卓大您好，最近我看到同学们对于飞跃雷区组别人数的讨论非常激烈，人数在 4 人和 5 人之间不断徘徊。作为一位去年打双车的同学，我深刻感受到 5 人组别的鸡肋，因此在此也发表一下关于 21 届飞跃雷区组别人数上的看法。

5 人组的核心弊端：稀释含金量，违背竞赛初衷

智能车比赛的含金量，根植于 “全员深度参与、协同突破技术难点” 的备赛过程，而非单纯的奖项背书。5 人组容易出现 “黑奴” 与 “幽灵成员”，在于人数超出了技术研发的合理协作阈值：我认为从分工逻辑看，智能车研发核心围绕 “硬件搭建、算法编写、调试优化、策略设计” 四大模块。这些任务完全没有交给 5 个人做的必要，任务总量的缺乏会导致第 5 人的分工极易模糊化 —— 既非不可或缺的技术支撑，也难形成独立的责任闭环，最终沦为 “边缘参与者” 或 “成果共享者”。

从激励机制看，竞赛奖项的集体属性，使得 “浑水摸鱼者” 的机会成本极低。当 2-3 人承担 90% 以上的工作量，却要与 1-2 名 “搭便车者” 共享荣誉时，不仅会打击核心成员的积极性，更会让 “躺赢” 成为可能 —— 这种 “付出与回报失衡” 的模式，本质是对竞赛公平性的消解。

从长期影响看，“幽灵成员” 带着智能车奖项进入职场，其真实实力与奖项背书的落差，会直接透支竞赛的行业公信力。当企业发现 “智能车获奖者” 名不副实，竞赛便会逐渐被贴上 “水赛” 标签，这与 “打造高含金量赛事” 的初衷背道而驰。

4 人组的合理性：精准匹配需求，保障全员价值

4 人组的设置，恰好能规避 5 人组的弊端，实现 “人数与质量的最优平衡”：

分工明确，无冗余空间：四大核心模块与 4 名成员一一对应，每个成员都需承担独立的技术责任，不存在 “可替代的边缘角色”。若某一环节出现问题，责任可直接追溯到个人，从根源上杜绝 “浑水摸鱼” 的可能。

协同高效，强化深度参与：4 人规模的团队沟通成本低、决策效率高，且每个成员都必须深度投入 —— 算法编写者需吃透硬件逻辑，硬件搭建者需理解算法需求，调试与策略设计更是需要全员全程参与。这种 “人人不可或缺” 的协作模式，能最大化激发每个成员的潜力，真正实现 “以赛促学”。

契合竞赛定位，聚焦核心价值：飞跃雷区组别作为智能车比赛的重要组别，其核心考察的是 “技术突破能力” 而非 “团队规模”。4 人组的设置，能让竞赛焦点回归到 “赛题难度破解、规则创新应对” 上 —— 正如你所言，含金量应体现在 “能不能做出满足规则的智能车”，而非 “有多少人参与”。这既能堵住 “靠人数堆砌传承” 的借口，也能让竞赛的评价标准更纯粹。

最后，我认为智能车比赛的含金量，从来不是靠 “人数多少” 决定的，而是靠 “技术门槛的高度、参与过程的深度、评价标准的严度” 共同支撑的。5 人组的设置，本质是用 “规模” 替代 “质量”，既稀释了核心成员的价值，也埋下了公信力透支的隐患；而 4 人组通过 “精准分工、全员担责” 的模式，让竞赛回归 “以技术论英雄” 的本质，既契合飞跃雷区组别的技术定位，也能真正守护智能车比赛的含金量。