2025年度的ISEF全球总决赛获奖项目公布

2025年度的ISEF全球总决赛完美收官！

在总决赛的舞台上，来自世界各地的顶尖高中生们汇聚一堂，AI算法与仿生机器人同台竞技，基因编辑与碳中和方案碰撞火花。

本次竞赛汇聚了来自美国48个州以及60多个国家、地区和领土的350多场附属赛事选拔出的近1700名青年科学家，1300多个项目。最终368个项目，登上ISEF Grand Awards舞台。

图片来源于ISEF官方网站

01、数说2025年ISEF全球总决赛

Regeneron ISEF 2025 Key Statistics

• Total number of finalists: 1657
• Number of finalists from the U.S. and U.S. territories: 1087
• Number of finalists outside of U.S.: 570
• Number of countries, regions and territories: 62
• Non-U.S. country with the most finalists: 51
• Percent finalists by gender: 52.9% Man, 45.7% Woman

Regeneron ISEF 2025 关键统计数据

• 决赛入围者总数：1657
• 美国及美国领土入围者数量：1087
• 美国以外入围者数量：570
• 国家、地区和领土数量：62
• 入围者最多的非美国国家/地区：51
• 入围者性别比例：男性 52.9%，女性 45.7%

来源于ISEF官方的数据

根据对每个领域下的项目获奖数量进行统计分析，我们可以发现，总获奖项目数为368个，占总项目数的27.8%。其中项目较为集中的领域为：

生物医学与健康科学 (BIOMEDICAL AND HEALTH SCIENCES)

转化医学科学 (TRANSLATIONAL MEDICAL SCIENCE)

生物医学工程 (BIOMEDICAL ENGINEERING)

计算生物学与生物信息学 (COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS)

环境工程 (ENVIRONMENTAL ENGINEERING)

而在奖项的对比上，我们可以发现：

1、分类大奖的奖金全面提升：2025年所有四个级别的分类奖项奖金均在2024年的基础上提高了20% 。

2、顶尖奖项名单有所调整：除了常规的6大Top Awards，2大特殊大奖，2025年新增了一类奖项。

• George D. Yancopoulos Innovator Award of $100,000
• Regeneron Young Scientist Awards (2) of $75,000 each
• The Gordon E. Moore Award for Positive Outcomes for Future Generations of $50,000
• Craig R. Barrett Award for Innovation of $10,000
• Robert Horvitz Prize for Fundamental Research of $10,000
• Peggy Scripps Award for Science Communication of $10,000
• Mary Sue Coleman Award for Life Science Innovation & Impact of $10,000（新增）
• Dudley R. Herschbach SIYSS Award 全额资助旅行
• EU Contest for Young Scientists Award 全额资助旅行

2025 Regeneron ISEF Top Award Winners: Adam Kovalčík (center), Benjamin Davis (L), and Siyaa R. Poddar (R) at the world’s largest pre-college STEM competition in Columbus, OhioChris Ayers Photography/Licensed by Society for Science，图片来源于ISEF官方网站

整理源于ISEF官方网站

02、2024与2025年ISEF获奖项目研究方向对比

毋庸置疑的是获得一等奖的项目代表了该年度在各自领域内的顶尖高中生科研成果。奇思导师在对比 2024 年和 2025 年的一等奖项目后发现：虽然具体的项目内容有所不同，但整体的项目方向和热门研究领域是高度一致的。两届项目中，都重点关注了：

应用 AI/机器学习：解决现实问题，特别是在健康和环境领域。

生物医学研究：涵盖疾病机制、诊断、治疗和医疗设备。

环境可持续性：包括水处理、材料和能源创新。

工程和计算科学：开发新的技术解决方案。

可以说，2025 年的获奖项目是 2024 年这些前沿研究方向的延续和深化，反映了当前科学与工程领域的发展趋势和高中生科研的焦点。

那么有哪些是顶级高中生科研的重点研究内容呢，通过对综合项目的分析，总结出以下几个方向：

01、人工智能和机器学习(AI/Machine Learning)

这是在两个年份的获奖项目中都非常普遍且重要的一个方向。项目应用广泛，涵盖了：

疾病诊断和预测：例如帕金森步态评估、自闭症诊断、脑肿瘤检测、肾癌早期检测、急性白血病分类、罕见基因疾病机制识别、胃肠道癌症预后预测、抑郁症检测、脑肿瘤诊断、口腔癌诊断、胸部X光诊断、眼科诊断、沙门氏菌病检测、结直肠癌检测。

