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第三屆全國人工智能大賽已于7月24日在深圳市鵬城實驗室順利落下帷幕，經(jīng)過4568名小伙伴、4163支參賽隊伍長達半年的激烈角逐與漫長等待，大賽終于塵埃落定，20支優(yōu)秀團隊分別抱得大獎歸。決戰(zhàn)之巔的選手們都想說點什么呢？快一起來看看吧~ 大賽簡介 第三屆全國人工智能大賽（National Artificial Intelligence Challenge，簡稱NAIC）由深圳市人民政府和鵬城實驗室主辦，深圳市科技創(chuàng)新委員會和新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟（AITISA）聯(lián)合承辦。 大賽以“AI賦能視界”為主題，設置“AI+無線通信”、“AI+視覺特征編碼”兩大賽道，獎金共396萬元。大賽立足國際視野，面向全球征集“AI+”解決方案，積極營造人工智能創(chuàng)新創(chuàng)造氛圍，促進產(chǎn)業(yè)、學術、資本、人才等創(chuàng)新要素融合發(fā)展，以高規(guī)格、高質量、高難度的理念加速培養(yǎng)人工智能領域的高精尖人才，推動人工智能技術的落地。 大賽亮點
政府與國家級人工智能實驗室共同主辦，權威性與專業(yè)性并存，強強聯(lián)合，共同助推人工智能領域專業(yè)人才選拔與相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
由中國工程院的高文院士與于全院士領銜擔任大賽競賽委員會主席，競賽委員會成員均為具有大賽賽題相關領域較高的理論水平和較豐富的實踐經(jīng)驗的行業(yè)專家。
大賽發(fā)布“AI+無線通信”和“AI+視覺特征編碼”2個賽道，對標社會和產(chǎn)業(yè)的最新需求，充分考慮了賽題的學術價值、落地價值、產(chǎn)業(yè)影響和數(shù)據(jù)規(guī)模等問題。
大賽總獎金396萬元，每個賽道的一等獎團隊獨攬100萬元獎金，更有綠色通道、云資源、政策資助、科研及創(chuàng)業(yè)支持等系列福利。 “AI+無線通信”賽道 冠軍團隊：Falcom Sound Team 團隊簡介：隊伍來自中國科學院和OPPO研究院，成員為郭嘉逸（隊長）、鄭旭飛、趙鑫、汪世鴻、左義新，主要研究方向為基于AI的微波遙感/無線通信研究。 團隊口號：丈夫生世會幾時？安能蹀躞垂羽翼！ 郭嘉逸所帶領的“Falcom Sound Team”團隊，是本屆大賽“AI+無線通信”賽道中唯一一個連續(xù)兩年進入決賽的團隊。在去年第二屆NAIC大賽中，他們團隊獲得了“AI+無線通信”賽道的三等獎。今年，他們團隊再接再厲，通過發(fā)射機和接收機的聯(lián)合設計與優(yōu)化最終達到了較優(yōu)性能，成功坐上冠軍寶座、拿下百萬大獎。 他們身上既有作為技術研究型人才的靦腆，也有身為專業(yè)人才在自己專業(yè)領域的自信和健談。從他們的團隊口號“丈夫生世會幾時？安能蹀躞垂羽翼！”里，我也能深深感受到他們的堅定昂揚的自信與澎湃洶涌的活力。當然，這一點他們好像不好意思承認得太過直白，開玩笑說：“沒有沒有，組委會希望我們口號喊得響亮一些、正能量一些，我們就搜到了這句話，主要是里面有生僻字，一般人不會讀。” 關于參賽該怎么選，單兵作戰(zhàn)or組隊成團？ 郭嘉逸：我之前有過單獨參賽的經(jīng)驗，但得到的成績不是特別理想，而且我本人的研究方向也并非無線通信專業(yè)。所以選擇和其他成員組隊參賽，這樣一方面可以補充人力，另一方面也可以補齊自身專業(yè)知識上的短板，感覺在參賽上會更有競爭力一些。 關于參賽過程中的分工？ 郭嘉逸：決賽任務是初賽任務和復賽任務的聯(lián)合，所以我們要在初賽代碼和復賽代碼的基礎上進行修改，這個工作是師弟（趙鑫）負責具體做的，我和旭飛想招兒，看看怎么把成績提得更高，最后由我（郭嘉逸）負責系統(tǒng)打通的部分。 團隊里的每個人都很關鍵，大家協(xié)作分工可以讓我們迅速出分。如果沒有分工，我們可能會出現(xiàn)晚交之類的情況，這就會影響成績了。整體來說，我們三個都比較努力，都充當了主力角色，實力還是比較均衡的。 有些隊員的學校管控比較嚴格，所以無法到場，但他們也給了一些遠程支持。 關于比賽中遇到的困難？ 鄭旭飛：這個比賽比較困難的一點是時間跨度長。同賽道中還有個全員OPPO的團隊，但我作為OPPO的員工卻沒有和那幾個同事組隊，這是因為比賽開始的時候，我還沒有入職。這也說明打比賽是一個持久戰(zhàn)，需要長時間的付出。如果中途堅持不下去了，可能就前功盡棄，什么都沒有了。另外，疫情期間來深圳也是需要克服一些困難的。 