2021人工智能競賽白皮書

2021人工智能競賽白皮書1000場競賽的深度分析HeywhaleioJi中國信息通信研究院目錄第一章人工智能競賽是數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的重要推第二章人工智能競賽是敏捷的數(shù)據(jù)探索與應用創(chuàng)新第三章人工智能競賽幫助促進高校的學科交叉與產(chǎn)1.自我效能感2.內(nèi)部滿足感3.外部報酬1.主辦方對競賽有高預期第六章如何組織一場人工智能競賽1.貼合實際場景的需求分析和賽題設(shè)計2.審慎的數(shù)據(jù)籌備與質(zhì)量管控3.科學有效的競賽成果評價機制4.平衡成本和效率的計算資源管理與配給1.數(shù)據(jù)脫敏、防泄漏等安全保障2.公平公正嚴防作弊的競賽環(huán)境3.參賽選手享有流暢的閉環(huán)體驗4.云端競賽環(huán)境突破本地配置局限5.數(shù)據(jù)科學平臺與賽事管理系統(tǒng)的應用6.即時高效的賽程運營與服務響應7.多種針對性的輔助活動保障8.數(shù)據(jù)科學人才社區(qū)提供人才保障第七章覆蓋多領(lǐng)域的人工智能賽事案例數(shù)字科技正逐漸滲透到經(jīng)濟、商業(yè)、社會生活方式等方方面面，人們對于數(shù)據(jù)智能時代的來臨充滿了期待。然而，從現(xiàn)階段的發(fā)展來看，我們距離真正的大數(shù)據(jù)時代仍有距離，各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程未以期為行業(yè)提供啟發(fā)。通過全面的調(diào)研、分析，我們得到了尋找創(chuàng)新路徑和探索最佳實踐的總結(jié)，形成全球人工智能競賽已經(jīng)歷了20余年的探索，其發(fā)展起點可追溯至1997年由國際頂級學術(shù)會議KDD國際頂會人工智能競賽往往會積極兼顧市場應用的需求，通過與企業(yè)、政府機構(gòu)合作，聚集當下技術(shù)與數(shù)據(jù)應用中的難點尋求解決思路，不斷縮短科研成果與作為目前全球最大的數(shù)據(jù)科學技術(shù)分享社區(qū)，更是為人工智能競賽的平臺化發(fā)展奠定了模式化基礎(chǔ)，放眼中國市場，人工智能競賽自2014年萌芽以來，數(shù)量每年以翻倍之勢增加，主導者不乏權(quán)威的機構(gòu)與高校，亦有來自各行各業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)。身擔城市管理與民生重任的政務機構(gòu)也在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬人工智能競賽絕不僅僅只是“主辦方發(fā)布賽題、傳播品牌美譽，參賽者參與開發(fā)、收獲豐厚獎金”的公關(guān)活動。對雙方而言，人工智能競賽已經(jīng)成為了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“云端實驗室”，很多領(lǐng)先機構(gòu)已經(jīng)把人工智能競賽當作是他們最佳的“數(shù)字化練兵場”、“數(shù)字化人才挖掘器”和“數(shù)字化生態(tài)構(gòu)建器”。主基于這一現(xiàn)狀意義，在中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）的指導下，和鯨科技攜旗下中國領(lǐng)先的第三分析全球市場人工智能競賽發(fā)展趨勢，提出對人工智能競賽推動前沿技術(shù)落地的創(chuàng)新價值思考，并在業(yè)人工智能競賽是數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展一、人工智能競賽是人工智能技術(shù)創(chuàng)新、應用發(fā)展的重要推動方式，受到二、人工智能競賽是各地人工智能產(chǎn)三、人工智能競賽為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)一、人工智能競賽是人工智能技術(shù)創(chuàng)新、應用發(fā)展的重要推動方式，受到在國家層面，人工智能競賽助力數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，突破重點技術(shù)瓶頸，推動人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。2017年7月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，人工智能正式上升至可以看到，在國家宏觀政策的大力推進和堅實支持下，大數(shù)據(jù)、云計算以及人工智技術(shù)的不斷迭代和成熟正在催生日漸規(guī)?；?、網(wǎng)絡(luò)化和生態(tài)化的內(nèi)生驅(qū)動的生態(tài)經(jīng)濟體，其基礎(chǔ)都在于借助算法和算力實現(xiàn)對數(shù)據(jù)價值的洞察。人工智能競賽活動是人工智能技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應用實踐、賦能數(shù)字經(jīng)濟改革創(chuàng)新的重要方法。通過組織各類人工智能競賽活動可匯聚各方技術(shù)力量，共同研究突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，解決人工智能技術(shù)應用落地難點，并提升公當前，全球多個國家發(fā)布人工智能國家戰(zhàn)略，并在戰(zhàn)略中指明應加強人工智能競賽、合作研討，實現(xiàn)本國人工智能技術(shù)的重大突破，并通過競賽方式促進人工智能解決方案的開發(fā)，恢復本國經(jīng)濟增長。