雷帝网 乐天 8月29日宣布

由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主理的“2018 AI Challenger 环球AI寻衅赛”正式开赛，四家主理方投入千万元规模以上的资金。

官方称，将引入更多企业、大学、政府机构互助，新增十余个全新高质量数据集，以及干系的兼具科研、家当运用、社会意义的竞赛，持续打造开放的天下级科研数据集与竞赛平台。

今年AI Challenger的选手们将“用AI寻衅真实天下的问题”。
本届AI Challenger 还设置了整体奖金规模达到300余万公民币的奖金池。

创新工场CEO李开复称，大量数据集对推动人工智能有巨大帮助。
现在有一大批人才和潜在的人才须要大数据和竞赛的平台推动人才培训，四家公司有认知，自然的走到了一起。

“创新工场紧张是通过投资的创新奇智、驭势科技对付无人驾驶，智能发卖等场景供应数据集，人工智能落地的第一个领域是互联网，再接下来会在金融、零售领域。
”

李开复说，人工智能再接下来气候、医疗、制造、出行、无人驾驶领域都会切入，没有一个领域是不会切入的。

要用AI寻衅真实天下的问题

据先容，AI Challenger是目前海内规模最大的科研数据集平台、及最大非商业化竞赛平台，也是最强调前沿科研与家当实践相结合的数据集和竞赛平台。

“AI Challenger 环球AI寻衅赛”面向环球人工智能人才的开放数据集和编程竞赛平台，致力于知足AI人才发展对高质量丰富数据集的需求。

其推动AI在科研与商业领域结合来办理真实天下的问题。
AI Challenger以做事、培养AI人才为义务，打造良性可持续的AI科研与运用新生态。

数据是AI的燃料，开放数据集，才会更好地推动AI家当的进步。

AI Challenger环球AI寻衅赛举办的初衷，紧张源于联合主理方协同一致，希望在AI时期来临之际，用开放的心态为AI家当赋能，挖掘、培养AI人才，助力AI家当的发展，并且让AI人才有机会能拿到真实的数据，办理真实天下里的问题。

在2017年的首届大赛中，AI Challenger发布了从百万到千万量级的4个数据集、6个兼具学术前沿性和家当运用代价的竞赛。

在今年的AI Challenger大赛里，主理方进一步扩大数据集规模，新增10余个高质量数据集，发起兼具科研、家当运用、社会意义的竞赛。

个中，5个主赛道的数据集包括：业界最大规模不雅观点型问题阅读理解数据集、业界最大规模细粒度用户评论情绪剖析数据集、业界最大规模英中文本机器翻译、业内首个多标签短***分类数据集、以及天下弘大、最繁芜的自动驾驶数据集。
这5个主赛道的竞赛分别是：

不雅观点型问题阅读理解竞赛：机器阅读理解是让机器读懂人类措辞、和人类更好互换互动的主要领域。

此技能可广泛运用于智能搜索、智能客服、智能音箱、语音掌握等场景，用AI实现基于笔墨、语音人机警能互动。
数据集包含30万问题及干系文章与答案的语料凑集，为业界最大。

细粒度用户评论情绪剖析竞赛：自然措辞情绪剖析是机器理解人类表达和意图的主要领域。
此技能可广泛运用于零售、电商、餐饮、做事等用户评价场景。

用AI对用户反馈进行智能剖析，监测用户喜好、满意度等。
数据集包含15万条餐饮用户评论、6大类20个细粒度要素标签，为业界最大。

英中文本机器翻译赛道竞赛：机器翻译正越来越成为人们超过措辞障碍的主要工具，运用于各种领域。
数据集在2017年数据集的根本上，总量达到1300万句对，为业界最大；

且个中具有高下文情景的中英双语数据达到300万句对，为机器翻译的研究供应了更多探索空间。

短***实时分类赛道：近几年景长极快的短***行业具有明显的娱乐性和盛行性，深受人们喜好；

基于短***机器分类的技能还可以广泛用于***内容剖析、编辑与生产，监控、安防等领域。
数据集包含20万条短***、涵盖63类盛行元素，为业内首个多标签短***分类数据集。

无人驾驶视觉感知赛道：自动驾驶技能即将改变我们的出行和生活办法。
本次大赛的自动驾驶竞赛采取了UC Berkeley DeepDrive（BDD）2018年最新发布的BDD 100K数据集。

这是全天下最弘大、最繁芜的自动驾驶数据集，包含原始图片1.2亿张、标注图片10万张，涵盖多样景象和昼夜光照条件。

除5个主赛道之外，AI Challenger 2018还开放5个实验赛道竞赛和相应的数据集。

包括基于北京气候局3年气候数据的景象预报竞赛，天下上首个农作物病害检测竞赛和数据集，海内首个眼底病变医学图像检测竞赛和数据集。

以3D虚拟图像演习机器“认识”真实天下物品的竞赛和数据集，让机器借助赞助知识学习从未见过的新观点的首个国际性零样本学习竞赛和数据集。

主理方称，希望通过AI Challenger，能赛出最好的AI景象预报员、AI植物年夜夫、AI眼科年夜夫、AI物品识别专家和AI“自学天才”。

要打造开放的天下级数据集与竞赛平台

按照最初设定的目标，“AI Challenger环球AI寻衅赛”首先要培植紧贴前沿科研任务须要的数据集，再者是要建立超大规模的高质量数据，第三个目标是要打造开放的天下级平台。