医疗辅助和康复：例如辅助运动系统、眼动/手势沟通系统、帕金森诊断与康复、视力障碍辅助技术、听力障碍辅助技术、中风康复外骨骼。

环境监测和管理：例如洪水管理路径规划、林火辐射功率预测、斑点灯笼蝇繁殖预测。

生物信息学和计算生物学：例如肿瘤微环境建模、基因功能预测、药物协同作用预测、双特异性抗体设计、阿尔茨海默症诊断、鸟类流感突变模式建模。

机器人和自动化：例如自动驾驶代理、外科机器人任务自动化、3D组合构建、跌倒检测、视频-音频理解、肿瘤切除优化、ALS辅助轮椅。

新型算法和架构：例如，有项目专注于开发新的神经网络架构（如 C^2-LSTM）用于信号处理 或优化深度学习模型。

艺术和技术结合：例如 AI 生成音乐、AI 辅助的盲文教育、钢琴演奏评价。

02、生物医学与健康应用(Biomedical & Health Applications)

这是一个持续的热点领域，项目涵盖了从基础研究到临床应用的广泛内容。主要方向包括：

癌症研究：肿瘤生物学机制探索、新型疗法或药物靶点发现、药物递送系统、早期诊断方法、肿瘤微环境研究、利用 AI 进行肿瘤分析。

神经科学和神经退行性疾病：神经元再生研究（如 PGE2 的作用）、神经炎症、阿尔茨海默症、帕金森病、肌萎缩侧索硬化 (ALS)、神经肌肉疾病、神经认知康复、血脑屏障研究。

医疗设备和工程：新型医疗设备设计、假肢和外骨骼技术、诊断设备开发（手持式、低成本）传感技术。

药物发现和传递：抗生素替代品、抗血栓和降胆固醇药物、多发性关节炎预防、抗病毒药物、纳米药物、口服药物递送、基因疗法。

细胞与分子生物学：细胞行为可视化、基因调控机制、免疫细胞研究、干细胞应用。

03、环境科学与工程(Environmental Science & Engineering)

专注于解决环境问题和可持续发展。关键主题包括：

水处理与污染控制：清除饮用水中的消毒副产物 (DBPs)、处理水体中的微塑料、优化水体油污清理方法（如磁化油污）、工业废水处理、重金属（如铅、砷）的去除和检测。

可持续材料与能源：开发可生物降解塑料、利用废弃物生产生物燃料和化肥、碳捕获和转化技术、可再生能源（如太阳能电池、氢能、生物光伏）相关材料和技术。

生态系统保护与修复：人工珊瑚礁、植物修复、利用生物或天然材料解决污染。

农业创新：提高作物授粉效率、水果保鲜、干旱地区土壤改良、月球农业。

04、材料科学与工程 (Materials Science & Engineering)

专注于新型材料的开发、合成和应用。方向多样，服务于生物医学、能源和环境等领域：

生物医学材料：药物递送系统、组织工程支架、医疗设备材料。

环境与能源材料：碳捕获材料、污水处理材料、电池材料、太阳能电池材料、防尘涂层。

智能与功能材料：自愈合材料、形状记忆材料、传感器材料。

05、机器人、嵌入式系统与软件 (Robotics, Embedded Systems & Software)

项目侧重于自动化、控制、计算系统和软件开发。方向包括：

新型机器人设计和控制：仿生机器人、折叠机器人、水下机器人、救援机器人、外骨骼、自主无人机。

辅助技术：为残疾人设计的沟通或移动辅助设备、盲文显示器。

软件开发和算法：编程语言开发、图像处理和分析、安全软件、优化算法、定位和映射系统。

嵌入式系统：实时反馈系统、高性能处理器、磁性编码器。

03、从获奖作品的核心特点

去思考备赛策略

01、聚焦现实痛点

项目均针对全球性或区域性重大问题（如粮食短缺、环境污染、医疗资源不足、交通安全等），具有明确的社会价值。

获奖项目分析

BMED-040 In vitro and in silico Retinal Models of Neurodevelopmental Disorders

项目主要内容：

该项目旨在利用体外（In Vitro）培养的视网膜细胞模型和计算机（In Silico）构建的视网膜模型，研究神经发育障碍（NDDs），特别是自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷/多动障碍（ADHD）。项目的核心目标是探索视网膜作为一种客观的生物标志物，用于NDDs的早期筛查和诊断。

