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—