今年的AI Challenger环球寻衅赛扩大奖金池，设立超过300万公民币的奖金，数据集和竞赛8月29日正式开放，并于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩和颁奖。

AI Challenger 2018的竞赛紧张分为三个阶段。
第一阶段比赛从2018年8月29日至11月4日，参赛队基于演习集、验证集、测试集A，进行算法设计、模型演习及评估，并提交预测结果，系统会按照评测指标实时反馈分数，并更新榜单排名。

个别竞赛采纳参赛队提交代码、docker的形式进行比赛。
期间进行双周赛排名和评奖。

第二阶段比赛从2018年11月6至8日，开放测试集B；各竞赛提交结果的时限不同。
结果提交后即进入评分、排名、代码验证环节，个别比赛还将稽核参赛队的算法运行效率。
参赛选手在测试集B上的预测结果表现，将作为进入决赛的排名依据。

第三阶段于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩。

实验赛道数据集和竞赛将持续培植，并不定期开放新内容。

除告终合主理方创新工场、搜狗、美团点评、美图公司，AI Challenger 2018还引入更多企业、大学、政府机构互助。

包括协办/支持方：中国气候局北京城市气候研究所、加州伯克利大学DeepDrive深度学习自动驾驶家当同盟（BDD）、南京理工大学/江苏省公民医院、北京大学、上海新客科技、北京前沿国际人工智能研究院；技能支持伙伴TensorFlow；

教诲平台支持伙伴优达学城Udacity、小象学院；AI GPU云支持伙伴UCloud；以及辅导单位中关村落科技园区管理委员会、北京市经济和信息化委员会。

本次大赛理事会委员、创新工场人工智能工程院实行院长王咏刚表示，希望在2018年，AI Challenger 能吸引更多国际、海内的高水平参赛团队，并建立算法、代码、论文、数据、比赛的分享和互换平台。

未来，“AI Challenger 环球AI寻衅赛”将持续投入，培植和发布更大规模的AI前沿领域高质量数据集，涵盖自动驾驶、聪慧医疗、聪慧金融、机器人等行业运用中的核心AI需求。

将在国内外40多个城市举办技能论坛

AI Challenger 2018 除赛事外，还将举办线上线下社区技能互换。
线上社区互换包括官网challenger.ai上的在线社区、微信和Slack群互换，线下社区互换则包括国内外40多个城市的大学举办技能论坛（以下城市按字母音序排列）：

中国：北京、成都、重庆、广州、哈尔滨、杭州、合肥、南京、上海、沈阳、苏州、台北、台南、武汉、西安、厦门、喷鼻香港、新竹等。

北美：美国伯克利、波士顿、芝加哥、伊萨卡、洛杉矶、密歇根、纽约、帕罗奥多、匹兹堡、西雅图、华盛顿等；加拿大多伦多、埃德蒙顿等。

欧洲：英国剑桥、都柏林、利物浦、伦敦、曼彻斯特、诺丁汉、牛津等；德国慕尼黑，法国巴黎，荷兰代尔夫特，俄罗斯莫斯科等。

亚太：澳大利亚悉尼，印度德里，日本东京，韩国首尔，马拉西亚吉隆坡，新加坡等。

此外，AI Challenger还为“中国高校人工智能人才国际培养操持”供应在线社区和实践平台的支持，这是目前天下上最大的AI人才培养操持，目标在5年内直接培养至少500位老师和5000位学生，并影响数以十万计的学生。

个中，2018年度面向西席的培训班录取打算机专业排名前50高校的100位西席学员；面向学生的DeeCamp演习营从来自环球600多高校的近7000人报名中录取来自85个高校的300位学生学员。

“中国版ImageNet”还要实现哪些小目标？

AI Challenger被称为“中国版 ImageNet”，今年为自己设定了几个小目标：

首先，AI Challenger提出了“用AI寻衅真实天下的问题”的口号。
也便是说，AI Challenger希望在数据集的培植上，既具有科研和学术上的前瞻性，也希望数据集能紧贴AI商业化、AI落地的实际场景、实际需求，从家当须要出发。

为学术研究和AI人才培养供应方向性的建议，也反过来帮助家当界更好地利用最新的科研成果，办理真实天下的最有代价的问题。

例如，无人驾驶中的车道线识别问题，短***的实时分类问题，细粒度的用户情绪剖析问题等，都是这一类的，从家当实际须要出发，又紧扣科研前沿内容的好问题。

第二，今年的AI Challenger希望花大力气，环绕AI数据集和AI竞赛，打造一个AI人才可以自由互换、开放谈论、取长补短、协作互助的天下级的平台。

便是说，AI Challenger不仅仅制作、发布高质量数据，举办大规模的竞赛，还利用数据和竞赛，把人才吸引到这个平台上来，形成一种良好人才生态，真正促进AI大环境的康健发展。