具体来说，研究人员：

构建了体外视网膜模型，涉及诱导多能干细胞（iPSCs）分化为视网膜类器官或培养视网膜细胞系。

开发了计算机视网膜模型，该模型能够预测患者的临床状况，并识别与诊断相关的视网膜特征。

比较了NDD患者和非NDD个体的视网膜特征差异，包括眼底、视盘和血管等方面的异常。

探索了基因表达差异在NDDs视网膜病理生理学中的作用。

应用优势：

早期筛查和干预：视网膜检查相对无创且易于操作，如果能够识别出NDDs的特异性生物标志物，将有助于实现更早的诊断和干预，从而改善患者的预后。

客观的生物标志物：传统的NDDs诊断主要依赖于临床观察和行为评估，主观性较强。视网膜生物标志物有望提供更客观、量化的诊断依据。

疾病机制的深入理解：通过研究NDDs对视网膜的影响，可以更深入地了解这些疾病的神经生物学机制，为开发新的治疗方法提供线索。

潜在的药物开发平台：体外视网膜模型可以作为药物筛选和评估的平台，用于测试针对NDDs的新型疗法。

技术优势：

体外模型的构建：利用iPSC技术构建的视网膜类器官能够更真实地模拟体内视网膜的结构和功能，为研究疾病机制提供更可靠的平台。

计算机模型的预测能力：计算机模型能够整合大量的实验数据，识别复杂的视网膜特征模式，并预测患者的临床状况，展现出强大的数据分析和模式识别能力。

多组学数据的整合：项目整合了基因表达、形态学、功能学等多方面的数据，从而更全面地理解NDDs对视网膜的影响。

先进的成像和分析技术：研究采用了先进的眼科成像技术和图像分析算法，以精确地提取和量化视网膜特征。

可学习点：

iPSC技术在神经发育研究中的应用：了解如何利用iPSC诱导分化出特定的神经细胞类型（如视网膜细胞），并将其应用于疾病建模。

体外疾病模型的构建和优化：学习如何设计和优化体外细胞培养模型，使其更贴近体内生理环境。

计算机建模在生物医学研究中的应用：学习如何利用机器学习、图像处理等技术构建疾病预测模型和生物标志物识别模型。

多组学数据的整合与分析：了解如何整合不同来源的生物学数据（如基因表达、影像学数据），并进行综合分析，以揭示疾病的复杂机制。

生物标志物的发现和验证流程：学习如何从实验数据中识别潜在的生物标志物，并进行验证和临床转化研究。

潜在扩展方向：

拓展到其他神经发育障碍：将该研究方法应用于其他NDDs（如智力障碍、孤独症等），探索不同疾病之间视网膜生物标志物的异同。

纵向研究和疾病进展监测：对NDDs患者进行长期的视网膜监测，了解视网膜特征随疾病进展的变化，为疾病管理提供依据。

个性化医疗：结合患者的基因信息和其他临床数据，开发更精准的视网膜生物标志物，实现NDDs的个性化诊断和治疗。

开发便携式诊断设备：将计算机模型集成到便携式眼科设备中，实现NDDs的快速、便捷筛查。

探索环境因素对视网膜和神经发育的影响：研究环境因素（如毒素暴露）是否会影响视网膜特征，并与NDDs的发生发展相关联。

与其他生物标志物结合：将视网膜生物标志物与其他类型的生物标志物（如血液、脑电等）相结合，构建更全面的NDDs诊断体系。

02、跨学科融合创新

结合生物、化学、计算机、工程等多领域技术，突破单一学科局限。

获奖项目分析

PLNT 026-Examining the Synergistic Effects of Hydrotropism, Magnetotropism, and Simulated Microgravity on Allium fistulosum Morphology Using a Novel 3D Clinostat

项目主要内容：

该项目围绕太空农业中植物生长的关键挑战，通过系统研究微重力、磁场和水分梯度的协同效应，提出了一套创新解决方案。研究团队设计了一台能够精确模拟不同重力水平（0.02g、0.10g、0.25g、1g）的3D回转仪，并集成了静态磁场发生器（0.10-1.00kg拉力）和可控水分梯度系统。实验选用葱（Allium fistulosum）为模式植物，通过多组对照实验发现：在微重力环境下，植物表现出茎部异常伸长、根系发育紊乱和叶绿素含量下降等典型症状，这主要是由于重力感应机制（如平衡石沉降）和生长素运输被破坏所致。

