人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023-2024.08-67正式版-WN8

AI&DATAELEMENTCOMPETITIONWhitePaperofAI&DataElementCompetition2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023洞察競賽趨勢，激發(fā)數(shù)據(jù)力量WhitePaperofAI&DataElementCompetition2023《人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023》-編委會成員-（以姓氏筆劃為序）仇玲劉曉霞李俊杰張琳艷徐浩程黃煒付莉劉心田李旭張敏文錢嶺黃毅龍雨劉邵星李喆何子易郭悅梁加琦龍鴻劉鎧華杜宇建周濤袁紹靈游麗金劉明熹劉洋琳張洋趙珺怡涂平魏曉鋒DATASCIENCE洞察競賽趨勢，激發(fā)數(shù)據(jù)力量FollowtheTendencyofCompetitionUnleashthePowerwithinDataCONTENTS目錄人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition20231.競賽基本價值及相關(guān)政策061.1人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽概述1.2人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽基本價值1.2.1公共數(shù)據(jù)要素價值挖掘與應(yīng)用探索1.2.2賦能企業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)要素人才儲備1.2.3完善企業(yè)生態(tài)建設(shè)0709090909101.2.4跨學(xué)科融合交流與高校人才培養(yǎng)2.賽事主體112.1主辦方12121314142.1.1政府2.1.2企業(yè)2.1.3科研機構(gòu)&高校2.2賽事類型2.2.1算法賽2.2.2應(yīng)用賽2.2.3技能賽141516172.2.4教學(xué)賽3.賽事架構(gòu)183.1賽事方案設(shè)計3.1.1賽事方案1919213.1.2傳播方案CONTENTS人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition20233.1.3技術(shù)方案2122222426262626273.2技術(shù)部署3.2.1平臺部署3.2.2定制化開發(fā)3.3賽事運營3.3.1賽事招募3.3.2選手運營3.3.3專家運營3.3.4社區(qū)運營3.3.5活動運營2730303131323.4賽事結(jié)果呈現(xiàn)3.4.1賽事手冊3.4.2新聞報道3.4.3會議/論壇發(fā)表3.4.4項目孵化4.2023發(fā)展趨勢與前景展望334.1競賽發(fā)展現(xiàn)狀34343540414.1.1數(shù)據(jù)要素與數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化導(dǎo)向4.1.2賽題統(tǒng)計與分析4.1.3賽事主體統(tǒng)計與分析4.1.4賽事類型發(fā)展趨勢CONTENTS人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition20234.2競賽發(fā)展掣肘因素434.2.1賽事類型創(chuàng)新瓶頸434.2.2人工智能人才培養(yǎng)產(chǎn)教脫節(jié)4.2.3宏觀經(jīng)濟制約賽事資源投入4.2.4參賽選手招募與轉(zhuǎn)化難題4344444545454646464.2.5優(yōu)秀項目孵化及落地難題4.3未來發(fā)展趨勢4.3.1賽題趨勢展望：賽題領(lǐng)域多元拓展與垂直挖掘并行4.3.2賽事服務(wù)發(fā)展趨勢：延伸成果轉(zhuǎn)化與賽事沉淀服務(wù)4.3.3政策導(dǎo)向與支持力度促進競賽市場回暖4.3.4賽事出海：賽事國際化步伐加快5.2023賽事案例475.1政府賽事案例4852585.2企業(yè)賽事案例5.3科研機構(gòu)&高校賽事案例6.參考文獻60人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition202301人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽基本價值及相關(guān)政策Value&RelevantPolicyofAI&DataElementCompetitionAI&DATAELEMENTCOMPETITION人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20231.1人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽概述在數(shù)字化浪潮的推動下，人工智能（Arti?cialIntelligence,AI）正成為推動社會進步的關(guān)鍵力量，2023年，全球AI產(chǎn)業(yè)迎來了歷史性的轉(zhuǎn)折點，生成式AI技術(shù)成為新的希望。中國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模在這一年達到了2137億元，預(yù)計到2028年將增長至8110億元，五年復(fù)合增長率達到30.6%。隨著AI技術(shù)的不斷進步，我們見證了其在多個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。從醫(yī)療健康到金融服務(wù)，從智慧城市到自動駕駛，AI正以其獨特的方式改變著世界。人工智能（Arti?cialIntelligence,AI）作為一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新一代信息技術(shù)，已經(jīng)從早期的符號主義、連接主義演變?yōu)槿缃竦纳疃葘W(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)等多種范式的融合。現(xiàn)代人工智能涵蓋了機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、智能決策等多個子領(lǐng)域，不僅在理論上取得了諸多突破，而且在工業(yè)制造、醫(yī)療健康、金融服務(wù)、無人駕駛等眾多行業(yè)中產(chǎn)生了深遠影響。近年來，人工智能已從單一技術(shù)的追求發(fā)展為與實體經(jīng)濟深度融合的智能技術(shù)集群，正在全球范圍內(nèi)引發(fā)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。圖1-1人工智能發(fā)展簡史數(shù)據(jù)要素（DataElement）是指在信息化時代，構(gòu)成信息資源的基本單元，是信息社會中生產(chǎn)、流通和消費活動中必不可少的新型生產(chǎn)要素。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)要素的地位日益凸顯，從最初作為業(yè)務(wù)運營的副產(chǎn)品，到如今成為驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心資源。數(shù)據(jù)要素涵蓋了原始數(shù)據(jù)、處理后的有價值信息以及用于支撐人工智能算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等多種形態(tài)。隨著數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)安全等相關(guān)法規(guī)的完善，數(shù)據(jù)要素的開發(fā)利用也經(jīng)歷了從無序到有序、從封閉到開放的歷史進程。人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽是以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)為核心資源的創(chuàng)新性競賽活動。這類競賽旨在通過解決實際問題，推動人工智能技術(shù)在處理和利用數(shù)據(jù)要素方面的創(chuàng)新應(yīng)用。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書07人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023近年來，

此類競賽的內(nèi)涵和形式都在不斷拓展和深化，

不僅涵蓋了算法設(shè)計、

模型訓(xùn)練、

數(shù)據(jù)分析等技術(shù)挑戰(zhàn)，

還包含了數(shù)據(jù)處理、

數(shù)據(jù)治理、

數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)倫理等多個層面。競賽題目越來越貼近實際業(yè)務(wù)場景，

鼓勵參賽者從數(shù)據(jù)獲取、

加工、

分析到最終形成可行解決方案的全過程參與。隨著數(shù)據(jù)要素重要性的提升，

人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽逐漸形成了產(chǎn)學(xué)研深度合作的新模式，

主辦方囊括了政府、

企業(yè)、

高校和科研機構(gòu)等多個主體，

共同推動人工智能技術(shù)與數(shù)據(jù)要素的融合發(fā)展。賽事中，

參賽者不僅能夠通過競賽提升自身的數(shù)據(jù)處理和人工智能技術(shù)應(yīng)用能力，

還可以通過與企業(yè)合作，

將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，

為推動數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展貢獻力量。同時，

隨著數(shù)據(jù)跨境流動、

數(shù)據(jù)隱私保護等議題的日益緊迫，

競賽活動也越來越注重在合規(guī)前提下，

探索數(shù)據(jù)要素的合理利用和有效保護，

以此促進人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的健康、可持續(xù)發(fā)展。2023

年

10

月

25

日，

國家數(shù)據(jù)局正式掛牌成立。國家數(shù)據(jù)局的成立恰逢其時，

意義深遠。這將進一步加快全國統(tǒng)一、

輻射全球的數(shù)據(jù)大市場的建設(shè)，

推動數(shù)字經(jīng)濟加速發(fā)展。國家數(shù)據(jù)局統(tǒng)籌發(fā)展和安全，

充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資源作用和創(chuàng)新引擎作用，

不斷做強做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟，

促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，

為構(gòu)建新發(fā)展格局、

建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系、構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢提供有力支撐。人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽是在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下，

一種新興的、

旨在激發(fā)創(chuàng)新活力、

培養(yǎng)高端人才、

挖掘數(shù)據(jù)價值的新型競賽模式。此類競賽以其獨特的優(yōu)勢和特點，已經(jīng)成為推動人工智能技術(shù)進步和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的關(guān)鍵驅(qū)動力。人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽通常以公開或定向的數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，

邀請全球范圍內(nèi)的學(xué)者、研究人員、開發(fā)者以及學(xué)生等數(shù)字人才參與，圍繞數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、

圖像識別、

數(shù)據(jù)挖掘等核心領(lǐng)域展開角逐。通過競賽，

參賽者在限定時間內(nèi)完成算法設(shè)計、

模型構(gòu)建、

數(shù)據(jù)分析等工作，

以解決實際或模擬的復(fù)雜問題，

展示其在人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)上的先進性和應(yīng)用性。人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽形式多樣，

既有線上云端環(huán)境下的算法比拼，

也有線下實體空間里的技術(shù)展示與競技。賽題設(shè)計緊跟技術(shù)前沿與行業(yè)熱點，

既可以是技術(shù)挑戰(zhàn)賽，

如算法優(yōu)化、

模型訓(xùn)練

；

也可以是場景應(yīng)用賽，

如智慧城市、

智能制造、

金融科技等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新。此外，

部分競賽還配備了完善的評估體系，

包括自動化的代碼評審和數(shù)據(jù)結(jié)果評測，以及專家評審團的人工評定，確保了競賽的公平性和權(quán)威性。通過競賽，

能夠快速集中和培養(yǎng)一批具有實戰(zhàn)經(jīng)驗的高素質(zhì)人才，

通過高強度、

實戰(zhàn)性的競賽過程，鍛煉參賽者的跨學(xué)科綜合能力。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書08人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023推動人工智能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，

