新手分
48/100
适合已有三维汽车几何数据、网格/点云建模或物理场机器学习经验的团队，尤其是能处理车辆表面压力预测与风阻系数建模的人。参赛以团队为单位，且需要能够在Colab中交付可复现的Notebook；飞桨使用者也有单独排行榜。
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
三维网格数据处理
点云或表面几何建模
CFD空气动力学基础
表面压力场预测
Jupyter Notebook与Colab
AtomGit与Python依赖管理
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
难点不只是拟合训练集，而是在ShapeNet车辆与更真实的匿名车辆、以及两套不同仿真场景之间保持泛化；测试车辆速度也可能与训练数据略有不同。最终模型还要兼顾表面压力预测、效率和内存成本，并成功部署为在线服务，否则不能参与评奖。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。