北京
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，高分超出理论金牌线。
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在高难度物理推理领域取得突破，也为教育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（由联合主席与秘书长共同发表）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 have 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理论考试究竟难在哪？
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，绝非简单的套公式可解。
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。
华为小艺展现高阶物理问题求解能力
小艺的高阶物理问题求解能力，离不开三大核心技术支撑：
第一，多模态视觉感知，看懂“草图”。今年的物理题包含了大量示意图和图表，小艺的多模态视觉感知能力，能像人一样读懂复杂图中的几何图表、空间约束，将图形信息转化为可计算的物理条件。
第二，逻辑推理、步步纠错。物理大题环环相扣，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，确保长链条推理不断层。
第三，深度融合符号计算。大模型做复杂代数运算常出“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。
不止于赛场，更落地于真实场景
“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。我们开发小艺的初衷，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。”
后续，小艺官方将会把小艺在IPhO展现的核心技术架构融入小艺核心能力体系，随版本迭代逐步向用户开放使用体验。比如在教育场景下，用户可通过小艺App体验公式推导、理论验证、图表分析，获得个性化启发方案。
这次华为小艺在IPhO 2026取得亮眼成绩，不仅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。
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