试	Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法；能用 Python 解决简单数据处理、简单算法问题	纸笔考，不涉及上机
第二轮 中国站	掌握 Numpy、Pandas、Matplotlib 的基本使用，能在文档的帮助下在程序中加以应用、对数据进行处理；掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用	上机实验并完成实验报告
题型与分值	第一轮由单项选择题、Python 编程（人工智能问题解决）等题型组成，总分 100 分、限时 120 分钟，题目语言为简体中文

二、纸笔考这一条，决定了"会"的标准

第一轮以个人为单位进行纸笔考，不涉及上机。这对数据结构的要求有一个直接影响：没有编辑器提示、不能运行试错，你得在纸上把代码逻辑写对。

所以"会用列表"的标准不是"能在电脑上跑通"，而是能在纸上准确写出：怎么取某个位置的元素、怎么遍历、怎么往里加东西、切片的边界是开还是闭。平时靠 IDE 自动补全的同学，这一轮最容易在细节上丢分。

三、从"简单数据处理"倒推，该先练哪几种

⚠️ 先说明：官方没有公布"基础数据结构"的具体清单，下面是按官方举例"简单数据处理、简单算法问题"倒推的学习建议，不是官方考点。

在 Python 语境下，处理数据最常用到的是它自带的几种结构：① 列表——按顺序存一组数据，最常用；② 元组——和列表类似但不可修改；③ 字典——用"键"查"值"，统计计数、建立对应关系离不开它；④ 字符串——文本本身也是一种序列。

判断自己是否过关，可以用三个问题自测：给一组成绩，能不能写出求平均、找最大值的代码？给一段文字，能不能用字典统计每个词出现了几次？给两个列表，能不能把它们一一对应合并？三题都能在纸上写对，"简单数据处理"这一层就站稳了。

四、"简单算法问题"要和数据结构一起练

官方把"基础数据结构"和"基础算法"并列写在测试范围里，这不是巧合——数据结构是算法的容器。实际做题时，这两者几乎总是一起出现：

遍历——用循环把列表里的每个元素过一遍，这是所有处理的起点；查找——在列表里找某个值，或用字典直接按键取；排序——把一组数据按某种规则排好。把这三类动作分别在列表和字典上各写一遍，比单独背数据结构定义有用得多。

五、想要更细的顺序，可以参考课程大纲

⚠️ 下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲，只能当作"通常按什么顺序学"的参考。

面向零基础学生的课程里，Python 基础阶段为 40 课时，顺序是：编程基础入门、变量与语句、输入输出、判断条件、循环、函数、字符串、列表、元组、字典、类与对象、类与函数、类与方法、模块、包、标准类、继承，以及搜索与排序。

这个顺序有两点值得注意：一是列表、元组、字典排在循环、函数之后——先有控制流程，数据结构才用得起来；二是搜索与排序排在最后——它把前面的结构和流程串起来用，正对应官方说的"简单算法问题"。

六、第二轮之后，数据结构换了一副面孔

进到第二轮，官方要求的是 Numpy、Pandas、Matplotlib 三个包的基本使用。它们在底层处理的仍然是数据的组织方式——Numpy 的数组、Pandas 的表格——但重点从"自己写循环"变成了"能在文档帮助下调用"。

这也说明第一轮打的地基不会白费：列表和字典用熟了，再学 Numpy 数组和 Pandas 表格，你才知道它们省掉了什么。顺序反过来，遇到库覆盖不到的情形就会卡住。

七、报名信息

NOAI 面向中国大陆 9-12 年级在校中学生，第一轮由全国各城市认证评估中心组织、须在国内线下参与，活动费用 260 元/人。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。备赛不必等日期——第一轮的测试范围是稳定的。

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官方写的是"最基本""简单"——把 Python 自带的列表、字典在纸上写到不出错，第一轮就够了。

 

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先看官方原话：第二轮要求掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用，「问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等多个前沿研究领域」。注意是「可能涉及」而不是"必考"——这个措辞决定了备赛策略。

一、第一轮不涉及计算机视觉

这一条要先确认，否则时间会投错地方。第一轮 NOAI 水平测试的范围是：Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法；官方对「人工智能基础知识」的要求写的是「对人工智能有一定了解，理解人工智能的基本方法和基本概念」。

而且这一轮以个人为单位进行纸笔考、不涉及上机，形式上也不可能考图像任务。所以在第一轮阶段研究 CNN 和目标检测，是错配。

层次	官方表述	计算机视觉的位置
第一轮 水平测试	Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法；纸笔考、不涉及上机	不涉及
第二轮 中国站	掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用，能在文档的帮助下用它们解决真实人工智能研究问题；「问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等多个前沿研究领域」	可能涉及之一
IOAI 关键技能	计算机视觉：了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等计算机视觉的基本概念和方法	六项技能之一
工具要求	第二轮另要求掌握 Numpy、Pandas、Matplotlib 三个包的基本使用；编程语言 Python、框架 PyTorch