第三，在AI人才选拔、培养方面，去年的AI Challenger吸引了环球将近9000支团队参赛，参加AI Challenger比赛的有学生、科研事情者、家当一线的研究员和工程师等，来自不同企业、高校、科研机构的人才汇聚在这个大平台上，互换分享比赛中的成功履历，每个参赛者都收成了一段特殊有代价的经历和体验。

AI Challenger的义务之一，便是希望在未来三年里，能肃清中美年轻顶尖人才之间的差距，从AI Challenger走出去的精良选手，终极发展成中国乃至天下AI家当的领军人物。

中国AI商业化和家当化进入非常期间

AI Challenger理事会代表王咏刚表示，今年AI Challenger的主题定为“用AI寻衅真实天下的问题”，是有几方面缘故原由的。

首先，人工智能的商业化与家当化进入了一个非常关键的期间，人工智能在那些大数据积累还不完善的领域，如零售、制造、物流、农业、医疗、教诲等领域，还须要经历一个长期的发展过程，也会特殊严重地依赖于干系场景的数字化程度。

例如，对付一个线下零售卖场来说，如果没有大数据积累，没有摄像头等信息采集设备网络的商品信息、行为信息、场景信息等，就没法针对零售卖场的供应链和发卖渠道进行优化，没法供应定制化的做事，没法与拥有大数据的电子商务网站或运用竞争。

因此，人工智能的商业化落地急迫须要符合各行业需求，同时也拥有科技前瞻性的大量演习数据集。

AI Challenger希望扮演推动人工智能商业化落地关键角色，逐步在每个特定领域，投资建立并开放高质量数据，让AI商业化参与者能更随意马虎演习AI模型，加速人工智能商业化步伐。

此外，AI科研领域一贯有一种方向，便是与家当界的实际问题间隔较远，科研成果抵家当界的实际办理方案之间，转化率较低，转化路径非常漫长和坎坷。

AI Challenger希望在数据集培植和竞赛设置上，有针对性地突出家当界的须要，环绕家当界中的真实问题，为科研职员和工程技能职员供应最好的支持，拉进科研与家当间的间隔。

例如，无人驾驶中的车道线识别问题，短***的实时分类问题，细粒度的用户情绪剖析问题等，都是这一类的，从家当实际须要出发，又紧扣科研前沿内容的好问题。

主理方对寻衅者的“几大期待”

如今，AI已经在现实天下中发挥浸染，中国作为天下第二大经济体，在大数据数量方面也具备上风，但在AI技能创新能力方面却仍远远掉队美国和其他发达经济体。

AI Challenger组委会认为，目前中国AI家当仍存在很多问题，比如中国欠缺一些深入行业的AI公司，比如说类似IBM Watson这样的、能够针对企业需求开拓数据这样的公司，这些运用在医疗、零售、教诲等领域的都会产生代价。

从业界发展来看，中国科技公司比较国际AI巨子公司，目前也有巨大差距。
因此，AI Challenger组委会希望本届寻衅赛不仅仅是一场竞赛，更希望寻衅者能从现实问题出发，创造出办理现实问题的成果。

创新工场创始人兼CEO李开复表示，数据、算法、打算能力是人工智能的三大基石，个中，数据更是人工智能科研最宝贵的资产。
如果没有足够好的数据，就无法取得天下顶级的科研成果，更无法破解真实天下里的难题。

“希望每一位本日参与AI Challenger还有在中国做人工智能的研究员和学生，要珍惜你们的时期，把握大量的数据，创造出最好的技能，破解家当界的真实问题。
”

搜狗CEO王小川表示，AI正在经历高速发展，挖掘了许多线上线下的场景。
然而企业本身存在思维惯性，希望这样一种活动，引发更多灵感，也为企业冲破固有思维，做出更好、更深的研究成果，带来新的惊喜。

“AI Challenger将吸引中国乃至环球的AI人才产生‘共振’，将在比赛中得到知识和技能两方面的提升。
在这个年轻的舞台，我们每个人都是AI Challenger。
”

美团点评CTO罗道锋表示，我们现在的日常生活，吃喝玩乐、衣食住行方方面面，都已经开始有AI在背后支撑，但是AI技能办理真实问题，仍旧面临非常多的寻衅。

“希望有更多年轻的技能职员成为AI Challenger，一起拥抱千载难逢的历史机遇。

罗道锋说，用人工智能寻衅真实天下问题，希望通过大赛，将真实的、有代价的、高质量的数据集回馈给科研事情者，让前辈人工智能技能，更好为社会做事。

美图公司创始人兼CEO吴欣鸿表示，现在已经有一种共识，认为AI是家当革命，就像蒸汽机、电力、和打算机一样，将会推动人类的发展。

吴欣鸿称，AI成推动环球科技进步的发动机，未来天下每个人在生活、事情中都离不开AI。

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