特別是對于數(shù)據(jù)要素的挖掘和利用，

通過優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程、

提高數(shù)據(jù)分析效率，

加速數(shù)據(jù)向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化。同時，

競賽集合了政府、

企業(yè)、學(xué)術(shù)機構(gòu)的力量，

構(gòu)建起產(chǎn)學(xué)研用一體的創(chuàng)新生態(tài)鏈，

實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高效配置與利用，

推動了人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。充分發(fā)揮了數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的作用，

通過合法合規(guī)的數(shù)據(jù)開放與共享，

探索公共數(shù)據(jù)要素在社會治理、

經(jīng)濟發(fā)展、

民生服務(wù)等多領(lǐng)域的價值實現(xiàn)。1.2人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽基本價值1.2.1公共數(shù)據(jù)要素價值挖掘與應(yīng)用探索2023

年

9

月，中國信息通信研究院發(fā)布《數(shù)據(jù)要素白皮書

(2023

年

)》。白皮書在《數(shù)據(jù)要素白皮書（2022

年）》的基礎(chǔ)上，

進一步探討數(shù)據(jù)要素理論認識，

聚焦過去一年來數(shù)據(jù)要素探索過程中不斷涌現(xiàn)的新模式、新業(yè)態(tài)、新熱點，重點關(guān)注資源、主體、市場、

技術(shù)四大方面的發(fā)展，

期望能為社會各界進一步參與數(shù)據(jù)要素實踐探索提供有價值的參考。政府擁有海量人口、

城市、

稅收、

工業(yè)等社會關(guān)鍵數(shù)據(jù)，

擔負著激發(fā)社會公共數(shù)據(jù)要素潛在價值、

引導(dǎo)社會經(jīng)濟良性發(fā)展、

提升人民生活水平的重要責任。創(chuàng)新公共數(shù)據(jù)要素流通方式，

激活數(shù)據(jù)要素潛能，

探索公共數(shù)據(jù)要素應(yīng)用方式是政府部門數(shù)字化建設(shè)工作的重要內(nèi)容。1.2.2賦能企業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)要素人才儲備在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大潮中，

企業(yè)對數(shù)據(jù)算法人才的渴求達到了前所未有的高度。人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽成為了企業(yè)快速聚集和識別此類人才的高效途徑。此類競賽不僅能夠吸引大量對人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)充滿熱情的專業(yè)人士參與，

而且通過實戰(zhàn)型的賽題設(shè)計，

直觀展現(xiàn)了參賽者的技術(shù)實力、

創(chuàng)新思維和問題解決能力。企業(yè)據(jù)此甄別并吸納優(yōu)秀人才，

不僅能夠直接充實其技術(shù)團隊，

提升研發(fā)能力，

更能優(yōu)化人才梯隊結(jié)構(gòu)，

為企業(yè)的長期發(fā)展奠定堅實的人才基礎(chǔ)。通過競賽機制，

企業(yè)能夠高效篩選出與企業(yè)文化相契合、

技術(shù)能力出眾的候選人，

實現(xiàn)人才儲備的戰(zhàn)略布局，

為未來的技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)拓展預(yù)留關(guān)鍵資源。1.2.3完善企業(yè)生態(tài)建設(shè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動下，

企業(yè)生態(tài)建設(shè)成為科技型企業(yè)增強市場競爭力的關(guān)鍵。通過舉辦人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽，

企業(yè)不僅能夠?qū)ν庹故酒湎冗M且強大的產(chǎn)品功能，

還能夠借由賽事的影響力強化品牌效應(yīng)，有效推動產(chǎn)品的市場推廣與銷售。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書09人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023競賽作為一種開放性平臺，

吸引著廣泛的開發(fā)者、

研究人員和企業(yè)用戶的參與，

這不僅擴大了企業(yè)用戶基礎(chǔ)，

更為企業(yè)生態(tài)的社區(qū)建設(shè)提供了豐富的源頭活水。參與者在競賽中交流分享的經(jīng)驗、

技術(shù)成果和創(chuàng)意，

為企業(yè)生態(tài)注入了源源不斷的創(chuàng)新內(nèi)容，

促進了服務(wù)與產(chǎn)品的迭代優(yōu)化。這種正向循環(huán)進一步增強了企業(yè)生態(tài)的吸引力和粘性，

構(gòu)建了更加開放、

活躍的開發(fā)者社區(qū)，

為科技型企業(yè)帶來了更強的市場競爭力和持續(xù)增長動力。1.2.4跨學(xué)科融合交流與高校人才培養(yǎng)利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)進行量化研究、

大樣本研究是目前學(xué)術(shù)界的主流研究方法之一，

人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽能夠有效促進數(shù)據(jù)科學(xué)人才與其他學(xué)科的融合交流。高校作為人才儲量最大的單位，

具備先天辦賽優(yōu)勢。相對于政府、

企業(yè)而言，

高校辦賽成本低，

依靠天然人才池，

可以獲得較高辦賽性價比。對于高校而言，

數(shù)據(jù)科學(xué)成為未來的主流研究領(lǐng)域是大勢所趨，

而數(shù)據(jù)科學(xué)不能只停留在課堂上，

必須通過實戰(zhàn)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，

人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽為高校提供了一個良好的實訓(xùn)機會，

讓高校數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科建設(shè)更加系統(tǒng)化，更加完整，同時可以提升學(xué)生數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用能力，促進高校人才培養(yǎng)。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書10人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition202302人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽賽事主體EventCompositionofAI&DataElementCompetitionAI&DATAELEMENTCOMPETITION人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20232.1主辦方人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽作為一種數(shù)據(jù)要素應(yīng)用形式，

能夠衍生出諸多價值路徑，

為數(shù)據(jù)要素所有者提供包括經(jīng)濟收益、

人才選拔、

政務(wù)開展等諸多價值?；谥鬓k方的價值訴求與身份定位，

人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的主辦方可以分為三大類

：

政府、

企業(yè)與科研機構(gòu)及高校。在

2022

年統(tǒng)計到的

288

道賽題中，

企業(yè)辦賽占據(jù)主流，

共計

144道，

占

比

50%

；

科

研

機

構(gòu)

&

高

校

賽

題

數(shù)

量

多

于

政

府

辦

賽，

共

計

98

道，

占

比34.03%

；

政府辦賽

46

道，占比

15.97%。圖2-12023競賽主辦方類型占比政府、

企業(yè)和科研機構(gòu)及高校這三方各有特色，

它們分別從政策引導(dǎo)、

市場驅(qū)動和技術(shù)研發(fā)的角度出發(fā)，

共同構(gòu)筑了人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的立體架構(gòu)，

有力地推動了這一領(lǐng)域的全面發(fā)展和繁榮。通過相互間的緊密合作與良性互動，

人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽正成為激發(fā)創(chuàng)新活力、培養(yǎng)高端人才、推動科技進步和產(chǎn)業(yè)升級的強大引擎。2.1.1政府政府作為重要的倡導(dǎo)者與監(jiān)管者，

不僅制定了相關(guān)政策以鼓勵和規(guī)范人工智能與數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域的健康發(fā)展，

還通過教育部門、

科技部門、

信息化部門等聯(lián)合發(fā)起此類競賽，

以推動國家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，培育高端創(chuàng)新人才，落實數(shù)據(jù)要素市場化改革。社保數(shù)據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)違章數(shù)據(jù)公共監(jiān)控……智慧政務(wù)智慧金融智能制造智慧城市……成熟企業(yè)創(chuàng)業(yè)團隊人民政府行政部門信息收集舉辦賽事成果轉(zhuǎn)化個人開發(fā)者數(shù)據(jù)要素數(shù)據(jù)擁有者數(shù)據(jù)分析

&

應(yīng)用開發(fā)價值激活圖2-2政府辦賽鏈路圖2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書12人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023政府在人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽中的角色至關(guān)重要，

它是賽事的宏觀調(diào)控者和重要推手。政府通過出臺相關(guān)政策法規(guī)，

為人工智能和數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域的發(fā)展提供制度保障，

營造有利于科技創(chuàng)新的良好環(huán)境。具體到賽事層面，

政府機構(gòu)如科技部、

教育部門、

工信部門等會聯(lián)手主辦或協(xié)辦此類競賽，

以國家戰(zhàn)略為導(dǎo)向，

設(shè)定符合國家科技發(fā)展規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)政策的競賽主題。政府主辦的賽事通常具有極高的權(quán)威性和公信力，

不僅能夠調(diào)動各方資源，

保證賽事的順利進行，

還可以吸引來自全球的頂尖團隊和個人參與。賽事的舉辦有助于推動國家人工智能與數(shù)據(jù)要素相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，

發(fā)掘并儲備高端人才，

同時也能引導(dǎo)和規(guī)范行業(yè)健康有序發(fā)展，促進產(chǎn)學(xué)研用的深度結(jié)合，加速科技成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。圖2-3典型政府賽事—山東省第五屆數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽2.1.2企業(yè)企業(yè)作為市場競爭的主體和技術(shù)創(chuàng)新的主力軍，

積極參與到人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的主辦工作中，

憑借其深厚的行業(yè)經(jīng)驗和市場敏感度，

基于自身的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)積累，洞察市場趨勢，

主動發(fā)起和主辦賽事，

以解決實際應(yīng)用場景中的痛點問題。企業(yè)主辦的賽事通常更加注重技術(shù)創(chuàng)新的實用性與商業(yè)化潛力，

旨在挖掘能夠直接服務(wù)于產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)品優(yōu)化或市場拓展的解決方案。企業(yè)通過競賽，

