
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(dá)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(tuán)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(shù)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(shè)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(jìn)產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)、資本、人才等創(chuàng)新要素融合發(fā)展,以高規(guī)格、高質(zhì)量、高難度的理念加速培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的高精尖人才,推動人工智能技術(shù)的落地。

大賽亮點
官方主辦,賽事含金量高
政府與國家級人工智能實驗室共同主辦,權(quán)威性與專業(yè)性并存,強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,共同助推人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才選拔與相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
大咖匯聚,委員會專業(yè)保障
由中國工程院的高文院士與于全院士領(lǐng)銜擔(dān)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(guān)領(lǐng)域較高的理論水平和較豐富的實踐經(jīng)驗的行業(yè)專家。
前沿賽題,對標(biāo)業(yè)界需求
大賽發(fā)布“AI+無線通信”和“AI+視覺特征編碼”2個賽道,對標(biāo)社會和產(chǎn)業(yè)的最新需求,充分考慮了賽題的學(xué)術(shù)價值、落地價值、產(chǎn)業(yè)影響和數(shù)據(jù)規(guī)模等問題。
高額激勵,只為良才
大賽總獎金396萬元,每個賽道的一等獎團(tuán)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(tuán)隊:Falcom Sound Team
團(tuán)隊簡介:隊伍來自中國科學(xué)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(tuán)隊口號:丈夫生世會幾時?安能蹀躞垂羽翼!

郭嘉逸所帶領(lǐng)的“Falcom Sound Team”團(tuán)隊,是本屆大賽“AI+無線通信”賽道中唯一一個連續(xù)兩年進(jìn)入決賽的團(tuán)隊。在去年第二屆NAIC大賽中,他們團(tuán)隊獲得了“AI+無線通信”賽道的三等獎。今年,他們團(tuán)隊再接再厲,通過發(fā)射機(jī)和接收機(jī)的聯(lián)合設(shè)計與優(yōu)化最終達(dá)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(shù)研究型人才的靦腆,也有身為專業(yè)人才在自己專業(yè)領(lǐng)域的自信和健談。從他們的團(tuán)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(yáng)的自信與澎湃洶涌的活力。當(dāng)然,這一點他們好像不好意思承認(rèn)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?!?/p>
關(guān)于參賽該怎么選,單兵作戰(zhàn)or組隊成團(tuán)?
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(bǔ)充人力,另一方面也可以補(bǔ)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(guān)于參賽過程中的分工?
郭嘉逸:決賽任務(wù)是初賽任務(wù)和復(fù)賽任務(wù)的聯(lián)合,所以我們要在初賽代碼和復(fù)賽代碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改,這個工作是師弟(趙鑫)負(fù)責(zé)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(fù)責(zé)系統(tǒng)打通的部分。
團(tuán)隊里的每個人都很關(guān)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?nèi)齻€都比較努力,都充當(dāng)了主力角色,實力還是比較均衡的。
有些隊員的學(xué)校管控比較嚴(yán)格,所以無法到場,但他們也給了一些遠(yuǎn)程支持。
關(guān)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(tuán)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(dāng)然這也有好的一面,就是可以把團(tuán)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(guān)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(qiáng)度也很大,我們團(tuán)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(tuán)隊。其他團(tuán)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(qiáng)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(qiáng)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(jī)會再來吧~
“AI+視覺特征編碼”賽道
冠軍團(tuán)隊:姜尚
團(tuán)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(xué)習(xí)技術(shù)的初創(chuàng)公司。在GAN對抗生成網(wǎng)絡(luò),強(qiáng)化學(xué)習(xí),集成學(xué)習(xí),時間序列建模等領(lǐng)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(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化落地。團(tuán)隊成員有胡宗清(隊長)、史嘉偉、陳福立、吳祥。
團(tuán)隊口號:寧在直中取,不在曲中求。

胡宗清所帶領(lǐng)的“姜尚”團(tuán)隊,在本屆大賽的決賽過程中,通過傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(lǐng)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(dāng)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(tuán)隊明顯差了一個檔次,高出第二名20多分”,如果有機(jī)會,非常希望能跟第一名有進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和交流。當(dāng)我向“姜尚”團(tuán)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(yán)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(jìn)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(guān)于團(tuán)隊配合?
吳祥:我們團(tuán)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(dǎo);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(xué)來提供;我(吳祥)就專心負(fù)責(zé)算法的研發(fā)和實現(xiàn)。
關(guān)于本次比賽最大的困難?
吳祥:困難是肯定遇到過的。復(fù)賽初期,其實我們的重建分?jǐn)?shù)也是0分。當(dāng)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(yīng)用中五花八門圖片的影響,也受到特征提取網(wǎng)絡(luò)任務(wù)目標(biāo)的影響,同時這二者是也是無法窮盡的,在訓(xùn)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(wù)聯(lián)合優(yōu)化做好,提取的特征能夠同時應(yīng)對多種視覺任務(wù)。其次是壓縮的時候借鑒JPEG和H264的架構(gòu),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(wù)聯(lián)合優(yōu)化比單任務(wù)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(shè)法讓網(wǎng)絡(luò)感知到這些損失,做一些補(bǔ)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(jìn)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(yīng)該是讓這個問題最終得到解決的辦法。
關(guān)于對大賽的評價?
陳福立:題目研究的內(nèi)容是世界最前沿的課題,而且需要綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)算法、經(jīng)典算法、工程優(yōu)化等一系列復(fù)雜的技術(shù),非常貼近實戰(zhàn)要求,我們認(rèn)為這絕對是世界頂級水平的賽事。賽制的設(shè)計也很科學(xué),從初賽復(fù)賽到?jīng)Q賽,既引導(dǎo)大家步步深入,又一直在提高要求,驅(qū)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(shè)計,復(fù)賽就像研究生時候的畢業(yè)設(shè)計了,決賽就得拿出博士畢業(yè)的水平了。
—End—
