近日，由創新工場、搜狗、美團點評、美圖公司聯合主辦的“2018 AI Challenger全球AI挑戰賽”年度總決賽在京收官。本屆挑戰賽于8月29日正式啟動，歷經4個月，40支參賽隊伍的83位參賽者從全球81個國家，超過10000支的參賽隊伍中脫引而出，進入年度總決賽答辯，并最終決出冠亞季軍、以及優秀獎。

作為一門技術科學，人工智能的發展和推動一直都離不開國際上重要的挑戰賽事。例如人工智能發展史上的里程碑ImageNet大規模視覺識別挑戰賽——2012年，Geoffry Hinton和他的團隊首次使用深度學習完勝其他團隊，這篇被 NIPS 2012 收錄的論文被認為是深度學習熱的開啟；此外，始于2004年的美國無人駕駛DARPA挑戰賽，不僅成就了如今自動駕駛激光雷達廠商Velodyne，也間接影響了Google無人車的發展。

本屆AI Challenger全球AI挑戰賽為推進實體產業與AI接軌，并且讓AI人才有機會拿到真實的數據，將主題設定為“用AI挑戰真實世界的問題”，并發布了10個兼具科研、產業應用和社會意義的競賽單元，對應的10個數據集均為行業最大，其中5個為行業首創。

例如，主賽道的“觀點型問題閱讀理解”，可廣泛應用于智能搜索、智能問答、智能客服、智能音箱、語音控制等場景，用AI實現基于文字、語音的人機智能互動。“無人駕駛視覺感知”與“短視頻實時分類”賽道，則致力于推進AI技術與監控、安防、駕駛等領域的人機協作。

實驗賽道中的“天氣預報競賽”，在多個指標上提升了基于數學公式與超級計算機計算的傳統方式預測結果，探索AI技術的應用在提高天氣預報準確性方面的應用；而“農作物病害檢測競賽”則通過AI的運用，實現對農作物進行準確的病害識別并推薦合適的防治措施。

科研與產業結合，部分賽道競賽結果已超產業

正如創新工場董事長兼CEO李開復談到，“我們非常佩服在學術界做先進技術突破的老師和研究員們，而今天AI最大的機會就在于它的應用。因此，這次我們希望做一個比賽，不是看誰論文寫得最好，而是看誰能夠用數據說話，誰可以在具體的領域里做出最好的結果”。

創新工場董事長兼CEO李開復

在接受獵云網等少數媒體的采訪中，創新工場人工智能工程院執行院長王詠剛談及此次參賽隊伍所取得的成績認為，此次比賽里好幾個領域實現的技術都很好，其中“無人駕駛視覺感知”賽道的冠軍整體從算法和工程的結合度上都遠超預期。

“特別是在保證這么高準確率的情況下，還能實現這樣的程度，這樣的算法實際上是非常有潛力的。相對來說配置更低的平臺上可以跑到滿意的結果，能夠基于類似無人配送等應用中去實現的，這在實現意義上的價值非常大”。

近年來，無人駕駛越來越多受到社會的廣泛關注。其中，最主要的是來自安全方面的考慮。采訪中，加州大學伯克利分校 Berkeley DeepDrive，人工智能自動系統研究中心聯席主任詹景堯分享了他的經驗，“不同的族群因為不同的需求會有不同的看法”。

他表示，雖然反對者認為，政府不能讓這些沒有被嚴格管制的車在道路上亂跑。但對盲人、殘障人士等日常沒有辦法順利出門的民眾來說，無人駕駛則能讓他們能夠隨時出門，不用依靠任何人，從某種程度來說，這甚至能夠改變他們的命運。

加州大學伯克利分校 Berkeley DeepDrive，人工智能自動系統研究中心聯席主任詹景堯

從競賽角度，詹景堯在采訪中談到，“參賽的隊伍本身也不是農作物領域的專家、也不是天氣預報領域的專業、無人駕駛方向的專家，但他們可以通過參賽來解決現在世界各地都想解決的問題——也可以說AI創造了非常多的工具，這個工具可以讓年輕一代愿意投入精神、時間的人馬上轉型、切入，協助其他行業來推動，這是非常有意義的事情”。

而氣象領域，事實上，早在過去幾年，研究者們就通過AI系統對不同的氣候模型進行排序篩選，并通過實際數據和模型氣候數據來識別颶風等極端天氣。

正如市氣象局副局長王迎春談到，“氣象是適合應用人工智能和大數據的領域，而人工智能給氣象人不僅僅帶來科技的進步，更是對傳統天氣預報思維方式有力地沖擊和突破。應該牢牢抓住這次機遇，促進AI和氣象的融合發展。”

據悉，此次競賽中的氣象數據集由北京市10個氣象站點，共3年多的逐小時歷史“觀測”和“睿圖”資料組成。

其中，“觀測”集包含9個地面氣象要素，通過氣象儀器實時監測得到；“睿圖”集包含地面和特征氣壓層共計29個氣象要素，由數值預報模式在超級計算機上運算產生。參賽選手通過下載數據，在本地進行算法設計、模型訓練及評估。

中國氣象局北京城市氣象研究所副所長陳敏

“天氣預報本身天生就是大數據的問題，特別是結合AI技術進行應用”，中國氣象局北京城市氣象研究所副所長陳敏表示，人工智能算法其實是可以復制人類經驗的，“這次比賽的結果對我們來說是超出預期的，尤其是參賽隊伍他們沒有受過氣象相關知識的專業訓練，但他們對數據能夠進行非常非常深入的分析，有非常好的學術的訓練，這個東西是共通的”。

談及為什么在賽制設定上，選擇了如氣象和農業相關的實驗賽道，王詠剛的觀點認為，當前的AI人才主要集中于大公司或熱門領域，但并不代表其他領域不需要人工智能技術的賦能，甚至比較冷門的領域技術挑戰更大。因此，為了讓更多人關注到與國計民生相關的行業領域，才開設了這兩個方向。

據主辦方透露，在本屆大賽中部分賽道的選手提交的競賽結果已經超過了當下產業水平。以天氣預報賽道為例，參賽隊的AI天氣預報就對氣象局的預測準確度有了明顯提升；無人駕駛賽道的冠軍團隊是來自中科院自動化所的幾位在讀博士，其提交的競賽結果達到世界級的領先水平，該賽道的技術負責人、美團點評無人配送視覺感知技術負責人陳華清表示，“太強了，這樣的成績讓人驚喜，對工業界非常有幫助”。