不僅可以吸引和篩選出具備優(yōu)秀技術(shù)和應(yīng)用能力的團隊或個人，

為其提供實際項目實踐的機會，

還能借此契機與參賽者建立起長期合作關(guān)系，

共同推動產(chǎn)品和服務(wù)的迭代更新。同時，

企業(yè)主辦的賽事還有助于塑造品牌形象，

展示企業(yè)的社會責任感和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力，進一步鞏固和提升其在行業(yè)內(nèi)的地位。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書13人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023圖2-4典型企業(yè)賽事—中國移動“梧桐杯”大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽2.1.3科研機構(gòu)&高?？蒲袡C構(gòu)與高校在人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽中承擔著創(chuàng)新源和人才培養(yǎng)基地的重任。它們主辦的賽事往往以基礎(chǔ)理論研究和前瞻性技術(shù)探索為主，

旨在引導(dǎo)參賽者攻克學(xué)術(shù)難題，推動學(xué)科邊界拓展和技術(shù)創(chuàng)新。科研機構(gòu)通過主辦競賽，

可以促進學(xué)術(shù)界的交流合作，

碰撞出新的研究火花，

孕育出具有顛覆性意義的創(chuàng)新成果。高校作為人才培養(yǎng)的主要場所，

通過主辦或參與此類競賽，可以提升在校學(xué)生和青年教師的實踐能力，

鍛煉其解決復(fù)雜問題的技巧，

同時也能激發(fā)學(xué)術(shù)好奇心和科研熱情，為人工智能與數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域輸送源源不斷的高質(zhì)量人才。圖2-5典型科研機構(gòu)賽事—猛犸杯國際生命科學(xué)數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽2.2賽事類型2.2.1算法賽算法賽是指以算法技術(shù)為核心，

針對具體問題設(shè)計具有客觀可量化評分標準的賽題，

通過算法搭建與大量數(shù)據(jù)分析解決具體問題的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽形式。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書14人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023算法賽面對不同辦賽主體產(chǎn)生了多種價值。在政府辦賽中，

算法賽開放大量公共服務(wù)數(shù)據(jù)，

創(chuàng)新政府數(shù)據(jù)開放方式，

讓地方公共數(shù)據(jù)惠及社會。在企業(yè)與科研機構(gòu)辦賽中，

算法賽能夠篩選技術(shù)人才與算法方案，

一方面解決人才精準招聘與技術(shù)交流的問題，

另一方面發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀算法，提升業(yè)務(wù)算法水平、完善業(yè)務(wù)算法體系，促進學(xué)術(shù)算法發(fā)展。圖2-6第三屆“梧桐杯”三大算法賽賽道2.2.2應(yīng)用賽應(yīng)用賽是指以實際需求為核心，

探索算法框架與實際需求的創(chuàng)新性結(jié)合方式，

同時綜合商業(yè)模式、

市場需求等因素的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽形式。應(yīng)用賽主要通過方案落地發(fā)揮價值，尤其政府辦賽提供的創(chuàng)業(yè)扶持、

資本對接、

宣傳推廣能夠促進優(yōu)秀項目加速孵化。賽事過程中提供的專業(yè)培訓(xùn)指導(dǎo)也能夠推進參賽方案的二次優(yōu)化，

增強落地可能性，

為民生福祉與經(jīng)濟發(fā)展做出貢獻。圖2-7第二屆移動云杯大賽應(yīng)用賽賽道2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書15人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20232.2.3技能賽專為企業(yè)、

工會以及其他組織內(nèi)部員工量身定制，

旨在提升員工在當今數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下的核心競爭力，

尤其是針對數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，

通過豐富的實戰(zhàn)演練與嚴謹?shù)目己藱C制，全面檢驗并提升參賽者的職業(yè)技能水平。賽題可覆蓋一系列重要技術(shù)板塊，

包括但不限于數(shù)據(jù)處理、

機器學(xué)習(xí)、

深度學(xué)習(xí)、

自然語言處理（NLP）、

圖像處理、

數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)技術(shù)等。針對不同的技能層級，

可設(shè)計不同的實操訓(xùn)練課程與考核內(nèi)容，

確保每位參賽者無論處于何種技術(shù)水平，

都能找到適合自己的挑戰(zhàn)，從而在實踐中不斷提升專業(yè)能力?？己诵问缴喜捎渺`活且多元化的試題結(jié)構(gòu)，

主辦方可根據(jù)實際需求自由配置各類題型，如單選題、

多選題、

判斷題以及填空題等。這種高度定制化的試卷設(shè)計能夠更好地適應(yīng)不同崗位與角色的技能評測需求。評分機制方面采取自動化與人工相結(jié)合的方式，

確保公正客觀的同時，

兼顧了主觀題目的評估靈活性。單選題和判斷題基于標準答案進行自動評分，

大大提高了批閱效率

；對于多選題，

可根據(jù)各個選項的重要性進行精細化賦分，

鼓勵參賽者全面理解問題

；填空題則引入了關(guān)鍵詞匹配自動評分功能，

同時保留了人工復(fù)核和評分的環(huán)節(jié)，

確保對參賽者答案的深度和準確性進行全面考量。圖2-8DC技能賽答題頁2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書16人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20232.2.4教學(xué)賽教學(xué)賽是近年來教育與職業(yè)技能培養(yǎng)領(lǐng)域的一種革新嘗試，

特別是在人工智能教育方面，

通過創(chuàng)新的教學(xué)賽形式，

實現(xiàn)了教育方式的融通與升級，

構(gòu)建了一個多元化、

融合型的學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境。首先，

教學(xué)賽作為一種新型教學(xué)手段，打破了傳統(tǒng)的課堂講授模式，

由高校教師發(fā)起，

以課程作業(yè)或者項目任務(wù)的方式

呈

現(xiàn)

給

學(xué)

生。這

種

競

賽

化

的

學(xué)

習(xí)

方式，

鼓勵學(xué)生將所學(xué)人工智能理論知識應(yīng)用于實際問題的解決中，

通過機器自動評分與代碼審查雙重考核機制，

確保了對學(xué)生實踐操作能力和理論知識掌握程度的精確評估，

從而開辟了一條全新的教學(xué)成果考核路徑。圖2-9DC教學(xué)賽在教學(xué)賽的設(shè)計上，

強調(diào)了實訓(xùn)場景的競技新模式，

努力打通高校教育與社會實踐的壁壘。通過精心策劃的比賽場景，

力求使教學(xué)訓(xùn)練環(huán)節(jié)盡可能接近真實的業(yè)務(wù)情境，

讓學(xué)生在富有競技性和趣味性的實戰(zhàn)環(huán)境中磨練技能，

深度體驗從理論到實踐的過程，

有效激發(fā)他們的學(xué)習(xí)積極性和創(chuàng)新潛能。總之，

教學(xué)賽是對傳統(tǒng)教育模式的一種有益補充和深化，

它能夠有效地將教學(xué)內(nèi)容與實際需求相結(jié)合，

培養(yǎng)學(xué)生們的自主探究能力和創(chuàng)新能力，

為我國人工智能教育事業(yè)的長遠發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。圖2-10DC競賽平臺哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）教學(xué)賽2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書17人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition202303人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽賽事架構(gòu)TheFrameworkofAI&DataElementCompetitionAI&DATAELEMENTCOMPETITION人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20233.1賽事方案設(shè)計3.1.1賽事方案人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的賽事方案設(shè)計主要指比賽的背景和機制設(shè)計，

確定賽事基調(diào)，

指導(dǎo)賽事落地，

包括組織架構(gòu)、

賽事類型、

賽程賽制、

概念包裝、

賽事獎項等內(nèi)容。組織架構(gòu)人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的組織架構(gòu)通常分為三個層級

：

指導(dǎo)單位、

主辦單位、

協(xié)辦單位。指導(dǎo)單位在政府背景賽事中出現(xiàn)較多，

主要為主辦單位的上級主管部門，

級別較高的指導(dǎo)單位能夠提升賽事級別與社會影響力。主辦單位主要為競賽組織的實際決策單位，

也是競賽的實際發(fā)起單位。協(xié)辦單位包括競賽的運營單位、

贊助單位以及其他相關(guān)單位。賽事類型目前常見的人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽主要分為算法賽與應(yīng)用賽兩類。算法賽是以算法技術(shù)為核心，

針對具體問題設(shè)計具有客觀可量化評分標準的賽題，

通過算法搭建與大量數(shù)據(jù)分析解決具體問題的人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽形式。應(yīng)用賽是指以實際需求為核心，探索算法框架與實際需求的創(chuàng)新性結(jié)合方式，

同時綜合商業(yè)模式、

市場需求等因素的人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽形式。算法賽以數(shù)據(jù)分析技術(shù)為核心，

采用機器客觀評分的考核方式，

注重參賽者個人技術(shù)實力的較量，

有助于實現(xiàn)技術(shù)人才選拔。同時，

算法賽需要大量數(shù)據(jù)作為支撐，

是促進公共數(shù)據(jù)開放與應(yīng)用的有效途徑。應(yīng)用賽以創(chuàng)新應(yīng)用方案為核心，

采用專家主觀評分的考核方式，

綜合考量參賽方案在專利技術(shù)、

市場需求、

商業(yè)模式等多維度的價值，

有助于選拔優(yōu)質(zhì)創(chuàng)業(yè)團隊與解決方案。同時，應(yīng)用賽對主辦方提供的數(shù)據(jù)量要求較低，賽事籌備的技術(shù)難度較低。同時，