二、官方对计算机视觉列了四个词

IOAI 关键技能清单里，计算机视觉一项的原文是：了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等计算机视觉的基本概念和方法。这四个词就是官方给出的全部范围，值得逐个看它们在问什么：

① 图像处理——图像在计算机里是什么（像素、通道、尺寸），以及缩放、裁剪、归一化这类基本变换。这是所有后续任务的入口，也是最容易被跳过的一层。
② 特征提取——从像素里得到"有意义的东西"。传统方法是边缘、纹理；深度学习时代由卷积层自动完成。
③ 目标检测——不只回答"图里有什么"，还要回答"在哪里"，输出的是框。
④ 图像分割——比检测更细，逐像素判断属于哪一类。

注意官方用的动词是「了解……基本概念和方法」，不是"精通"或"实现"。四个词的排列本身就是难度递增的顺序，也是合理的学习顺序。

三、比"考什么"更关键的一句：能在文档的帮助下

第二轮的官方要求里有一个限定语很多人会略过：掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决问题。

这句话降低了记忆负担，同时提高了另一种能力的权重。你不需要背下每个 API 的参数——但你需要能读懂官方文档，并快速把需要的部分用起来。这两件事是不同的训练：前者靠刷，后者靠"故意不查教程、只看官方文档做一遍"。

配合第二轮的形式看会更清楚——上机实验并完成实验报告。既然要写报告，说明考的不只是跑通，还有你能不能解释自己做了什么、为什么这样做。

四、官方点名的参考资料里，有一门正是计算机视觉

官方给出的参考资料清单里，有一份直接对应这一块：斯坦福大学 CS231n 课程幻灯片——计算机视觉与卷积神经网络讲座幻灯片。另一份 CS224n 对应自然语言处理与基于 Transformer 的模型。

这条信息的价值在于它划定了深度。CS231n 是大学本科高年级/研究生入门课程，官方推荐的是它的讲座幻灯片，而不是完整课程或作业——配合"了解基本概念和方法"这个措辞，目标是把概念脉络走通，不是把每个作业都做完。

其余官方参考还包括参考书《动手学机器学习》（张伟楠、赵寒烨、俞勇）、台湾大学李宏毅《机器学习》（内容精选版），以及由 IOAI 2024、2025 俄罗斯队领队 Alexander Guschin 梳理的各国选拔真题汇总。实验环境方面官方提到了 Bohrium Notebook 并附有使用教程。

五、想知道通常学到什么深度？看课程大纲，但别当考纲

⚠️ 下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲。

国赛课程里机器视觉部分占 14 课时，内容为：卷积神经网络（CNN）、目标检测（Object Detection）、Unet、生成对抗网络（GAN）。深度学习部分另有 12 课时，含 PyTorch 入门、CNN、ResNet、目标检测与 OpenCV、YOLO 算法。

把它和官方那四个词对一下能看出对应关系：CNN 对应"特征提取"，YOLO / Object Detection 对应"目标检测"，Unet 对应"图像分割"。顺序也一致——先 CNN，再检测，最后分割。

六、一条务实的准备路线

如果你还在第一轮阶段：不要碰计算机视觉。把 Python 基础编程、基础数据结构、AI 基本概念练扎实，那才是这一轮的全部。

如果你已进入第二轮准备：按"图像处理 → 特征提取 → 目标检测 → 图像分割"的顺序走一遍概念，每一层都用 PyTorch 亲手跑一个最小例子。重点不是把准确率调高，而是能说清每一步在做什么——因为要写实验报告。

不要押宝。官方写的是"可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等"——四个领域并列，谁都可能出现。比起赌某一个方向，更稳的做法是把 sklearn 与 PyTorch 的通用能力练熟：数据怎么读进来、模型怎么定义、训练循环怎么写、结果怎么评估。这套流程在四个领域里是共用的。

七、奖项与赛程

NOAI 奖项包括一二三等奖及参与奖，获奖比例为：一等奖前 10%、二等奖前 10%-30%、三等奖前 30%-50%、参与奖 50%。

NOAI 中国区分两轮（水平测试、中国站），面向中国大陆 9-12 年级在校中学生，第一轮由全国各城市认证评估中心组织、须在国内线下参与。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。备赛不必等日期——上面三层的内容范围是稳定的。

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官方写的是"可能涉及"——所以别押方向，把读文档、搭流程这套通用功夫练熟更划算。

 

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