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“2020年突如其來的新冠肺炎疫情對AI線上比賽不僅沒有影響，反而吸引了更多在家辦公、學習的企業/高校/科研單位人員參加到AI算法線上比拼和AI創新活動中來。
深圳特區成立 40 周年慶祝活動期間，第二屆全國人工智能大賽再次啟航，基于 2019 年首屆大賽取得的賽事品牌和規模，在牽引科研、發展云腦、解決國外掐脖子問題等方面將越辦越有特色”。
即日起訪問大賽官網https://naic.pcl.ac.cn，完成個人信息注冊并提交相關材料參加報名和初賽。
本屆大賽新增了“ AI+無線通信”、“AI+遙感影像”兩個賽道，升級了“AI+行人重識別”賽道；同時鵬城實驗室建設的、具備 E 級 AI 算力的“鵬城云腦-2”第一次嶄露頭角，支撐 AI 大賽，新的競賽平臺也將在本屆大賽中逐步投入使用。
在 8 月 18 日的啟動儀式上，中國工程院于全院士也為在場觀眾深度解讀了三條賽道設置的相關細節。
值得注意的是，三條賽道是從多方渠道征集到的十幾個賽題里反復篩選出來的， 選取賽題的原則是：首先要有很高的學術價值、有未來產業化的前景以及有大規模的數據集作支撐，同時也考慮到整個賽題的成熟度。小伙伴們注意了，類似AI+EDA工具、AI+4K HDR、AI+醫療影像、NLP等好賽題，是作為下一屆的儲備賽道，目前是因為數據集完備/成熟度等原因，尚在培育中，大家可以持續關注。
首先，我們來看下于院士及其技術委員會為什么要選擇 AI +無線通信作為第一個賽道。
電影《頭號玩家》中，男主角宅在家中，就能環游世界，戴著虛擬現實設備，就能和小伙伴一起聯合作戰，在游戲中獲得身臨其境的極致沉浸式體驗……這樣的場景發生在 2045 年，但現實中，這在 2030 年后就有可能實現，也就是在第六代移動通信（6G）時代。
2018 年 7 月，國際電信聯盟成立了 2030 網絡技術的研究組。目前，美國、中國、日本、韓國、芬蘭等國家，都已踏上 6G 研發賽道。
2019 年 2 月，美國總統特朗普連發推特稱：我想要 5G，甚至 6G 盡快進入美國。此后不到 1 個月，美國開始部署 6G 的研究。
今年 7 月，三星率先發布了一份 6G 計劃白皮書，令人驚訝的是，三星預計在 2028 年推出 6G 服務，比美國預計的 2030 年的時間框架還要早兩年，盡管目前提出的用例和基礎技術還不是非常成熟。
我們或許可以大膽想象下，如果 6G 時代提前到來，我們將面臨什么呢？而在不少業內人士看來，AI 將在5G 升級發展到 6G 中扮演更重要的角色，甚至 AI 和 6G 在未來的發展中將相輔相成，融為一體。
所以，本屆大賽的第一個賽道以 AI +無線通信為主題。
那么，如果 6G 時代到來，我們的生活會發生哪些變化呢？
首先，可以預見的是，6G 時代的到來則意味著萬物互聯時代的到來，而 6G 時代的三個關鍵技術是：沉浸式擴展現實(XR)、高保真移動全息圖和數字化副本。
但由于 6G 建設的方案有巨大的復雜性或缺少必要的模型和算法，所以本屆大賽設置了這個賽道。
于院士也在演講中提到這個賽道的主要考察知識點（劃重點）：
利用人工智能技術在物理層基礎理論、設計方法和核心技術上的突破，打破傳統通信系統設計瓶頸，得到整體性能最優的新架構。采用實測信道數據，打造全球首個基于真實高維無線信道的智能通信開源算法平臺。而高維信道下的信道壓縮反饋與重建、降維信道的數據高效傳輸，是一個痛點問題，同時也是確立 5G 過渡 到6G 的發展里程碑。
所以，本賽道的初衷是為未來 6G 發展奠定學術研究的基礎，甚至可以提供一些 5G 升級發展的可實用的解決方案。