在決賽階段，主辦方組織了這樣一個線下環(huán)境，這個環(huán)境伴隨著很多困難和挑戰(zhàn)。畢竟線下的編程環(huán)境沒有豐富的開發(fā)界面和個性化的開發(fā)環(huán)境。當然這也有好的一面，就是可以把團隊成員聚到一起，討論問題很高效，驗證和激發(fā)了很多想法，讓我們自己也得到一些比較大的收獲。而且，大賽還提供了大量算力，我們在決賽中不會出現(xiàn)算力短缺問題，大家都在一個公平的競爭環(huán)境中PK。 關于對大賽的評價？ 郭嘉逸：本屆大賽的賽事規(guī)格和賽事水平都很高，獎金非常吸引人。我們參加的這個賽道有2400多支隊伍，競爭非常激烈。大賽的強度也很大，我們團隊是為數(shù)不多的晚上按時離開賽場、按時睡覺和按時吃飯的團隊。其他團隊都特別“卷”，基本都是等到提交后才會去吃飯的。包括晚上我們走的時候，基本上大家也都還在，我感覺強度還是挺大的。其實去年我們也這樣，一開始都是加班加點，但后面強度太大，就有點吃不消了。但今年我們心態(tài)比較放松，來的時候想著把去年沒做完的賽題做完就好。總之，希望明年有機會再來吧~ “AI+視覺特征編碼”賽道 冠軍團隊：姜尚 團隊簡介：福州市姜尚科技開發(fā)有限公司是一家專注于深度學習技術的初創(chuàng)公司。在GAN對抗生成網(wǎng)絡，強化學習，集成學習，時間序列建模等領域有著深入的研究。姜尚科技積極擁抱國產(chǎn)Al軟硬件平臺，探索自主可控的AI解決方案，推動人工智能在智慧城市等領域的產(chǎn)業(yè)化落地。團隊成員有胡宗清（隊長）、史嘉偉、陳福立、吳祥。 團隊口號：寧在直中取，不在曲中求。 胡宗清所帶領的“姜尚”團隊，在本屆大賽的決賽過程中，通過傳統(tǒng)圖像處理技術與深度學習技術的融合，實現(xiàn)了視覺特征壓縮編碼的較大提升，一直在“AI+視覺特征編碼”賽道中遙遙領先，始終保持高于第二名約20分的成績穩(wěn)坐冠軍寶座，抱得百萬大獎歸。 22日當晚10點交卷后，作為大賽工作人員，我看到出題老師在現(xiàn)場和“AI+視覺特征編碼”的選手們聊天，聽到有些選手說自己“和第一名的姜尚團隊明顯差了一個檔次，高出第二名20多分”，如果有機會，非常希望能跟第一名有進一步的學習和交流。當我向“姜尚”團隊問出這個問題的時候，他們都很果斷地給了我回答——“可以啊，沒問題”“疫情形勢比較嚴重，所以我們明天下午就出發(fā)回去了。但后面我們可能會和主辦方進行協(xié)商，因為我們的代碼其實做了兩套方案，其中一套是基于國產(chǎn)框架MindSpore，后續(xù)我們可能會考慮開源問題”。 關于團隊配合？ 吳祥：我們團隊的整體分工非常明確，隊長胡哥（胡宗清）為我們提供方向和思路上的指導；陳哥（陳福立）主要解決我們的各種工作環(huán)境包括計算資源上的問題，給我們提供各種支持；我們在做算法的同時還要做很多數(shù)據(jù)分析，需要用到一些數(shù)據(jù)分析的軟件和工具，這些工具由史嘉偉同學來提供；我（吳祥）就專心負責算法的研發(fā)和實現(xiàn)。 關于本次比賽最大的困難？ 吳祥：困難是肯定遇到過的。復賽初期，其實我們的重建分數(shù)也是0分。當時我們非常困惑，后來一方面是從官方溝通群里獲得了主辦方的答疑，另一方面是我們積極分析賽題的實際意義。任何壓縮算法其實都是希望假定數(shù)據(jù)分布的，然而數(shù)據(jù)的分布是無法人為鎖定的。既受到實際應用中五花八門圖片的影響，也受到特征提取網(wǎng)絡任務目標的影響，同時這二者是也是無法窮盡的，在訓練和實用之間必然是存在跨域問題。我們的思路是考慮把多任務聯(lián)合優(yōu)化做好，提取的特征能夠同時應對多種視覺任務。其次是壓縮的時候借鑒JPEG和H264的架構，把傳統(tǒng)壓縮算法和深度方法融合起來考慮。最后就是因為多任務聯(lián)合優(yōu)化比單任務時候會掉一些分，然后壓縮之后又掉一些分，所以想實用的話必須設法讓網(wǎng)絡感知到這些損失，做一些補償。在比賽中我們也體會到，除了深度方法，傳統(tǒng)算法也能起很多作用，主要困難是很多傳統(tǒng)算法是不可微的，如何找到近似可微的方法然后融合進深度方法里，或者反過來把深度方法嵌入到傳統(tǒng)方法里，應該是讓這個問題最終得到解決的辦法。 關于對大賽的評價？ 陳福立：題目研究的內容是世界最前沿的課題，而且需要綜合運用數(shù)據(jù)分析、深度學習算法、經(jīng)典算法、工程優(yōu)化等一系列復雜的技術，非常貼近實戰(zhàn)要求，我們認為這絕對是世界頂級水平的賽事。賽制的設計也很科學，從初賽復賽到?jīng)Q賽，既引導大家步步深入，又一直在提高要求，驅動大家追求更高的極限。用比較直觀的描述說明的話：初賽像是本科時候做的課程設計，復賽就像研究生時候的畢業(yè)設計了，決賽就得拿出博士畢業(yè)的水平了。 —End— |
