专栏名称: 李开复
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这五个团队赢得AI Challenger冠军

李开复  · 公众号  · 科技自媒体  · 2017-12-21 22:39

正文

历时130天,全球AI届最大盛事之一,来自65个国家上万名选手参与的 首届 “AI Challenger全球AI挑战赛 ”在今天落下帷幕。


12月21日,大赛主办方创新工场、搜狗、今日头条在北京举行总决赛答辩暨颁奖典礼。 AI Challenger视觉和翻译 两大类共五个赛道,各自决出了最终的冠军,以及亚军、季军、优秀奖。获奖团队合计分享了 超过200万人民币 的奖金。


颁奖典礼现场,三家主办方代表, 创新工场董事长兼CEO、创新工场人工智能工程院院长李开复,搜狗CEO王小川,今日头条顾问、技术战略研究院院长张宏江 ,以及大赛评委 林德康、赵铁军 等人为获奖团队颁奖。


AI Challenger颁奖典礼现场,获奖团队和大赛组织方、评委合影


“AI Challenger全球AI挑战赛”是由 创新工场、搜狗和今日头条 三家国内人工智能领域领军企业共同发起的竞赛活动,面向全球人工智能领域科研人才,致力于打造大型、全面的科研数据集与世界级竞赛平台。


2017年首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”回顾



五赛道冠军出炉,李开复、王小川、张宏江等颁奖



“AI Challenger 全球AI挑战赛”由中关村管委会指导,创新工场、搜狗、今日头条联合创建,旨在从科研角度出发,满足学术界对高质量数据集的需求,推进人工智能在科研与商业领域的结合,促进世界范围内人工智能研发人员共同探索前沿领域的技术突破及应用创新。


首届AI Challenger于2017年8月14日面向全球正式发布,共分五个赛道: 人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。


本次大赛采取 AB双集共同测试 的模式。先开放数据集A集测试,后开放数据集B集测试。每双周评出周冠军,每个赛题中效果突出的团队按照最后的成绩榜单排名,进入决赛名单。

人体骨骼关键点检测赛道选手提交范例


图像中文描述赛道选手提交案例


英中机器同声传译赛道选手提交范例


12月21日,历时约130天后,“AIChallenger全球AI挑战赛”迎来答辩决赛巅峰时刻,20多组选手在进行各25分钟的简报和答辩后,五个赛道的获奖团队全部决出。


人体骨骼关键点检测竞赛 获得冠军的团队,是 李全全(商汤科技),王昌宝、王宇杰(北京航空航天大学硕士研究生) 三位选手组成的Firefly战队。


图像中文描述竞赛 的冠军获得者是来自 清华大学的余年革


场景分类竞赛 的冠军由 帅靖雯、张顺丰、蒋尚达 三人获得,三位选手均来自 电子科技大学


参赛选手在答辩


英中机器文本翻译竞赛 的冠军,由 李晓普、闵可锐、宋洪伟 三位选手组成的战队“CM”获得,三位选手均来自 猎豹移动


英中机器同声传译竞赛 的冠军团队由 董倩倩、张晓伟、王峰 三人组成,他们均来自 中科院自动化所


与此同时,各赛道的亚军、季军及优秀奖也同时决出,并分享了数额不等的奖金。


李开复、王小川、张宏江等为冠军团队颁奖



65个国家上万选手报名参赛,覆盖学校347所,企业约273家



自8月14日开放报名至今,“AI Challenger全球AI挑战赛” 吸引了来自 全球120个国家 超过百万人次 的关注,来自65个国家上万名选手参赛,组成了共计8892个队伍。其中很多人来自国内外 AI 实力强劲的高校、公司和机构,也包括过去各类知名人工智能比赛的获奖者。


本次大赛共覆盖高校 347 所 ,包括国内高校 247 所,国外高校100所。比如清华大学、北京大学、中科院、上海交通大学、复旦大学、香港科技大学、美国康奈尔大学、佐治亚理工、英国剑桥大学、日本早稻田大学等。


共覆盖企业约 273 个 ,包括百度、蚂蚁金服、小米、奇虎360、微软、通用电气、英特尔、摩拜、驭势科技、eBay等。



参赛者中也不乏曾经在各种AI大赛上叱咤风云的牛人,比如天池阿里移动推荐算法大赛冠军、滴滴DI-tech算法大赛冠军、ImageNet目标分类任务和定位任务双料冠军、中兴算法精英挑战赛冠军,IBM-滴滴编程马拉松大赛冠军,以及 Kaggle大赛的众多优胜者。



本次比赛中获奖的选手,除了获得丰厚奖金外,还将有机会 进入三家主办方工作、实习或获得投资 ,以及 在国际顶级学术会议上分享获奖心得 ,得到如上海科技大学教授马毅、旷视科技首席科学家孙剑、前Google研究院高级管理科学家林德康等十余位人工智能领域顶级专家评委的指导和评价。




AI Challenger期许三年成为

全球最具影响力的竞赛平台



三家主办方认为,在人工智能领域, 数据的质和量 是科学研究与产品技术研发的核心。高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。 建立大规模、高水准的标注数据集 ,是推动AI科研和技术前进的驱动力。


为此,首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”开放了百万量级的计算机视觉数据集、千万量级的机器翻译数据集,包括:超过1000万条中英文翻译数据、70万个人体骨骼关键点标注数据、30万张图片场景标注和语义描述数据。 这是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。


针对首届竞赛引发全球性的热烈回响,三个主办方对于AI Challenger的未来更给予远大的期望,期许AI Challenger在三年内成为全球最具影响力的人工智能竞赛平台。


创新工场董事长兼CEO 李开复 表示,很高兴看到首届AI Challenger全球挑战赛五个赛道冠军的诞生。在我看来,这次AI Challenger绝对不只是一个奖金200万、年底就结束的竞赛,而是 成为一个真正连接人才、AI、数据的优质平台 。同时,我也倡导商界和科研界能采用大量的数据和标准的测试方法,也欢迎更多的数据公司能够参与到这个平台里, 用AI真正赋能场景、数据和技术, 成为推动中国AI产业持续发展的积极力量。我最大的希望就是,未来三年,AI Challenger能消除中美年轻顶尖人才之间的差距,从我们这里走出去的优秀选手,最终成长成中国乃至世界AI产业的领军人物。







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