比賽內容也是基于此，需要選手能夠利用包含城市中心、山區、鄉村、沙灘、工廠、車內等實測信道數據的全場景真實信道數據集，并且學習信道中空時頻等多維度特性進行對高維信道壓縮降維與重建，利用 AI 實現信道估計、降噪、檢測、完成數據高效傳輸恢復，突破各通信模塊限制。
AI+遙感影像：機遇與挑戰并存
緊接著，我們再來看下于院士對于 AI+遙感影像的一些看法。
所謂遙感，一般指運用遙感器對物體的電磁波的輻射、反射特性進行探測。通過遠離目標和非接觸的方式，來判斷和識別探測目標。這種技術一般應用于空中平臺，比如衛星、航空器、無人機等等。
在 100 年前，現代地理學和測量學當中，已經誕生了遙感科學的前身。1972 年，美國宇航局發射了搭載有遙感器的地球資源技術衛星 ERTS-1，宣告了現代遙感技術正式到來。
這門在數十年間幫助人類認識地球的技術，今天正在與 AI 技術展開一場充滿想象力的邂逅。
應用方面，AI 在環境遙感、大氣遙感、資源遙感、海洋遙感、地質遙感、農業遙感、林業遙感等領域，都有著大量的應用實踐與前沿探索。
但機遇與挑戰總是并存的。
于院士介紹道：
目前，在這些實際應用中對遙感影像進行解譯、提取各種地物要素是相關行業的迫切需求，但現在主要還靠人工來處理，效率非常低，成本投入非常大，這是行業內的一個痛點。
所以，本屆大賽設立 AI +遙感影像賽道的一個重要原因是希望選手在百萬幅數據集的支撐下對遙感影像進行智能化處理和分析，促進衛星遙感影像數據在國民經濟中得到更廣泛的應用。
最后，我們來看下 AI+行人重識別賽道。
從 AI 的人臉識別能力超越人類以來，學術界和產業界的目光逐漸轉向另一個更具科研意義和應用價值的課題———行人重識別（Person Re-identification，ReID），也稱“行人再識別”，簡單來說，是在多攝像設備網絡下對行人進行檢索，利用步態動作、身體特征等更為全面的信息來識別人物，無論單獨使用還是與人臉識別相結合，都能發揮更大的應用價值。
通常情況下，攝像頭的重識別被限制在一個很短的時間段和很小的區域內。對人類而言，通過對他人面部、身高、身材、衣服、發型、走路姿勢等等來辨認一個人是容易的，然而這對機器來說卻是極其艱難的。
疫情之下，人臉識別如何穿透口罩識別人臉也成了一大難題。
對于蘋果用戶來說，這一效果更為明顯，在公共場合戴著口罩想解鎖手機簡直是困難，所以，在疫情最嚴重的的時候，蘋果手機用戶也恢復了指紋識別、密碼認證等方式解鎖。
但這對所以 AI 行業來說，其實是機，也是危。
于院士也提到，這個賽道雖然是建立在上屆人工智能大賽的基礎之上的，但相比去年， 難度系數更大，無論是場景的應用還是數據集的應用方面都有較大的變化 。
比賽內容上，需要選手結合貼近于公共交通、公共場所等真實、復雜場景，解決更嚴峻的視角、光照、遮擋等實際問題，基于世界最大規模和影響力的 ReID 數據集，要求選手設計 ReID 算法并進行訓練，對測試集給定含有某些行人的查詢圖片，在行人圖像庫中查找并返回特定數量的含有這些行人的圖片。據了解，本次大賽的 ReID 數據集的規模不僅比目前公開的三大 ReID 數據集大 N 倍、難度更高，還增加了行人屬性、半監督/無監督學習等選擇，真正算是 ReID 行當的最高武功的“華山論劍”了。
于院士最后總結了大賽賽道設置的三大亮點： 第一是主要面向國家的重大戰略需求，像 5G、B5G、大數據、云計算、衛星、互聯網等；第二是在3個賽道領域構建了目前最大的數據集；第三個是在競賽的軟硬件上，打造自主可控的生態環境，包括鵬城云腦II和華為昇騰等，并鼓勵選手進行開源開放和產業化。
看完了于院士對賽道的深度解讀，有沒有更動心呢？
想一展才華的小伙伴們，戳這里（https://naic.pcl.ac.cn）報名哦！
2020 全國人工智能大賽，期待后浪們來此披荊斬棘！
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