应用优势：

太空农业直接应用：针对微重力环境提出具体解决方案（如SMF磁场补偿、毛细灌溉系统），可直接用于国际空间站（ISS）或月球/火星基地的植物模块设计。验证了磁场（≥0.5 KG）对微重力下植物形态和光合作用的保护作用，为硬件设计提供参数依据。

多变量协同调控：同时研究重力、磁场和水分梯度的交互作用，更贴近实际太空种植的复杂环境，优于单一变量研究。

低成本技术：提出的磁场生成（永磁体）和毛细灌溉（多孔陶瓷）方案无需高能耗设备，适合资源受限的太空任务。

技术优势：

创新实验：3D回转仪（Clinostat）模拟多梯度微重力（0.02g–0.25g），且集成磁场和水分控制模块，实现多变量精准调控。并且通过伺服控制器稳定转速，避免传统回转仪的振动干扰。

数据全面性：结合形态（根/茎长度、生物量）、生理（叶绿素a/b含量）和分子机制假设（如ABA、ROS信号通路），多维度解释现象。与此同时，使用ANOVA和Tukey检验确保统计显著性。

可视化呈现：MATLAB和BioRender生成专业图表，清晰展示交互效应（如磁场强度与重力水平对叶绿素b的影响）。

可学习点：

问题导向设计：从太空农业的实际需求（微重力障碍）出发，提出“磁场补偿”这一非传统思路，突破仅依赖人工光照或基因改造的常规方法。

跨学科整合：融合植物生理学（向性）、物理学（磁场）、工程学（回转仪设计），体现交叉学科创新。

严谨性与可重复性：明确实验参数（如磁场拉力0.10–1.00 kg）、标准化植物样本，并公开方法细节（如伺服控制转速），便于复现。

潜在扩展方向：

作物多样性测试：从葱（Allium fistulosum）扩展到其他太空候选作物（如生菜、小麦），验证普适性。

硬件原型开发：基于研究结果设计小型“太空植物舱”原型（集成SMF和毛细灌溉），并在地面模拟舱测试。

商业转化：将磁场稳定光合作用的技术应用于地面垂直农业，提升LED光照下的植物效率

03、科学性与技术严谨性

一方面，在实验设计上规范性要求高，采用了多种科学方式诸如对照组设置、多变量分析、统计学验证（如ANOVA、t-test）等。另一方面，项目设计与验证体现出数据驱动决策的特点，比如多个项目中的采用了交叉验证（10-fold）、高精度指标（如90%+准确率）等数据结果。

获奖项目分析

TMED042-OncoNote: Enabling the Discovery of a Novel Digital Biomarker for Early Pan-Cancer Survival and Recurrence Prediction via Free-Text Clinical Narratives

项目主要内容：

本项目的核心内容是开发了一个名为OncoNote的基于文本的数字生物标志物平台，用于癌症的生存和复发预测。主要训练了一个无监督的FastText模型，处理了来自56,339名患者的约230万份临床叙述，通过去除噪声、分句和合成临床术语等步骤，从686个机构中学习稳健的、与医学相关的词表示，并生成文档级嵌入数据集，用于训练Cox比例风险神经网络。该网络能够适应性地评估预后相关的临床文本，并为每位患者预测风险评分。

该生存和复发预测模型在32种癌症类型中分别取得了0.72和0.77的一致性，显著优于现有的临床技术。OncoNote作为首个泛癌、基于文本的数字生物标志物平台，可推广至任何电子健康记录系统，通过避免过度激进的治疗，改善临床结果，最终成为一个可扩展、负担得起且全面的解决方案。

