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| 本文作者： 木子 | 2020-09-30 11:19 | 專題：2020年全國人工智能大賽 |
轉眼間，2020年全國人工智能大賽開賽已經過去一個多月了，經過一個多月的競爭角逐，各位小伙伴的成績拉開了差距。
為了讓選手們對此次競賽有更多深入的了解，今天小編帶來本次排名前列同學的采訪內容，來談一談他們對本次數據競賽的理解和看法。（干貨多多，千萬別錯過?。?br/>
大賽立足于國際視野，營造人工智能創新創造氛圍，促進產業、學術、資本、人才等創新要素融合發展，以高規格、高質量、高難度的理念加速培養人工智能領域的高精尖人才，推動人工智能技術的落地。本屆大賽賽道設置均由鵬城實驗室聯合華為、平安、云天勵飛等國內相關知名企業、高校和科研機構共同完成，其賦能應用前景廣闊。在決賽期間，基于昇騰算法模型的成績可以獲得額外加分。（所以，想要奪冠的小伙伴們，要多多關注。）
為進一步落實科技部、工信部支持深圳建設國家新一代人工智能創新發展試驗區和人工智能創新應用先導區“雙區驅動”工作要求，加快推動深圳在人工智能、網絡通信等科技創新領域建設步伐，全國人工智能大賽應時而生。2020年全國人工智能大賽由深圳市人民政府主辦，深圳市科技創新委員會、鵬城實驗室和新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟聯合承辦。
本屆大賽繼續沿用“AI賦能視界”為主題，設置“AI+無線通信”、“華為?昇騰杯AI+遙感影像”、“華為?昇騰杯AI+行人重識別”三個賽道，獎金共594萬元，在8月-10月面向全球開放報名參賽。
大賽啟動后，各賽道競爭激勵，產生不少分數優秀的團隊。比賽之余，組委會為大家策劃了玩法多樣，獎品豐富的賽事活動，立即前往往期文章了解活動詳情~
01
AI+無線通信
出題單位：華為技術有限公司、東南大學移動通信國家重點實驗室
賽題背景：無線通信是信息在無線信道上的傳遞，而無線信道可以被看作時間頻率空間上的高維圖像，因而廣泛應用于圖像處理的人工智能技術近年來也成為無線通信領域的研究熱點以及6G智能無線通信中的關鍵技術。
賽道說明：通過AI技術解決高維無線通信信道壓縮反饋與重建、低維信道的數據高效傳輸問題，瞄準樹立“5G到6G發展的里程碑”。
隊伍名稱：YYUT
目前排名：第1名
Q：可以向我們簡單介紹一下你們的團隊背景嗎？是怎樣的原因驅使團隊參加了本次全國人工智能大賽呢？
A：我是來自中科院自動化所的學生。我參加這個比賽主要是和我的研究方向相關。我研究的是神經網絡架構搜索NAS，看到這個賽題后，我感覺可以應用NAS的方法，也許能取得不錯的效果，同時我希望在這個探索的過程中獲得一些靈感，說不定能變成一篇論文。同時這次大賽由深圳作為主辦城市，我也希望能以優異的成績為深圳建立經濟特區40周年獻禮。
Q：你認為這個賽題可以有哪幾個方向的解題思路？從提高自身能力而言，你會更推崇哪一種解題思路？
A：參考最近幾年的相關論文，主要是在網絡結構上的改進。我個人會嘗試使用NAS方法，在這個數據集上搜索得到比較合適的網絡架構。
Q：在比賽中是否有目前遇到無法解決的問題？如果有，你認為目前該技術難點突破的關鍵在哪呢？
A：主要的問題是對于賽題以及數據的理解，然后如何圍繞這些理解設計出比較合適的網絡架構。因為我不是通信背景的，所以無法完全理解數據，在設計網絡結構時也遭遇了很多失敗。
Q：你認為什么才是“打比賽的正確姿勢”？
A：建議剛入門人工智能和深度學習的同學，先不要花很大精力參加這種規模的比賽，可以先去打好Python、人工智能、深度學習的基礎，在掌握機器學習、深度學習的基本概念和常用方法，有一定的閱讀論文并獨立復現的能力之后，再來通過參加比賽進一步提高。要想在比賽中取得好成績，比較穩妥的方法是閱讀并復現最新的相關論文，通過嘗試將這些新方法較好地應用到賽題中，并且能在這個基礎上，根據賽題本身的特點，做出一定的創新。
02
“華為?昇騰杯”AI+遙感影像