由于大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能的深度綁定，

目前也出現(xiàn)了許多以仿真、

機器人為形式的人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書19人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023圖3-1應(yīng)用賽與算法賽特征對比賽程賽制人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽大多為開放競賽，

面向社會大眾或特定范圍征集參賽者，

如專門面向在校學(xué)生、

在職人士、

特定領(lǐng)域從業(yè)者等，

這類賽事以初賽

-

決賽的二輪賽制為基礎(chǔ)，

通過初賽過濾不符合技術(shù)要求的參賽者，

通過決賽進行最終排名。在兩輪賽制的基礎(chǔ)上衍生出了初賽

-

復(fù)賽

-

決賽的三輪賽制，

利用復(fù)賽對初賽晉級的選手進行更精準的篩選。與開放式競賽相對的是定向邀請賽，

由主辦方邀請參賽團隊，

這類賽事賽制較為自由，

參賽團隊較少，

可以采用多輪賽制，

也可以采用一輪賽制。競賽賽程視賽制而定，

在多輪賽制中初賽時間最長，

通常占賽事全程的一半

；

復(fù)賽時間較短，

供參賽者進行參賽方案優(yōu)化

；

決賽時間與復(fù)賽時間類似，

供參賽者進行方案的進一步優(yōu)化。一般來說，人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的總體賽程在

3

個月左右。賽事獎項人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的主要獎勵機制包括獎金、

獲獎證明、

政策扶持三方面。作為人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽最為直觀、

直接的激勵機制，

獎金數(shù)量與分配是影響參賽者競賽選擇的重要因素，

獎金與招募效果存在正相關(guān)關(guān)系。隨著近年來單場賽事規(guī)模擴大、賽題數(shù)量增加，

賽事總獎金水漲船高，

2023

年部分賽事獎金總額超過百萬元。獲獎證明是在校學(xué)生群體較重視的賽事獎項，

含金量較高的賽事獲獎證明能夠為其就業(yè)提供便利。政策扶持包括政府類賽事中的項目孵化政策、

人才引進政策與企業(yè)賽事中的就業(yè)支持政策。政府賽事主辦方為獲獎團隊提供場地支持、

政策支持與資本對接，

為獲獎人員提供落戶、

就業(yè)便利

；

企業(yè)賽事主辦方為優(yōu)秀選手提供面試直通車或入職邀請。優(yōu)厚的政策扶持能夠彌補獎金缺口，提升賽事吸引力與社會評價。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20233.1.2傳播方案賽事傳播是人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽運營過程中的重要環(huán)節(jié)，

一方面良好的賽事傳播夠吸引更多參賽者，

從而提升賽事水平

；

另一方面精準的賽事傳播能夠有效擴大賽事的社會影響力，

助力辦賽方的品牌建設(shè)。在面向社會大眾的一般賽事中，

傳播方案主要包含兩方面的內(nèi)容

：

賽事招募信息傳播與賽事成果傳播。賽事招募信息傳播是賽事整體傳播方案中最重要的部分，

合理配置賽事傳播渠道、

設(shè)計賽事傳播內(nèi)容是實現(xiàn)良好賽事招募效果的前提。目前較為常見的賽事招募信息傳播方式包括自媒體廣告投放、社群傳播、垂類平臺廣告投放等。賽事成果傳播是主辦方品牌傳播與成果展示的重要途徑，

能夠向社會公眾與領(lǐng)域內(nèi)人士傳遞品牌價值。常見的賽事成果傳播方式主要以新聞媒體傳播與垂類自媒體傳播為主。圖3-2DC競賽賽事傳播方案概覽3.1.3技術(shù)方案人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽以線上賽為主，

專業(yè)的技術(shù)支持是賽事籌備的必要條件。從賽事運行的角度，

賽事技術(shù)方案可以分為競賽環(huán)境搭建方案、

賽題與評分算法設(shè)計方案兩大類。競賽環(huán)境搭建方案人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽需要線上賽事運行環(huán)境，

主要表現(xiàn)為賽事網(wǎng)站以及相應(yīng)的競賽系統(tǒng)。其中競賽系統(tǒng)又分為作品提交系統(tǒng)、

主客觀評分系統(tǒng)、

賽事排行系統(tǒng)、

在線編程系統(tǒng)、算力設(shè)施等。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書21人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023賽題、數(shù)據(jù)與評分算法設(shè)計方案辦賽過程中，

賽題是最為關(guān)鍵的一環(huán)，

直接關(guān)系到辦賽需求的滿足、

賽事招募能力與賽事整體效果。賽題設(shè)計、

數(shù)據(jù)準備與評分算法的制定構(gòu)成了核心三要素，

直接影響賽事的成功與否。對于政府機構(gòu)而言，

賽題設(shè)計不僅要聚焦于數(shù)據(jù)的開放共享與實際問題的解決，

還需考慮如何吸引廣泛參與者，

這就要求賽題既要具備一定的挑戰(zhàn)性，

也要確保數(shù)據(jù)的可獲取性和代表性，

以激發(fā)不同背景選手的興趣與參與度。政府賽事應(yīng)注重數(shù)據(jù)集的構(gòu)建，

確保其質(zhì)量、

多樣性和隱私保護，

同時提供詳盡的數(shù)據(jù)說明文檔，

幫助參賽者快速理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與背景，

提高賽題的吸引力和可操作性。對于企業(yè)而言，

賽題設(shè)計需緊密結(jié)合業(yè)務(wù)痛點，

旨在挖掘具有解決實際問題能力的人才，

因此賽題難度和數(shù)據(jù)的針對性至關(guān)重要。企業(yè)應(yīng)精心挑選或合成與業(yè)務(wù)場景密切相關(guān)的數(shù)據(jù)集，

確保數(shù)據(jù)的時效性與真實性，

同時考慮數(shù)據(jù)的脫敏處理，

以保護敏感信息。在此基礎(chǔ)上，

同樣需要經(jīng)驗豐富、

技術(shù)水平較高的算法專家進行賽題優(yōu)化，

以及跟隨賽事進程，

不斷關(guān)注賽事進行的最新反饋，

確保賽題既能準確反映業(yè)務(wù)需求，

又能合理評估參賽者的技能水平。此外，

評分算法的設(shè)計應(yīng)綜合考慮解決方案的創(chuàng)新性、

實用性及技術(shù)難度，

以期全面評估參賽作品的價值。在整個賽事進程中，

數(shù)據(jù)的動態(tài)更新與反饋機制同樣重要。賽事主辦方根據(jù)賽事進展適時調(diào)整數(shù)據(jù)集，

引入更多樣化的真實場景數(shù)據(jù)，

以增強賽題的現(xiàn)實意義。同時，

通過算法專家的持續(xù)指導(dǎo)，

優(yōu)化評分算法，

確保其公正性與準確性，

及時反映參賽作品的最新進展與創(chuàng)新點，為賽事的公正評價與人才選拔提供可靠依據(jù)。3.2技術(shù)部署3.2.1平臺部署辦賽過程中必然需要賽事網(wǎng)站、

競賽系統(tǒng)、

在線算力與服務(wù)器。在算法賽中，

參賽者需要將作品上傳賽事網(wǎng)站或依靠賽事網(wǎng)站系統(tǒng)提供的在線編程功能進行方案開發(fā)，

在賽事后臺進行評分，

并將評分反饋給參賽者。這一整個過程都需要有功能完善的賽事平臺與足以匹配賽事需要的云計算資源。2010

年

Kaggle

競賽平臺在墨爾本成立，

標志著人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽商業(yè)化的成功，

以

Kaggle

平臺為代表的

Kaggle

競賽模塊也成為了競賽平臺的標準技術(shù)架構(gòu)，

主要包括參賽系統(tǒng)、在線實訓(xùn)系統(tǒng)與評分系統(tǒng)三大部分。參賽系統(tǒng)為參賽者提供報名、

組隊、

作品提交等基本功能，

主流競賽平臺也包括評論分享、社區(qū)交流等功能。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書22人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023在線實訓(xùn)系統(tǒng)是目前參賽算法開發(fā)的主流方式，

支持參賽者在競賽平臺的網(wǎng)站直接進行代碼開發(fā)與算法運行，

一方面降低了不同參賽者所擁有的算力資源對賽事結(jié)果的影響，提升比賽結(jié)果的公平性

；

另一方面可以通過云端環(huán)境保障賽事數(shù)據(jù)的安全性，

避免敏感數(shù)據(jù)外泄。評分系統(tǒng)能夠?qū)①愵}測試集數(shù)據(jù)導(dǎo)入選手提交的算法模型，

并自動計算模型準確性與運行效率等賽題評分的關(guān)鍵指標，

為參賽算法打分并生成實時排行，

根據(jù)評分規(guī)則全自動客觀評分維護賽事結(jié)果公正。在賽事部署策略中，

公有云因其靈活性和成本效益成為普遍選擇，

尤其適合需要快速擴展資源的比賽，

盡管這要求依賴云服務(wù)商來確保數(shù)據(jù)安全。私有云部署，

則為數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性要求極高的競賽提供了全面控制，

適合處理敏感信息，

盡管初期投入較大。混合云策略巧妙融合兩者，

利用公有云處理高計算需求，

同時在私有云保護敏感數(shù)據(jù)，

實現(xiàn)了靈活性與安全性的平衡。而對于處理極高度機密數(shù)據(jù)或在特定限制環(huán)境下的競賽，斷網(wǎng)或離線部署成為必要，

通過物理隔離確保數(shù)據(jù)安全無虞，

盡管這可能犧牲一定的便捷性和擴展性。因此，

根據(jù)賽事的具體需求、

數(shù)據(jù)敏感度、

成本考量及安全要求，

科學(xué)選擇公有云、

私有云、

混合云或斷網(wǎng)部署模式，

是確保競賽順利舉辦與數(shù)據(jù)安全的核心策略。近兩年，

云計算逐漸成為人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的主流技術(shù)應(yīng)用。為賽事賽題匹配相應(yīng)的云計算資源是舉辦人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽優(yōu)先考慮的問題之一，

