600支队伍参赛、三大赛道PK今年的之江杯诞生了哪些AI“新势力”？

以赛引才汇聚全球人工智能优秀人才中国的AI科技需要三类顶尖人才。中国工程院院士、之江实验室人工智能领域首席科学家潘云鹤在颁奖典礼上表示，针对卡脖子问题，需要专业指向明确的攻关型人才；针对学术前沿和热点问题，需要能够提出创新性模型与技术的赛道型人才；面向学术无人区，需要能够发现新方向、指出新问题、提出新理论的引领型人才。

人工智能技术的发展进步离不开人才的汇聚和驱动，全面发掘AI领域优秀人才，正是之江杯全球人工智能大赛的首要宗旨。本次大赛结合当前人工智能技术发展方向和实际产业应用领域，设立创新赛、创业赛、揭榜赛三大赛道，丰富的竞赛维度吸引到众多海内外优秀团队和项目参与其中。据统计，本次大赛共吸引近600支团队近5000名选手参与。团队成员来自于北京大学、浙江大学、悉尼科技大学、挪威科技大学、NationalInstituteofInformatics、中国平安、阿里巴巴、大华股份等海内外高校院所和企业。参赛选手硕士研究生及以上学历的占比65%，其中博士研究生接近总人数的18%，有海外留学及工作经验的占比达20%，创业赛40%项目团队其中的核心骨干人员有海外背景。

来自北京远鉴信息的testabc团队是创新赛非确定场景语音识别一等奖获奖者，团队成员在语音识别领域有近5年的技术积累。之江杯有严格的复现机制，极大地锻炼了我们的工程实践能力和时间规划能力。同时，赛题非常具有挑战性而且也很贴合实际，让我们发现了日常科研中的不足，使我们的算法能力、工程实践能力都得到了很好的提升。兴业、促研打造人工智能创新高地本次大赛中，创新赛面向产业应用场景，设置非确定场景语音识别和零样本目标物体识别两大赛题，前者考察选手在声纹识别和语音识别两方面的技术积累和创新能力；后者面向一些无法获得大量训练数据的专业领域，考察选手的算法能力。在语音识别方面，我们使用了较为前沿的网络结构，而且将模型量化等方法引入竞赛方案；在声纹识别方面，我们优化了神经网络结构并大幅度降低了交叉错误率。testabc成员在回顾比赛时说道。

在零样本目标物体识别赛题中，DHGoods以工业落地级别方案，轻量级、高性能、易部署等优点夺冠。我们的方案训练时间短，模型参数小，能满足绝大多数移动设备和芯片的要求，能够将零样本目标识别在移动端落地变为可能，也可将方案扩展到新零售和智慧餐厅领域。

除了面向产业应用的创新赛，今年的大赛新设揭榜赛赛道，旨在借助人工智能推动科学研究范式的转变。经过专家组评审，最终，来自浙江工业大学的吴旻团队成功揭榜基于数据与计算驱动的材料设计算法与模型项目，中国药科大学廖俊团队成功揭榜基于靶标结构的小分子配体从头设计与生成AI模型项目，两个团队各获得300万元科研经费奖励。接下来，我们将在生成效率、数据库、算法性能等方面朝预期目标迈进，未来也会将小分子端到端生成模型集成至之江天枢人工智能开源平台。中国药科大学副教授廖俊表示。

创业赛在杭州、北京、成都三地举办区域分站赛及线上国际赛，共吸引海内外125个项目团队报名。最终，商用优化求解器COPT项目获得一等奖，该项目能为大规模人工智能决策应用提供高效计算服务，将机器学习、深度学习、数学规划算法深度结合，在数十亿甚至数万亿种可能的解决方案中计算最优解。随着本届之江杯的落幕，之江实验室已成功举办四届全球人工智能大赛。本次大赛在产融结合、赛题维度等方面比往年有显着提升，让一批国内外领军课题团队与优质AI创业项目参与到赛事中，参与到之江实验室的科研发展中，真正把以赛引才、以赛促研、以赛兴业的办赛宗旨落到了实处。未来，之江实验室将继续和全球AI从业者一道，将之江杯打造成为品牌力强、影响力大的人工智能赛事，助力国家新一代人工智能创新发展试验区、浙江省三大科创高地建设。之江实验室副主任袁继新表示。

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