出題單位：武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室、航天宏圖信息技術股份有限公司、中國科學院空天信息創新研究院
賽道背景：地物要素分類是將地表相對固定的物體分類的系統體系，是地表地物要素觀測與測繪的重要手段之一?；谶b感影像開展地理國情監測、“耕地紅線”、“生態紅線”等實際應用，受“同物異譜”、“同譜異物”現象影響，分析與處理的難度極大，目前主要采用人工方式提取地物要素，效率低，耗資巨大，迫切需要自動化、高精度的地物要素提取方法。
賽道說明：通過AI技術突破大規模多源異構高分數據信息提取與分析的技術瓶頸，構筑百萬張圖片的遙感影像數據集，推進衛星遙感影像在國民生產生活中的廣泛應用。
隊伍名稱：GOODLUCK
目前排名：第3名
Q:可以向我們簡單介紹一下你們的團隊背景嗎？是怎樣的原因驅使團隊參加了本次全國人工智能大賽呢？
A：哈哈，工業界小公司，名字就不說了，畢竟還沒啥成績~去年參加咱們比賽，今年看到又繼續參加~
Q：你認為這個賽題可以有哪幾個方向的解題思路？從提高自身能力而言，你會更推崇哪一種解題思路？
A：咳咳，參與這次大賽的選手水平都特別強，保密保密，不能說喲~
Q：在比賽中是否有目前遇到無法解決的問題？
A：1、訓練數據過少導致模型過擬合嚴重、2、模型大小和效果之間的trade-off；關鍵點：自監督學習，模型量化，知識蒸餾。
Q：你認為什么才是“打比賽的正確姿勢？
A：隊伍的合理規劃及分工，隊友之間的精誠合作，才能實現1+1+1+1+1>5的效果。
03
“華為?昇騰杯”AI+行人重識別
出題單位：平安科技（深圳）有限公司、深圳云天勵飛技術股份有限公司、深圳巴士集團股份有限公司
賽道背景：行人重識別（Person Re-identification）是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。 目前，行人重識別已經成為學術界的研究熱點。行人重識別研究可以有效推動計算機視覺算法對相似物體的區分能力，提升對物體內差異的魯棒性。
賽道說明：比肩“AI人臉識別”技術,結合深圳公共交通等真實場景和客流識別需求，構筑世界最大規模ReID數據集，解決更為復雜的視角、光照、遮擋等實際問題。
隊伍名稱：為科技崛起而比賽
目前排名：第1名
Q：可以向我們簡單介紹一下你們的團隊背景嗎？是怎樣的原因驅使團隊參加了本次全國人工智能大賽呢？
A：我參賽的原因其實就像我的隊名一樣：“為科技崛起而比賽”。
大家都知道，當前美國對中國實行科技打壓，我雖然只是一個小小的算法工程師，但是也有一顆想為國家做點力所能及事情的想法，reid其實不光可以在企業生產和社會生活中落地應用，未來reid還可以在軍事方面對人進行精準的追蹤打擊，如果我們國家在這方面的技術落后于人，早晚會吃虧（我們可能不會用，但是這項技術決不能落后），我希望大家不僅僅為了高額的獎金而比賽，應該目光長遠一些。
Q：你認為這個賽題可以有哪幾個方向的解題思路？從提高自身能力而言，你會更推崇哪一種解題思路？
A：解題思路無非圍繞三個方面：數據、模型的網絡結構，參數調優。我覺得模型網絡結構方面的創新可能更具戰略意義。
Q：在比賽中是否有目前遇到無法解決的問題？如果有，你認為目前該技術難點突破的關鍵在哪呢？
A：遇到的問題就是：如果決賽需要在華為的昇騰上訓練模型，那么最好提前在復賽時候就給大家發一下代金券，讓選手提前熟悉一下華為的昇騰開發環境。
Q：從團隊取得的優秀成績，可以看出團隊有很強的實力，那在本次競賽中，團隊認為自己都有哪些優勢呢？
A：我覺得我和其他團隊一樣，沒有什么特別的優勢，如果非要說有，那可能是我更努力一些。
Q：最后問個雞湯點的問題，你認為什么才是“打比賽的正確姿勢”？
A：打比賽的正確姿勢，我覺得是嚴格遵守官方的規則，營造公平的比賽環境比什么都重要，大家不要只盯著獎金，如果比賽真的能推動國家的科技進步，營造人人都愛搞科研的氛圍，我覺得比獲得100萬還要重要。
大賽官網：（請戳此處）
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