其要求包括適當?shù)男詢r比、

穩(wěn)定性、

算力匹配等。適當、

穩(wěn)定的云計算資源可以提升參賽體驗、

降低賽事運營難度、

避免各類問題，

良好的性價比可以降低賽事成本，

實現(xiàn)資金合理化分配，并提升主辦單位復(fù)辦意愿。另外，

成熟的賽事系統(tǒng)能夠有效維護賽事數(shù)據(jù)安全。隨著數(shù)據(jù)在企業(yè)運營中的重要性逐漸增加，

數(shù)據(jù)安全逐漸成為辦賽過程中主辦方最為關(guān)心的問題之一，

如何在保障數(shù)據(jù)內(nèi)容完整傳遞到參賽者手中完成競賽的同時，

避免敏感數(shù)據(jù)外泄，

成為人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽技術(shù)籌備階段最為重要的問題。賽事數(shù)據(jù)需要在脫敏后應(yīng)用于賽事運行，

對于保密級別更高的數(shù)據(jù)，

脫敏處理不足以滿足保密性需求，

數(shù)據(jù)傳輸過程同樣需要采用完善的加密手段與平臺設(shè)計，

使數(shù)據(jù)保留在線上，而不會被參賽者非法下載轉(zhuǎn)作他用。根據(jù)具體賽題需求和數(shù)據(jù)敏感度的不同，

部署了數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)同平臺與計算資源的云端競賽環(huán)境可以選擇將賽題數(shù)據(jù)掛載在工具內(nèi)，

禁止參賽者將數(shù)據(jù)下載至本地，

防范數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書23人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023同時控制競賽平臺用戶訪問權(quán)限，

防止未授權(quán)用戶非法使用系統(tǒng)，

以身份識別、

登錄次數(shù)限制、賬號驗證、口令驗證等方式嚴控用戶數(shù)據(jù)訪問權(quán)限、界定訪問范圍。傳統(tǒng)競賽傳輸方式云端競賽傳輸方式參賽者報名參賽者報名云端競賽采用云端創(chuàng)建項目的方式下載數(shù)據(jù)集至本地取代本地創(chuàng)建項目，避免數(shù)據(jù)下載操作獲取項目權(quán)限創(chuàng)建項目云端查閱訓(xùn)練集數(shù)據(jù)算法模型搭建調(diào)用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)算法模型搭建調(diào)用測試集數(shù)據(jù)返回測試結(jié)果優(yōu)化模型本云地端操操作作,?除數(shù)訓(xùn)據(jù)練集提交模型至評分服務(wù)器服務(wù)器運行模型返回測試結(jié)果集內(nèi)數(shù)容據(jù)完外全完暴全露不可見優(yōu)化模型上傳結(jié)果，獲取成績提交模型，獲取成績圖3-3競賽數(shù)據(jù)傳輸方式對比在數(shù)據(jù)傳輸過程中采用

TLS

安全協(xié)議實現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾员Ｗo，

防止傳輸數(shù)據(jù)被嗅探和竊聽。在服務(wù)器之間傳輸數(shù)據(jù)、

用戶終端訪問應(yīng)用系統(tǒng)之間都支持通過支持安全傳輸協(xié)議與傳輸信息的加密實現(xiàn)傳輸安全。在數(shù)據(jù)儲存中對數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)敏感信息采用高強度數(shù)據(jù)庫口令保護，

減少數(shù)據(jù)庫口令被破解的風(fēng)險

；

對存放在數(shù)據(jù)庫中的敏感信息采取非對稱加密，

保證非法用戶即使進入數(shù)據(jù)庫也無法獲取有用信息。將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本、

音頻、

視頻通過加密后存放在文件系統(tǒng)，即使非法用戶獲取到文件也不能直接讀取文件的內(nèi)容。3.2.2定制化開發(fā)賽事主辦機構(gòu)和辦賽目標的多樣化導(dǎo)致不同賽事的差異逐漸擴大，

以

Kaggle

模式為基礎(chǔ)的標準人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽模塊（主要包括參賽系統(tǒng)、

在線實訓(xùn)系統(tǒng)與在線評分系統(tǒng)）已經(jīng)不足以滿足復(fù)雜化的賽事需求，

因此定制化開發(fā)幾乎成為國內(nèi)絕大部分賽事的硬性需求。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書24人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023定制化開發(fā)主要包括兩方面

：

前端展示開發(fā)與后端功能點開發(fā)，

在視覺展示、

交互體驗、功能特色、賽事流程等方面形成各自的賽事特色，以滿足不同主辦方的辦賽需求。前端展示開發(fā)前端展示開發(fā)指賽事網(wǎng)站頁面視覺效果和交互設(shè)計的開發(fā)，

如網(wǎng)站落地頁設(shè)計、

交互按鈕設(shè)計、

詳情頁入口設(shè)計等，

需要網(wǎng)頁

UI

設(shè)計與前端開發(fā)的配合，

是形成獨特賽事品牌的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。圖3-4賽事落地頁示例后端功能點開發(fā)后端功能點開發(fā)包括與前端展示的內(nèi)容對應(yīng)的功能點以及特殊的賽事系統(tǒng)功能，

如特殊的數(shù)據(jù)加密方式、數(shù)據(jù)傳輸方式、評分方式、在線答題、代碼評估等傳統(tǒng)賽事模塊之外的特殊功能。在賽事基本需求不變的情況下，

賽事后端功能點可以復(fù)用，

以縮減賽事平臺部署成本，

對于新的賽事品牌而言，

由于缺乏賽事平臺搭建經(jīng)驗，

往往需要依托于成熟的賽事平臺進行定制化開發(fā)，因此定制化的后端功能點開發(fā)是新賽事的必要環(huán)節(jié)。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書25人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20233.3賽事運營人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的流暢運行需要穩(wěn)定合理的賽事系統(tǒng)與高效精準的賽事運營相結(jié)合，

近年來人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽的形式逐漸復(fù)雜化，

附屬賽事活動越發(fā)多樣化，使數(shù)據(jù)科學(xué)賽事從數(shù)據(jù)與選手的鏈接轉(zhuǎn)變?yōu)橹鬓k方、

數(shù)據(jù)、

選手、

專家、

活動相關(guān)方等多方參與的有機整體，這些特征為賽事運營帶來了更大的挑戰(zhàn)。3.3.1賽事招募除極少數(shù)與參賽者有天然強關(guān)聯(lián)的主辦方（如高校）外，

大多主辦方與潛在參賽者具有距離。成熟的招募手段是辦賽效果與賽事完成度達成的關(guān)鍵，

利用適當?shù)倪\營手段增強賽事粘性，

引導(dǎo)參賽者走完從報名到完賽的全流程，

提高完賽

/

報名比。同時合理的招募方式也是控制賽事成本的重要手段，

篩選優(yōu)質(zhì)高效招募渠道，

提升招募成本投入產(chǎn)出比，并維系參賽者忠誠度，提升系列賽事復(fù)參率。另外，

在賽事進行過程中，

往往會出現(xiàn)各種各樣意想不到的問題，

輕則引發(fā)部分選手的不滿、

重則導(dǎo)致賽事停擺、

大批選手退賽，

因此辦賽還需要專人進行賽事運營（非計算機技術(shù)手段），

這對于賽事順利進行、

賽事目標高效達成以及打造口碑良好的賽事品牌具有重要作用。3.3.2選手運營選手運營是賽事運營的主要環(huán)節(jié)，

由于賽事形式逐漸復(fù)雜，

選手在參加競賽的過程中經(jīng)常遇到賽事規(guī)則不明確、

賽題要求不清晰、

賽事系統(tǒng)故障、

賽題數(shù)據(jù)不完整等問題，

這些問題一方面阻礙了賽事的正常運行，

需要專人負責收集選手的反饋信息，

并交由相關(guān)技術(shù)人員進行修改更正

；

另一方面可能引發(fā)參賽者不滿情緒，

阻礙賽事正常進行甚至引發(fā)負面輿論，

對主辦方社會形象造成不利影響，

需要運營人員及時進行公關(guān)安撫，

降低負面輿論聲浪，維護賽事良好聲望。3.3.3專家運營在近年來的賽事實踐中，

客觀評分與專家主觀評審相結(jié)合是絕大多數(shù)賽事決賽的主要形式，

尤其在應(yīng)用賽中，

專業(yè)水平高、

行業(yè)聲望大的專家評審是維護賽事結(jié)果公平合理的重要因素。因此，

專家評審的邀請與接待也是人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽運營的重要工作之一。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書26人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20233.3.4社區(qū)運營人工智能競賽具有天然的社區(qū)效應(yīng)，