应用优势：

低成本与非侵入性：利用现有的电子健康记录（EHR）中的自由文本临床叙述，无需额外检测或设备，降低了医疗成本。避免了传统生物标志物检测的侵入性操作，减轻患者负担。

癌种普适性：模型在32种癌症类型中表现良好（生存预测C-index 0.72，复发预测0.77），突破了传统分期系统（如TNM）仅针对特定癌种的局限性。

可扩展性：框架可适配任何电子健康记录系统，无需定制化硬件，适合全球范围内推广。

技术优势：

无监督文本处理：采用FastText模型处理230万份临床文本，自动去噪、分句并学习医学术语表征，解决了非结构化数据的复杂性。

跨机构泛化能力：数据来自686家机构，模型能适应不同医院的记录风格，增强鲁棒性。

Cox神经网络结合：将文档嵌入与Cox比例风险模型结合，创新性地将自然语言处理（NLP）与生存分析融合，提升预测准确性。

高性能指标：生存和复发预测的C-index显著优于现有临床方法（如TNM分期的52%），验证了技术的有效性。

可学习点：

数据规模与多样性：大规模、多中心数据训练是模型泛化的关键，值得在类似研究中借鉴。

NLP与医学的跨学科应用：展示了如何将NLP技术（如词嵌入）转化为临床工具，为其他疾病预测提供模板。

端到端框架设计：从原始文本到风险评分的完整流程设计，体现了工程化思维。

可优化点：

模型解释性：深度学习模型的黑箱特性可能影响临床信任。可引入注意力机制或SHAP值，突出关键文本片段。

动态更新机制：当前模型为静态训练，未来可集成在线学习，适应新病例和术语演变。

多模态数据融合：仅依赖文本可能遗漏影像或基因组信息，结合多模态数据（如病理图像）或能进一步提升性能。

真实世界验证：需在前瞻性临床试验中验证效果，而非仅回顾性数据。

04、低成本与可推广性

强调技术普惠性。据不完全统计，在ISEF的获奖课题中，30%-40%以上的项目均明确提出低成本的设计目标。

05、成果可视化与落地验证

注重实际场景测试（如田间试验、临床验证）与数据可视化（Python/Excel图表、3D建模）。

获奖项目分析

ENBM062T-NeuroFlex: A Cost-Effective, Non-Invasive EEG-Controlled Bionic Prosthesis for Transfemoral Amputees

项目主要内容：

传统下肢假肢存在诸多问题，如高昂费用、侵入性手术、有限的运动自由度和不自然的步态，导致膝上截肢者在移动和日常活动中面临巨大挑战。为解决这些问题，NeuroFlex 项目应运而生，旨在开发一种低成本、非侵入式的脑控仿生腿，以显著提升截肢者的生活质量。

项目在选题方面的优势：

社会需求与实用价值：项目针对截肢者对高效、经济、可访问假肢的迫切需求，提供了一种创新的解决方案，具有显著的社会意义和实用价值。

技术创新与领先性：项目结合神经科学、机器学习和仿生技术，开发非侵入式脑电控制假肢，技术上具有前瞻性和领先性，推动假肢技术发展。

经济性与可及性：假肢成本低，可负担性高，提高了截肢者的假肢可及性，具有明显的市场竞争优势和广泛的应用潜力。

舒适性与应用潜力：假肢设计注重舒适性和便利性，用户可自行调整，无需复杂定制过程，同时具有扩展到康复训练、智能辅助器具等领域的潜力。

项目技术方法及实验：

NeuroFlex 采用 EEG 信号捕捉用户意图，利用基于机器学习的混合模型（CNN 和 RNN）来提取运动特征和预测步态阶段，确保低延迟和高准确度。仿生腿配备准直接驱动（QDD）执行器和踝角悬挂系统，确保自然运动并减少能量消耗。可调节的插座和被动脚趾屈曲机制，适应不同地形，提高步态的自然性。系统成本低于 1000 美元，远低于传统仿生腿的 10 万美元，极大地提高了可及性。

NeuroFlex 在测试中表现出色，成功承受了超过 ISO10328 标准 125% 的最大用户体重，并在 800 N 负载下完成了 300 万次循环测试，显示出优异的耐用性和稳定性。步态分析显示，NeuroFlex 在步态周期中实现了更平滑的力量转换，减少动能浪费达 35%。用户测试反馈积极，强调了 NeuroFlex 在提高移动能力和舒适性方面的显著优势，证明了其在实际应用中的可行性和可靠性。

项目在技术方面的优势：

非侵入性脑电控制技术：项目采用了非侵入性的脑电图（EEG）技术来控制假肢，这种方法避免了手术风险和恢复时间，使得假肢的使用更加安全和方便。通过EEG信号的实时解析，系统能够准确识别用户的意图和运动指令，实现精确的实时控制。

