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第 56 届国际物理奥林匹克竞赛（IPhO 2026）日前正式落幕，华为小艺在理论考试中取得28.6分（满分30分） 的优异成绩，高分超出金牌线。

本届IPhO竞赛汇聚全球90多个国家和地区的400余名顶尖中学生同台竞技，华为小艺也正式参赛，与参赛者使用同一套高难度理论试题、接受官方评审标准，最终得分大幅高于金牌分数线。既标志着 AI 在大跨度、高难度物理推理领域迈出坚实一步，也为开发更适配学习教育场景的产品夯实了核心技术基础。

这一突破性成果也得到了IPhO 秘书处（由联合***与秘书长共同发表）的高度认同：

“小艺在今年竞赛中取得的金牌级表现，堪称一个历史性的里程碑。作为生成式 AI 首次成功参与理论竞赛的开创性尝试，这为如何在物理教育和前沿科学研究中发挥 AI 的力量开辟了全新视角。”

(“Celia's  gold-medal performance at this year’s competition is a historic milestone. As this is the first time that Generative A.I. models h***e successfully participated in the theoretical competition process, it opens up entirely new possibilities for leveraging AI in both physics education and frontier scientific research.”)

IPhO理论考试难在哪？

国际物理奥林匹克（IPhO）理论考试以模型复杂、推导繁琐、综合性强著称，无套路化公式可直接套用。

本届三道理论大题分别覆盖：流体静力学力矩平衡与相对论散射、光学多次反射及渐晕线包络线推导（含泰勒展开）、磁制冷循环中麦克斯韦关系证明与降温时间积分计算，这类题目对顶尖物理系学生仍具较高难度。

华为小艺不仅输出了关键正确数值，更展现了严密的符号推导逻辑。

华为小艺是如何做到的？

小艺的高阶物理问题求解能力，依托三大核心技术体系支撑实现：

第一，多模态物理场景语义解析：本届赛题包含了大量示意图和图表，而小艺看得懂“草图”。得益于其多模态视觉感知能力，小艺能像人一样读懂复杂图中的几何关系与物理约束，将图形信息转化为可计算的物理条件。

第二，多步思考链与纠错规划：物理大题具备强逻辑耦合特性 ，一步错满盘输。小艺在推导每一步时都会自我验证，发现矛盾及时回溯修正，保障长链条推理的连续性与准确性 。

第三，深度融合符号计算：通用大模型做复杂代数运算时，常常触碰到“数学硬伤”。小艺则具备强大的符号计算与精确推导能力，能像数学家一样进行精确的代数变形与符号运算，保证结果零误差。

能力校验不止于赛场标尺，技术价值落地真实场景

“夺得金牌只是一个起点。”华为小艺团队的研发负责人表示，“真实的物理世界和前沿科学研究远比竞赛题更为复杂。小艺参与赛事的初衷，绝非为了在考场上战胜人类，而是希望探索 AI 在复杂科学问题上的能力边界。”

此次在 IPhO 竞赛中展现出的多模态图表解析、长链条逻辑推导以及精确符号计算能力，标志着华为小艺在复杂科学问题求解领域筑牢了坚实技术底座，也验证了小艺的Agentic系统在解决多模态复杂任务的潜力。

该技术架构将融入小艺核心能力体系，随小艺 App 版本迭代逐步向用户开放体验。

在教育学习场景中，用户可通过小艺App体验到公式推导、理论验证、复杂图表分析等核心功能，从而获取到更具启发性的个性化解决方案。

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