越來越多數(shù)據(jù)科學(xué)人才選擇參賽以實踐理論技能，并在過程中進行持續(xù)的協(xié)作、

交流和討論，

形成了具有專業(yè)屬性的社區(qū)雛形。以全球最大的人工智能競賽平臺

Kaggle

為例，

作為全球最大的數(shù)據(jù)科學(xué)人才社區(qū)，

在與不同機構(gòu)組織合作舉辦人工智能競賽之外，

Kaggle

還以數(shù)據(jù)集、

開源代碼項目分享等豐富的內(nèi)容吸引人才匯集，

在其數(shù)據(jù)科學(xué)的成長發(fā)展之路上不斷進行助力和賦能，

從而使得海量處于不同成長階段的專業(yè)人才均對其產(chǎn)生了強大的粘性。數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)集聚的人才來自不同行業(yè)不同職能，

能夠及時響應(yīng)復(fù)雜多元的競賽需求，

為人工智能競賽的成功舉辦提供了復(fù)合能力的全方位支持?；钴S的互動交流也在社區(qū)上不斷沉淀著技術(shù)先進、

應(yīng)用成熟的真實案例，

突破固有認知的創(chuàng)新源源不斷地發(fā)生，

進而為人工智能競賽基礎(chǔ)上的數(shù)字化創(chuàng)新提供了底層支持。3.3.5活動運營人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽逐漸成為主辦方品牌生態(tài)的組成部分，

與賽事相關(guān)的附屬活動成為賽事設(shè)計的重要組成部分?；顒舆\營與線上賽事運營不同，

涉及線下活動策劃、

運營、現(xiàn)場搭建、組織協(xié)調(diào)等會務(wù)類工作，需要具有會務(wù)從業(yè)經(jīng)驗的人員組織實施開展。圖3-5第三屆“梧桐杯”大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽總決賽線下活動2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書27人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023線下賽事通常可以分為兩類

：

線下答辯與線下對抗。線下答辯線下答辯主要提供作品說明和答疑解惑兩種功能，

這兩種功能在應(yīng)用賽中更加明顯。應(yīng)用賽通常不適用客觀可量化的評價指標，

以評委主觀評分為主要評審方式。在這種評分模式下，

PPT

與產(chǎn)品

/

方案說明文檔并不能全方位展示產(chǎn)品

/

方案的實用性和創(chuàng)新性，線下答辯過程中評委與參賽者的問答互動能夠有效改善評委對產(chǎn)品

/

方案的認知，

并消除誤解和疑義。在算法賽中，

通常以算法模型的準確性、

運行效率、

運行時長等客觀可量化標準作為評分基準，

線下答辯的重點更多地集中于模型的創(chuàng)新性、

通用性等方面。同時專家評審的有效建議也可以幫助參賽者提升模型效率，

拓寬設(shè)計思路，

促進參賽者技術(shù)成長。圖3-6線下答辯示例現(xiàn)場競技現(xiàn)場對抗是創(chuàng)新型的線下競賽方式，

常見的現(xiàn)場對抗有攻防對抗、

黑客馬拉松等?，F(xiàn)場對抗要求參賽者在短時間內(nèi)依靠有限資源呈現(xiàn)最優(yōu)的作品成果，

對參賽者實力考驗較大。攻防對抗攻防對抗通常用于涉及安全的賽題當中，

參賽者被分為進攻與防御兩組，

根據(jù)賽題要求進行分組對抗，

以淘汰制或積分制方式進行評比。攻防對抗對賽題、

數(shù)據(jù)、

組織能力、參賽者水平都有較高要求，組織成本較高。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書28人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023圖3-7攻防對抗示例黑客馬拉松黑客馬拉松是程序

/

產(chǎn)品設(shè)計賽事的常見組織方式，

要求參賽者在指定時間內(nèi)（時間較短，

通常為

12/24/36/48/72

小時），

在指定場地內(nèi)完成作品設(shè)計、

程序編寫、

運行測試、程序優(yōu)化、作品提交。這種方式是對參賽者知識積累、技術(shù)沉淀、設(shè)計思路的挑戰(zhàn)，

這種競賽模式主要針對人才發(fā)掘，

在一定程度上犧牲作品水平的同時，

挖掘更具技術(shù)實力的人才。圖3-8黑客馬拉松示例2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書29人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023實時刷榜實時刷榜是黑客馬拉松在人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽中的一種延伸探索，其基本組織方式與黑客馬拉松類似：組織參賽者在限定場地、限定時限內(nèi)完成競賽任務(wù)。不同的是黑客馬拉松往往采用現(xiàn)場發(fā)布賽題任務(wù)、現(xiàn)場設(shè)計方案、現(xiàn)場編程的方式進行，實時刷榜則作為一場大型賽事的決賽，讓參賽者攜既有方案、模型現(xiàn)場進行優(yōu)化，通過大屏實時展示成績營造緊張的競賽氛圍，激發(fā)參賽者潛力。圖3-9實時刷榜示例3.4賽事結(jié)果呈現(xiàn)3.4.1賽事手冊賽事手冊常見于應(yīng)用賽，應(yīng)用賽中賽事成果以方案為主，且通常涉及專利技術(shù)，單一的成績排名難以體現(xiàn)多樣化的賽事成果產(chǎn)出。賽事手冊篇幅限制小，能夠充分體現(xiàn)主辦機構(gòu)、參賽團隊、參賽方案、相關(guān)專利技術(shù)等內(nèi)容，在線下活動中進行發(fā)放，能夠擴大賽事成果傳播效果，促進參賽方案展示效果，提升賽事方案落地的可能性。圖3-10賽事手冊示例2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書30人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20233.4.2新聞報道賽程關(guān)鍵節(jié)點的新聞通稿是絕大部分賽事，尤其是政府背景賽事的標準流程。一方面向業(yè)界展示賽事進程與賽事成果，另一方面對于提升主辦機構(gòu)社會影響力，提升主辦機構(gòu)品牌輿論權(quán)重等具有重要作用。圖3-11新聞通稿示例3.4.3會議/論壇發(fā)表人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽起源于學(xué)術(shù)會議，

首次人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽是

1997

年由ACM

（國際計算機學(xué)會）

分支機構(gòu)

SIGKDD

（數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)專委會）

發(fā)起的第一屆

KDDCUP，

迄今共舉辦了

25

屆，

被譽為數(shù)據(jù)科學(xué)“世界杯”。人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽與學(xué)術(shù)會議和商業(yè)論壇具有深厚淵源，

現(xiàn)在仍有許多學(xué)術(shù)會議和商業(yè)論壇將競賽作為重要的附屬活動，

將賽事線下決賽作為活動的環(huán)節(jié)之一，

借助會議和論壇本身的行業(yè)影響力，提升賽事影響力和賽事成果的展示傳播效果。如

2023

猛犸杯國際生命科學(xué)數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽決賽頒獎儀式直接在蓮都區(qū)人才科技賦能美麗健康產(chǎn)業(yè)高峰論壇現(xiàn)場進行，

并將賽事成果手冊現(xiàn)場發(fā)放，

將賽事成果直接傳遞到業(yè)界人士手中，實現(xiàn)精準觸達，提升賽事方案落地空間。圖3-122023MICOS決賽暨蓮都區(qū)人才科技賦能美麗健康產(chǎn)業(yè)高峰論壇現(xiàn)場2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書31人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20233.4.4項目孵化賽事方案孵化落地是賽事成果轉(zhuǎn)化最直接的方式，但落地難度較大。成功的賽事項目孵化需要多方因素互相配合。常見阻礙賽事項目落地的因素包括方案因素、政策因素、資本因素等。在應(yīng)用賽中，參賽團隊包括企業(yè)團隊、大學(xué)生團隊、創(chuàng)業(yè)團隊等，各類方案側(cè)重點不同，難以實現(xiàn)專利技術(shù)、創(chuàng)意性、商業(yè)性、落地性的有效結(jié)合，尤其是大學(xué)生團隊方案往往缺少成熟可行的商業(yè)模式，難以落地。對于賽事優(yōu)秀方案可以進行標準化，形成可復(fù)制的解決方案，在不同地區(qū)或領(lǐng)域進行推廣和優(yōu)化，并與上下游企業(yè)合作，如硬件供應(yīng)商、軟件開發(fā)商、系統(tǒng)集成商等，共同打造完整的解決方案。在算法賽中，企業(yè)可搭建算法交易平臺或云服務(wù)，將優(yōu)秀的算法模型作為服務(wù)出售，供其他企業(yè)或開發(fā)者按需調(diào)用。這種方式降低了技術(shù)壁壘，加速了算法成果的市場滲透。同時引導(dǎo)參賽團隊對原創(chuàng)算法進行專利申請，形成知識產(chǎn)權(quán)保護體系，通過專利授權(quán)模式，將算法許可給有需求的企業(yè)使用，實現(xiàn)技術(shù)變現(xiàn)。企業(yè)也可為參賽者提供職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)與專業(yè)技能培訓(xùn)，增強其就業(yè)競爭力。通過賽事組織線上或線下培訓(xùn)課程，涵蓋算法優(yōu)化、項目管理、商業(yè)分析等多個領(lǐng)域，幫助參賽者全面提升個人能力。國內(nèi)較為成功的項目孵化賽事是“浙江數(shù)據(jù)開放創(chuàng)新應(yīng)用大賽”，大賽一等獎作品《山鄉(xiāng)共富小助手》融合了民宿相關(guān)信息、民宿周邊人文自然信息、農(nóng)特產(chǎn)品信息等9類公共數(shù)據(jù)，破解了民宿產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不均衡、規(guī)模不經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)鏈不完整、帶動力不強等問題，當前已在安吉縣進行試點，接入民宿829家，客房1.1萬間，床位4.9萬張。大賽一等獎作品《安迅應(yīng)急救援產(chǎn)業(yè)互聯(lián)》，迭代升級為現(xiàn)在的“救在身邊”應(yīng)用，已實現(xiàn)從臺州512公里向全省4158公里的高速運營覆蓋?！逗Ｑ蟆扒宓婪颉贝八廴痉乐螒?yīng)用》讓處置企業(yè)提高效益20%，大幅降低政府治理費用80.6%，在全國2520個萬噸級泊位推廣；《“反詐一哥”應(yīng)用》已精準宣防易受騙人員及預(yù)警潛在受害人381972人次，攔截勸阻案件4143起，防損金額1.3億元；《碳效碼》應(yīng)用為湖州全市3700余家規(guī)上工業(yè)企業(yè)“精準畫像”。圖3-132022浙江數(shù)據(jù)開放創(chuàng)新應(yīng)用大賽優(yōu)秀成果亮相互聯(lián)網(wǎng)大會2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書32人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023WhitePaperofAI&DataElementCompetition202304人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽2023發(fā)展趨勢與前景展望2023DevelopmentTrendsandProspectsofAI&DataElementCompetitionAI&DATAELEMENTCOMPETITION人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20234.1競賽發(fā)展現(xiàn)狀4.1.1數(shù)據(jù)要素與數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化導(dǎo)向2024