机器学习与混合神经网络模型：项目利用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合模型来处理EEG信号，这种模型能够从复杂的脑电信号中提取有用的特征，并实时适应用户的思维模式。这种先进的数据处理能力提高了假肢的响应速度和准确性。

自适应扭矩和悬挂系统：项目采用了准直接驱动（QDD）执行器和踝关节角向悬挂机制，这些设计使得假肢能够根据地形变化自动调整，提供更自然和流畅的运动。这种自适应能力减少了能量消耗，提高了假肢的耐用性和用户的舒适度。

结构优化与材料科学：项目在结构设计上进行了优化，例如增加了被动的脚趾屈曲机制和可调节的适配插座，这些设计提高了假肢的平衡性和适应性。同时，项目使用了先进的材料和制造技术，确保了假肢的轻量化和高强度，从而提高了整体性能。

点评：

这个项目作为医学工程的一等奖，其创新之处在于成功地将脑电图（EEG）技术与下肢外骨骼相结合，这一跨学科的融合体现了工程学与人工智能的深度合作。该项目设计了一款仿真度高、功能丰富的假肢，显著提升了用户的穿戴舒适度。此外，采用EEG作为人机交互手段，突出了非侵入性的特点，这不仅体现了对用户的关怀，也是项目的一大亮点。结合先进的人工智能模型，特别是神经网络技术，对EEG数据进行处理，显著提高了假肢的响应速度和准确性。通过在测试者身上进行实际测试，项目团队进一步增强了研究结果的说服力。该项目是工程学与人工智能紧密结合的典范，充分展现了获得一等奖的潜力。

高中生备赛策略

01、思考选题，从“小切口”到“大价值”，选题需要足够“痛”

千万不要看不起一些“老生常谈”的问题，比如垃圾分类，老人健康监测，无障碍人群关注等，选择与生活贴近的细分问题，尤其是和自身有切实关系，才能够引发共鸣。优先选择技术适配性比较高的选择，可以利用到开源的数据，低成本易获取的材料等，强调项目的普适性。从国际化的角度阐述项目的社会价值，比如定位好项目对于联合国可持续发展目标的贡献。

关键词：领域聚焦 - 技术适配 - 社会价值

02、设计技术路径，跨学科整合

通过多学科的首选奖复杂问题进行拆解，划分为可以通过高中生的知识水平完成技术实现的子任务内容。比如“蜜蜂训练”拆分为行为分析+机器学习建模。在这个过程中，往往要打破学科的局限，通过跨学科的手段，生物问题、医学问题往往和计算机和工程设计结合，涉及到数据分析、硬件设计等多板块内容。

关键词：突破学科 - 技术选择多元

deepseek 版本拆解思路

03、注重实验与验证，严谨性与创新性并重

回到问题本身进行实验设计，围绕项目目标而展开对比实验、迭代优化、以及多重引用等多种方式，才能展现项目的科学性。在这个过程中对于定量与定性的分析需要明确且具体，比如针对项目有效性的判定，往往需要从定量的研究层面达成对于定性的说明分析。

关键词：实验统一性 - 数据分析 - 定量定性研究

deepseek 版本实验设计思路

04、学会成果包装，讲好“技术故事”

正如在理工科的申请中我们不断强调好要讲好申请故事一样，在比赛中一样也需要讲好“技术故事”，这里包括但不限于动机来源、失败故事、心路历程、过程视频等等，同学们可以通过图文、表格甚至视频等多种方式展现出层层递进的项目研究过程。在增强真实性说服力的展现出个人的缜密思维逻辑与“永远在挑战”的科学家精神。

关键词：注重细节-寻找共鸣-“营销”项目

05、避坑指南

避免技术堆砌：优先解决核心问题，而非盲目叠加复杂技术。

警惕数据过拟合：确保模型在真实场景中的泛化能力（如使用交叉验证）。

资源合理规划：实验周期、预算与高中生学业时间平衡（如优先低成本快速验证）。

伦理与合规：涉及人体/动物实验需通过伦理审查，引用图片来源需注明授权。

最后，再总结一下，不完全高中生项目的成功公式= 真实问题 ×跨学科创新× 严谨验证× 有效展示。通过小步快跑、快速迭代，将复杂问题转化为可落地的技术方案，是脱颖而出的关键。