嘉速参战F1:全球AI创作赛开启,邀你加入
当引擎的轰鸣与人工智能相遇,
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
当城市本身化作一条流动的赛道,
速度,便不再局限于竞技。它成为一种语言,一种精神。
2026年春天,嘉定将再次开启属于F1的黄金时刻。
此刻,F1正在挑战物理的极限,
而AI则在重塑我们想象的边界。
在上海,在嘉定,
速度关乎的不仅是快慢,
更是科技、想象力与城市精神的一次同频共振。
赛道不只存在于赛场之内,
它延伸进城市的肌理,交织于我们的生活与未来图景。
我们诚邀全球创作者,以生成式AI为笔,重新构想速度、科技与城市的关联,让我们共同看见未来。

一、主办单位
上海市嘉定区人民政府新闻办公室
澎湃新闻 IP SHANGHAI(上海城市形象资源共享平台)
二、征集主题
嘉速出战:F1全球AI创作征集
Jia-Speed: F1 Global AI Art Contest
三、征集内容
①城市赛场·激情上海
City as the Circuit: Passionate Shanghai
如果整座城市就是一条赛道——让F1赛车穿行于上海国际赛车场、远香文化环、南翔古镇、州桥老街等城市地标之间,用AI构建一座属于速度与激情的未来之城。

远香湖(来源:嘉定区新闻办/IP SHANGHAI)

F1中国大奖赛(来源:安亭文化旅游发展有限公司)
②万物向“上”·非遗新生
Ever Upward: Re-imagining Jiading Heritage
速度不仅来自机械,也源于文化的积淀。以“我们一起向‘上’”为灵感,将嘉定非遗与未来科技进行超现实融合:南翔小笼、嘉定竹刻、徐行草编……在AI的世界里,传统文化正加速驶向未来。
③光影流转·嘉定生活
Chasing Lights: Life in Jiading
用光影描绘城市的另一种“速度”。以文旅场景、城市生活与节庆体验为灵感,展现嘉定在不同时间、不同维度下的城市风貌与生活节奏。

南翔国潮大会(来源:南翔镇)

州桥老街元宵会(来源:戴威廉/IP SHANGHAI)
四、创作形式
风格不限,叙事不限,表达不限
鼓励结合城市、赛事、文化与未来想象
五、参赛群体
面向全球AI艺术家、设计师、影像创作者、赛车文化爱好者与未来想象者
不设专业门槛,只要你愿意用AI表达你的“嘉速时刻”
六、征集时间
即日起至4月30日
七、奖项设置
我们将邀请业界专业评委,针对参赛作品进行打分,评出最佳作品、优胜作品、提名及入围作品。(根据作品质量确定具体奖项设置),启动全球传播资源,共创共享共同传播。
最佳作品3件,颁发证书及奖金2000元(含税);
优胜作品5件,颁发证书及奖金1000元(含税);
提名作品20件,颁发证书及奖金500元(含税)
入围作品若干件,颁发纪念证书;
组织奖若干,颁发纪念证书;
凡符合要求的作品,将直接入选IP SHANGHAI上海城市形象资源共享平台。
优秀作品将在IP SHANGHAI正式客户端、视频号、公众号、海外社交媒体账号以及澎湃新闻各渠道宣传推广。
八、参赛要求
1.投稿形式
图片类:单张或组图均可;
视频类:实拍视频加入AI元素、纯AI制作皆可。
2.每件作品须注明标题、作者,简短内容说明(600字内)。
3.图片格式为JPG文件,图片长边不小于1920像素;视频作品时长建议控制在3分钟以内,不超过5分钟。若有字幕,则必须为简体中文或英文。
九、参与方式
请下载IP SHANGHAI客户端,注册账号并上传作品。IP SHANGHAI作为本次活动的唯一作品上传平台,报名参与者须在IP SHANGHAI注册,上传作品时需选择【F1全球AI创作】,标签标注#AI嘉定。
十、征集须知
1.投稿作品请勿添加商业水印,均需保留作品的原始创作过程与记录,如因著作权等知识产权发生纠纷,无法提供保留原始材料进行证明,IP SHANGHAI有权取消参赛资格。
2.对于所有征集作品,参与者知晓并认可:一旦确认上传作品,IP SHANGHAI平台对参赛作品可自行或授权第三方(包括但不限于电视台、移动电视、网络电视、或其他媒体)进行刊发、展览(线上或线下形式)、网络推广等各种方式进行非商业性质的使用,且主办方无需另行支付任何费用。征集期间,用于宣传和展示的作品,不代表最终入选结果。
3.参与者在提交作品之前应仔细阅读本公告内容,凡提交作品报名参与征集,即被视为充分了解并接受本公告所有内容。
4.本次活动最终解释权在法律允许范围内归IP SHANGHAI所有。
热门专题
热门推荐
在AI技术日新月异的今天,如何让机器真正掌握复杂技能,始终是行业探索的核心。这有点像教育孩子,仅仅提供答案是不够的,关键在于教会他们独立思考的方法。最近,一项由ServiceNow、蒙特利尔大学、麦吉尔大学和蒙特利尔高等商学院联合完成的研究,为这个难题提供了一个巧妙的解决方案。这项发表于arXiv预
人工智能的训练,一直像在教学生“标准答案”。但现在,风向变了。一项由加州大学戴维斯分校与Google DeepMind等机构合作的研究,提出了一种碘伏性的新思路:与其告诉AI“答案是什么”,不如教会它“该看哪里”。这项发表于2026年2月(论文编号:arXiv:2602 04884v1)的工作,为多
想象一下,你是一位数学家,脑海中有一个模糊的定理轮廓,知道它一定存在于浩如烟海的文献中,却不知从何找起。传统的搜索工具,无论是谷歌学术还是最新的AI助手,都像是在一个巨大的图书馆里,只能告诉你“你要的书大概在哪个区域”,而无法精准定位到那一页。这种困境,不仅耗费研究者无数时间,甚至可能导致重复劳动—
这项由复旦大学自然语言处理实验室与上海奇绩智丰公司合作完成的研究,已于2026年2月正式发布,相关论文可在arXiv平台查阅,编号为arXiv:2602 04210v1。对技术实现细节感兴趣的开发者或研究人员,可依据此编号获取完整论文进行深入研读。 人工智能的能力正突飞猛进,但一个普遍的困境也随之出
监测城市建筑的变化,过去对科学家来说,就像在巨大的拼图上用放大镜寻找细微差异,既费力又低效。但现在,情况正在改变。一项由法国Retgen AI公司团队主导、并于2026年1月30日发布在arXiv平台(编号:arXiv:2601 22596v1)的研究,带来了一个突破性的工具——覆盖法国全境的超大规





