如今的AI能轻松切换多国语言、把普通话说得地道流利，却常常在一句地道方言面前“卡壳”。标注数据少、落地难度高的方言识别，依然是AI能力覆盖的薄弱地带。

　　第五届琶洲算法大赛“点心杯”专门啃下了这块“硬骨头”——赛事近日决出最终名次，中科大LinkW团队拿下A、B双榜满分夺冠，冠亚季军三支队伍各辟蹊径，为藤县话语音匹配交出了多元可行的技术答卷。这也是大赛五届以来首个由中国工程院院士参与出题的赛道，依托全球首个多模态粤语语料库AI-DimSum打造，历经多轮比拼沉淀的算法方案，将为方言数字化与公共服务落地提供参考。

点心杯赛题宣传图 供图 主办方

　　院士领衔出题，以赛破解低资源方言AI痛点

　　“希望通过‘点心杯’的举办，征集到一批基于粤语语音识别技术、适配粤港澳大湾区医疗、文旅、政务等产业需求的人工智能产品与解决方案。”这是中国工程院院士、广州大学网络空间安全学院名誉院长方滨兴在第五届琶洲算法大赛“点心杯”赛题发布时提出的期许。

　　赛事使用AI-DimSum多模态粤语语料库，该平台沉淀超100万字文本、3000小时高保真语音、1TB以上音视频语料，为方言AI研究提供宝贵的公开数据底座。

　　本次赛题选取藤县话作为攻坚对象。藤县话属粤语勾漏片，通行于广西梧州藤县一带，声调复杂、口音分支多，可用于模型训练的高质量标注素材十分有限。

　　决赛设置严苛的真实环境考验：训练阶段仅有少量语音与文本素材，测试采用志愿者全新录制音频，说话人、录音环境、语速音色全部变化，要求参赛算法在有限算力、有限数据条件下，实现高可靠方言语音匹配识别。

　　赛事自对外发布以来，向全球AI研发团队发出“英雄帖”，吸引海内外高校、企业、个人开发者踊跃参与。

　　延续琶洲算法大赛“真实场景、真实数据、真实转化”办赛理念，赛事不只考核模型准确率，同时兼顾工程稳定性、方案落地可行性，决赛设置答辩环节，综合评判技术创新、场景思考两大维度，倒逼参赛者跳出实验室环境，面向真实社会需求做技术研发。

　　以赛观潮：一场算法大赛如何撬动方言AI

　　在冠军LinkW队队长汪俊军眼中，琶洲算法大赛与同类赛事的差异，在于更贴近真实业务场景，答辩环节的评分维度也更广——不仅看技术方案本身，也考察选手的表达与落地思考。

　　在他看来，算法赛事的行业价值不止于决出胜负。方言、低资源语言等方向商业回报不明显，企业往往投入不足。赛事通过开放真实语料、明确评价标准，把这类容易被忽视的真实难题摆到台前，吸引研究者聚焦。

　　在统一规则与评测条件下，多路线并行探索，能快速验证哪些思路真正有效。而离线运行、资源受限、测试换人复录、输出格式严格等约束，也在促使参赛者兼顾准确性、稳定性与工程可靠性。

　　谈及技术趋势，汪俊军判断，方言和低资源语言识别未来几年将迎来快速发展。语音大模型对多语言、多口音的覆盖越来越广，重点会从“训练更大的模型”，转向“用少量数据和领域知识把通用模型用好”。语音识别也会与大语言模型更紧密结合，从“听清每个字”走向“听懂用户想办什么事”，在医疗、政务、养老、文旅等公共服务中发挥作用。

　　他还希望有更多开放、规范、授权清晰的方言语料库，建立统一可信的方言识别评测基准，推动语言学研究者与技术人员合作，并让赛事覆盖更多方言和应用场景——让方言既得到保护传承，也成为人们便捷获取服务的“桥梁”。

　　从赛场到民生，方言AI的价值不止于榜单

　　点心杯的价值远不止榜单排名。LinkW队已着手探索落地路径，计划将藤县话候选句匹配技术，用于医院挂号、报到缴费、景区问询等固定话术场景，重点服务习惯方言的老年群体。

　　团队也客观指出，真实环境噪声、陌生说话人仍会带来识别风险；系统拿不准时，需引导复述或转接人工，理性看待方言AI的技术边界。

　　本次赛事沉淀的算法方案，将在线上算法应用超市上线，依托平台载体打通赛事成果对外传播与产业对接的渠道，推动低资源方言AI识别技术的探索与落地。

　　“点心杯”的名字，源自语料库AI-DimSum——DimSum正是粤语“点心”的音译，让人联想到广府人“一盅两件”叹早茶的市井烟火，也寄托着让AI听懂普通人嘴里鲜活粤语的心愿。让AI听懂一句“得闲饮茶”，不只是一项技术指标，更是方言在数字时代被看见、被尊重的开始。

　　一场算法竞赛，既是技术擂台，也是方言数字化保护的实践。未来，随着更多开放方言语料库、统一评测基准逐步完善，方言将不再是AI的“盲区”，乡土语言既能完成文化传承，也能成为普通人获取数字服务的重要桥梁。（文 祝晓）