年

1

月發(fā)布的《“數(shù)據(jù)要素

×”三年行動計劃（2024—2026

年）》，

從制造、

商貿(mào)、

金融產(chǎn)業(yè)著手發(fā)力，

為數(shù)據(jù)要素在高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮“乘數(shù)效應(yīng)”提供了更為明確的落實路徑和發(fā)展框架。生產(chǎn)、

商業(yè)、

服務(wù)等模式將依托擁有更廣闊發(fā)展空間的數(shù)據(jù)要素，不斷創(chuàng)新成長，為接下來中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展“鋪路架橋”。圖4-1《數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》數(shù)據(jù)要素賦能產(chǎn)業(yè)技術(shù)，

創(chuàng)新生產(chǎn)模式。當前我國正堅持以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化雙輪驅(qū)動為企業(yè)生產(chǎn)、

產(chǎn)業(yè)升級提供更多機會。在數(shù)據(jù)要素的持續(xù)推動下，

數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正實現(xiàn)深度融合，

借助物聯(lián)網(wǎng)、

自動化等新技術(shù)打造智能制造，

升級先進供應(yīng)鏈。通過“數(shù)據(jù)要素

×”，

為勞動者提供學(xué)習(xí)、

掌握先進技術(shù)的機會，

從過去技術(shù)升級服務(wù)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)要素流通創(chuàng)新生產(chǎn)模式全鏈優(yōu)化。在數(shù)據(jù)要素的推動下，

制造更智能，

供應(yīng)鏈更先進，

勞動者更全面，

提效、

降本、

加速升級的新生產(chǎn)模式有望實現(xiàn)。數(shù)據(jù)要素培育新業(yè)態(tài)，

創(chuàng)新商業(yè)模式。大批企業(yè)正借力數(shù)據(jù)要素持續(xù)探索新商業(yè)模式。2022

年，

我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達

1.57

萬億元。數(shù)據(jù)要素所催生出的新消費、

新業(yè)態(tài)、新品牌，

正為商業(yè)模式升級創(chuàng)新加速。一方面，

基于用戶行為數(shù)據(jù)的精準廣告投放和需求響應(yīng)式零售不斷進入市場。另一方面，

數(shù)據(jù)要素的運用和復(fù)用為不同行業(yè)創(chuàng)造新的價值增量，

發(fā)揮自身的“乘數(shù)效應(yīng)”。當前，

已經(jīng)涌現(xiàn)出數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、

數(shù)據(jù)交易仲裁等新型商業(yè)模式。上海交易所在開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)登記評估業(yè)務(wù)后，

數(shù)據(jù)產(chǎn)品累計掛牌超

800個，

交易額超

1

億元。以數(shù)據(jù)要素為主導(dǎo)的新商業(yè)模式正在打破傳統(tǒng)商業(yè)模式單一的生產(chǎn)、銷售、服務(wù)路徑，不斷激發(fā)企業(yè)潛力。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書34人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023數(shù)據(jù)要素激活市場潛能，

創(chuàng)新服務(wù)模式。在全球數(shù)字化的浪潮下，

越來越多企業(yè)逐漸理解與數(shù)據(jù)要素協(xié)同發(fā)展的重要性。在數(shù)據(jù)要素的作用下，

我國市場的

“數(shù)據(jù)”

特征越發(fā)明顯，

服務(wù)模式正迎來轉(zhuǎn)型期。金融科技服務(wù)方面，

數(shù)據(jù)要素使得信貸評估、

風(fēng)險控制等環(huán)節(jié)更加科學(xué)。在能源管理方面，

利用數(shù)據(jù)要素服務(wù)智慧能源的調(diào)度與優(yōu)化成為常態(tài)。在政企服務(wù)方面，

“數(shù)字資產(chǎn)化服務(wù)”幫助政府、

企業(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，

服務(wù)模式不斷同各產(chǎn)業(yè)、

企業(yè)擦出新的火花，

在激活市場潛能的過程中帶來更多力量。在社會服務(wù)方面，

跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合能夠帶來新的知識產(chǎn)生和價值提升，

信息的有效傳遞能夠為工作提升效率，

全國性的數(shù)據(jù)要素公共服務(wù)平臺也在逐步打造，

在促進數(shù)據(jù)要素市場規(guī)范的同時為數(shù)據(jù)流通合規(guī)提供公共保障。生產(chǎn)、

商業(yè)、

服務(wù)正在數(shù)據(jù)要素的“乘數(shù)效應(yīng)”下加快升級，

為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、

創(chuàng)新性發(fā)展注入來自數(shù)據(jù)要素的驅(qū)動力。數(shù)據(jù)要素在生產(chǎn)領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新推動市場升級，

商業(yè)領(lǐng)域的運用催生全新的商業(yè)模式，

服務(wù)領(lǐng)域的數(shù)字化、

定制化引發(fā)市場變革。在數(shù)字經(jīng)濟時代，

數(shù)據(jù)的作用已不僅限于流通，

而是成為推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵要素之一。

“數(shù)據(jù)要素

×”

為中國產(chǎn)業(yè)的新發(fā)展開辟了廣闊的市場前景，

正迅速引領(lǐng)著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和創(chuàng)新性發(fā)展。在我國數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展的背景下，

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模和能級的不斷提升將為更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用奠定堅實基礎(chǔ)。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，

更多更有價值的數(shù)據(jù)將會產(chǎn)生，

為創(chuàng)造更加豐富的應(yīng)用場景提供了無限可能。三年行動計劃的實施將成為推動數(shù)據(jù)要素在各行各業(yè)廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵一步，

為經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展提供切實助力。數(shù)據(jù)要素潛力的充分釋放，將推動更多產(chǎn)業(yè)“駛向”數(shù)字藍海。4.1.2賽題統(tǒng)計與分析2023

年各大賽事平臺共統(tǒng)計到

288

道賽題，

賽題數(shù)量位居前三名的平臺分別為

：

DC平臺

83

道

；

阿里天池平臺

44

道賽題

；

Kaggle

平臺

35

道賽題。各平臺賽題數(shù)量分布如下

：2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書35人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023計算機視覺（CV）賽事依舊是最大熱門人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽與當下熱點技術(shù)應(yīng)用緊密相關(guān)，

計算機視覺技術(shù)的成熟推動了自動駕駛、

智能機器人等行業(yè)的爆發(fā)式增長，

同時熱點行業(yè)反向帶動計算機視覺相關(guān)技術(shù)進入大眾視野，普遍應(yīng)用于多重領(lǐng)域。2022

年統(tǒng)計的賽題中，計算機視覺（以下統(tǒng)稱

CV）相關(guān)賽題占比

36.5%，占比最大，而在

2023

年統(tǒng)計到的

288

道賽題中，

計算機視覺相關(guān)賽題占比

26.94%，

依舊是占比最大的技術(shù)方向。圖像采集設(shè)備在各類行業(yè)中的普及為

CV

技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供了廣闊空間，

使

CV

技術(shù)成為最適合跨行業(yè)應(yīng)用的人工智能技術(shù)，

賦能自動駕駛、

醫(yī)療影像識別、水下勘探、行為識別、成品檢測、遙感測繪等諸多領(lǐng)域。因此，越來越多的相關(guān)企事業(yè)單位通過人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀

CV

人才、挖掘優(yōu)質(zhì)解決方案。生物醫(yī)藥類賽事數(shù)量快速增長2023

年生物醫(yī)藥類賽事相比

2022

年數(shù)量大幅增加，

占比

14%，

這一趨勢不僅反映了生物醫(yī)藥領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，

也彰顯了社會對生物醫(yī)藥科技創(chuàng)新的高度重視。在過去的一年里，

隨著生物醫(yī)藥技術(shù)的不斷進步和市場需求的持續(xù)增長，

越來越多的企業(yè)和機構(gòu)開始關(guān)注并投入到這一領(lǐng)域中來，希望通過舉辦各種賽事來推動技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。具體來說，

這些生物醫(yī)藥類賽事涵蓋了基因編輯、

細胞治療等多個領(lǐng)域。這些賽事不僅為參賽者提供了展示研究成果和實力的平臺，

也促進了生物醫(yī)藥技術(shù)的交流和合作，

推動了行業(yè)的快速發(fā)展。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書36人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023此外，生物醫(yī)藥類賽事的增加也體現(xiàn)了政府和社會各界對生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的支持和投入。政府出臺了一系列政策措施，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，推動生物醫(yī)藥技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。同時，社會投資機構(gòu)也積極參與到生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的投資中來，為創(chuàng)新型企業(yè)提供了資金支持和市場機會。大模型賽事數(shù)量大幅度增長2023年，AIGC（Arti?cialIntelligenceGeneratedContent）賽事在全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，這一現(xiàn)象充分反映了AI技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)交匯地帶的巨大潛力。隨著AIGC技術(shù)日趨成熟，其應(yīng)用場景從最初的文本創(chuàng)作拓展至圖像生成、音頻合成、視頻制作乃至虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域，賽事主題也隨之豐富多樣。例如，參賽隊伍被要求開發(fā)創(chuàng)新的AI模型，能夠在不同情境下高效、準確地生成內(nèi)容，并考慮模型的創(chuàng)新性、實用性、效率及原創(chuàng)度等多個維度。不僅如此，比賽還特別關(guān)注如何通過大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化AIGC系統(tǒng)的性能，以及如何解決由此帶來的版權(quán)、倫理和社會影響等問題。這些賽事不僅是技術(shù)展示的舞臺，更是探索AIGC商業(yè)化路徑、推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的催化劑，同時也為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界培養(yǎng)了大量的交叉領(lǐng)域人才。圖4-2AIGC賽題示例2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書37人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023新能源汽車與智能汽車發(fā)展帶動車輛類賽事增長伴隨新能源汽車產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，

以自動駕駛為核心的相關(guān)技術(shù)競賽如雨后春筍般涌現(xiàn)。2023

年，

許多賽事將重心轉(zhuǎn)向了電動汽車的設(shè)計優(yōu)化、

電池管理系統(tǒng)、

充電網(wǎng)絡(luò)解決方案以及高級輔助駕駛系統(tǒng)

（ADAS）

等方面。尤其在全自動駕駛賽道，

賽題要求參賽團隊結(jié)合硬件設(shè)施與軟件算法，

實現(xiàn)在真實環(huán)境中的安全、

高效行駛。這些賽事不僅推動了新能源汽車核心技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化進程，

還促進了跨學(xué)科協(xié)作，

包括機械工程、

電氣工程、

計算機科學(xué)以及交通運輸規(guī)劃等多個領(lǐng)域的交融。此外，

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全防護、

交通流量分析與預(yù)測、

以及能源管理等議題也在各類賽事中得到深入探討。圖4-32023年全球智能汽車AI挑戰(zhàn)賽自然語言處理賽事數(shù)量顯著增長自然語言處理（NLP）作為

AI

領(lǐng)域的重要分支，

在

2023

年的各類競賽中占據(jù)了愈發(fā)重要的位置。賽事涵蓋語義理解、情感分析、文本生成、機器翻譯、問答系統(tǒng)等諸多細分方向。這些比賽鼓勵參與者開發(fā)出更智能的語言模型，

提高機器理解和生成人類語言的能力，

甚至實現(xiàn)跨文化和跨語言的有效溝通。其中，

借助大型語言模型開展的創(chuàng)新性任務(wù)，

如生成具有邏輯連貫性和創(chuàng)造性文本的比賽項目尤為引人注目。此類賽事的成功舉辦，極大地推動了

NLP

前沿技術(shù)的研發(fā)速度，也為社交媒體、在線教育、新聞媒體等行業(yè)提供了更多的智能化解決方案。圖4-32023語言與智能技術(shù)競賽2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書38人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書2023數(shù)據(jù)挖掘類賽題數(shù)量同比減少雖然數(shù)據(jù)挖掘一直是人工智能領(lǐng)域的一項基石技術(shù)，

但在

2023

年的競賽環(huán)境中，

其專屬賽題的數(shù)量有所下降。這并非表明數(shù)據(jù)挖掘的重要性減弱，

而是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日益普及，

且已被廣泛融入到各類

AI

問題中，

成為了眾多其他類型賽題的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。與此同時，

隨著大數(shù)據(jù)分析進入深水區(qū)，

部分競賽開始側(cè)重于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)科學(xué)問題，

如異構(gòu)數(shù)據(jù)集成、

因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)、

實時數(shù)據(jù)分析等更高層次的應(yīng)用場景。因此，

盡管獨立數(shù)據(jù)挖掘類賽題減少，

但其內(nèi)涵與影響力卻在更廣泛的

AI

競賽體系中得到了深化和擴展。元宇宙與區(qū)塊鏈賽題熱度降溫與前兩年相比，

2023

年的元宇宙與區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)的專項競賽數(shù)量呈現(xiàn)出降溫態(tài)勢。這主要是由于這兩個領(lǐng)域的概念炒作經(jīng)過一段時間后，

市場和學(xué)術(shù)界逐漸回歸理性，

開始更加注重落地應(yīng)用與實際價值。盡管如此，

諸如虛擬現(xiàn)實交互設(shè)計、

數(shù)字資產(chǎn)交易機制、

去中心化身份認證等關(guān)鍵議題仍在特定的科技競賽中占有一席之地。而那些著眼于構(gòu)建可信、

安全、

可擴展的元宇宙基礎(chǔ)設(shè)施，

以及致力于改進區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融、

物聯(lián)網(wǎng)安全、

版權(quán)保護等領(lǐng)域應(yīng)用的賽題，

依然吸引了大量參賽者的積極參與。這意味著盡管整體賽題數(shù)量減少，

但對于元宇宙和區(qū)塊鏈的實際技術(shù)研發(fā)與實踐應(yīng)用的關(guān)注并未減少，反而更加聚焦和務(wù)實。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書39人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20234.1.3賽事主體統(tǒng)計與分析在

2023

年，

人工智能與數(shù)據(jù)要素相關(guān)的各類賽事主辦方呈現(xiàn)出顯著的變化趨勢，

其中高校和科研機構(gòu)主導(dǎo)的賽事數(shù)量明顯增多，

且更加緊密地與企業(yè)界合作，

形成產(chǎn)學(xué)研深度融合的新模式。一方面，

隨著人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)在教育與研究領(lǐng)域的深入滲透，

高校與科研機構(gòu)舉辦的賽事逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。這些賽事不僅聚焦于基礎(chǔ)理論的研究突破和技術(shù)創(chuàng)新，

而且更加注重解決實際場景下的復(fù)雜問題。在賽事設(shè)計上，

強調(diào)跨學(xué)科交叉融合，

鼓勵學(xué)生與研究人員在多模態(tài)數(shù)據(jù)分析、可信

AI、以及開發(fā)運維一體化等前沿方向開展探索。此外，

越來越多的企業(yè)選擇與高校和科研機構(gòu)聯(lián)手舉辦賽事，

通過提供真實業(yè)務(wù)場景、

海量數(shù)據(jù)資源以及技術(shù)支持，

幫助參賽者將理論研究成果轉(zhuǎn)化為有市場潛力的應(yīng)用解決方案。這種深度綁定的合作形式有助于加速科技成果產(chǎn)業(yè)化進程，

并為培育新一代

AI

與數(shù)據(jù)科學(xué)人才創(chuàng)造了優(yōu)越的實戰(zhàn)環(huán)境。另一方面，

在宏觀政策調(diào)整和技術(shù)市場自我調(diào)節(jié)的影響下，

由政府直接主辦的賽事數(shù)量呈現(xiàn)下降態(tài)勢。這并非意味著政府對科技創(chuàng)新的支持力度減弱，

而是政府職能轉(zhuǎn)向更為精準高效的引導(dǎo)和服務(wù)。政府更多地通過出臺相關(guān)政策、

搭建創(chuàng)新平臺、

優(yōu)化資源配置等方式間接助力各類賽事活動，

從而鼓勵多元主體參與并提高賽事的社會效益與經(jīng)濟效益。同時，

政府還積極倡導(dǎo)和支持公私合營的辦賽模式，

促使企業(yè)在賽事組織中發(fā)揮更大作用，進一步提升了賽事的質(zhì)量和影響力。總結(jié)來說，

2023

年的賽事主體結(jié)構(gòu)變遷反映出產(chǎn)學(xué)研結(jié)合愈發(fā)緊密的發(fā)展趨勢，

高校與科研機構(gòu)通過舉辦或聯(lián)合企業(yè)舉辦賽事，

強化了技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)需求的對接，

而政府則通過轉(zhuǎn)變角色，

從直接操盤轉(zhuǎn)變?yōu)槟缓笳{(diào)控和賦能者，

共同推動了人工智能與數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域的賽事活動向著更專業(yè)、更具實效的方向邁進。2023人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書40人工智能與數(shù)據(jù)要素競賽白皮書20234.1.4賽事類型發(fā)展趨勢競技形式滲入賽事線下活動2023

年人工智能賽事在結(jié)構(gòu)和組織形式上發(fā)生了顯著變化，

對抗類賽事的數(shù)量明顯增長，

且更多地與大型行業(yè)大會、

論壇等活動緊密結(jié)合，

形成協(xié)同效應(yīng)。此類賽事不再僅僅是技術(shù)實力的競技場，

而是逐漸演變成為展示前沿技術(shù)、

交流創(chuàng)新思想的重要平臺。例如，

不少

AI

開發(fā)者大會在議程中嵌入了對抗型挑戰(zhàn)賽環(huán)節(jié)，

比如自動駕駛挑戰(zhàn)賽、機器人足球賽、

無人機競速等，

這些賽事往往緊隨學(xué)術(shù)研討和技術(shù)分享之后，

讓參會者有機會親眼見證理論研究成果的實際應(yīng)用效果。這種同步進行的方式提升了觀眾的參與度和體驗感，

增強了賽事的社會影響力，

同時也為企業(yè)和研究團隊搭建