部分國家政府部門牽頭組織競賽，成果解決人工智能相可以看到，以人工智能競賽作為載體，以問題為導向，以人才為抓手，匯聚人工智能領(lǐng)域的各界科技創(chuàng)新力量和智慧，在共同推動人工智能+產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快算法產(chǎn)業(yè)化進程中起到人工智能競賽作為人工智能賦能數(shù)字經(jīng)濟改革創(chuàng)新的重要手段和二、人工智能競賽是各地人工智能產(chǎn)我國各省、市貫徹國家創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，結(jié)合各地人工智能產(chǎn)業(yè)特色，舉辦各類人工智能創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)大賽，推動人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的應用創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)化，匯聚人工智能專業(yè)人才，促進地方人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。多地舉辦面向不同人群的人工智能競賽，既促進人工智能技術(shù)的普及，又面向具有應用價值的場景，探尋在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的號召下，在政府資金、政策和轉(zhuǎn)型決心的支持下，政務部門在大力倡導政務管理數(shù)據(jù)化、智能化的同時，也成為了有序開放優(yōu)質(zhì)公共數(shù)據(jù)資源、釋放公共數(shù)據(jù)紅利如何借助數(shù)據(jù)科學建設(shè)智慧城市，是政務機構(gòu)面對的重要問題。政務部門的數(shù)據(jù)積累具有數(shù)量更大、來源更多、質(zhì)量更好、緯度更廣等特征，其應用領(lǐng)域遍布城市管理的方方面面。為了探索數(shù)據(jù)科學在城市管理中的應用可能性，政務機構(gòu)較為偏好開放性的賽題應用場景多與其自身行業(yè)標簽一致；而沒有明顯行業(yè)標簽的案21.4%7.2% 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)40.0%31.4%案21.4%7.2% 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)40.0%31.4%商業(yè)開放應用15.7%人%4.3%5.7%哈佛醫(yī)學院團隊發(fā)起，由中國人民解放軍總醫(yī)院率先將該模式引入國內(nèi)，旨在融合海量醫(yī)療數(shù)據(jù)物基礎(chǔ)上，匯集醫(yī)療專家、數(shù)據(jù)科學家、統(tǒng)計分析師等不同知識背景和專攻技術(shù)領(lǐng)域的參與者，利用真實的醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過組隊協(xié)作以項目競通過跨學科合作競賽的創(chuàng)新模式，Datathon激活了海量醫(yī)療大數(shù)據(jù)的實用價值，成為數(shù)字化創(chuàng)新趨勢下高效、敏捷、低耗的練兵場——前期的訓練營階段集合了醫(yī)療、數(shù)據(jù)、計算機等不同學科背景的人士，組織進行專業(yè)知識的互通交流和學習，快速打通專業(yè)壁壘；在正式競賽階段，不同背景的參與者通過優(yōu)勢互補的組隊構(gòu)成了數(shù)字化創(chuàng)新的基礎(chǔ)組織單元，在競賽環(huán)境中協(xié)作挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)的應用潛力、探索解答臨床實踐中遇到的問題，為如何開展醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究提供了迄今為止，醫(yī)療大數(shù)據(jù)Datathon已在全球范圍內(nèi)持續(xù)組織了40余場，歷年賽題方向廣泛，涉及了影像報告的自動語意分析與信息提取、基于急診大數(shù)據(jù)的急性高乳酸血癥短期治療效果預測評估模型構(gòu)建的研究、以及消化道出血發(fā)病風Datathon為醫(yī)療研究提供了一個突破時空、地域、文化和學科限制的創(chuàng)新協(xié)作平臺，項目成果的開源共享和不同觀點——《科學·轉(zhuǎn)化醫(yī)學》期刊評論人工智能競賽將語料庫數(shù)據(jù)、NLP技術(shù)和人才加以串聯(lián)，并提供了云計算資源和協(xié)作開發(fā)工具等與推理問答的競賽成果為基礎(chǔ)，創(chuàng)造性地探索了AI技術(shù)在軍事場景的應用價值，將有望顛覆以往情報整編工作以人工分析提煉為主的模式，逐步實現(xiàn)由機器替代繁瑣、重復性情報整編業(yè)務流程。作為中國在軍事領(lǐng)域進行AI創(chuàng)新探索的在各類人工智能競賽活動中，賽事匯聚產(chǎn)學研各領(lǐng)域?qū)＜?，實現(xiàn)以問題為導向的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新。通過舉辦選撥各行業(yè)優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)新應用方案，加速形成各細分領(lǐng)域的人工智能應用共識和標準。備注：以下數(shù)值為各行業(yè)應用AI前沿技術(shù)的總指數(shù)得分，從左到右依次排名備注：以下數(shù)值為各行業(yè)應用AI前沿技術(shù)的總指數(shù)得分，從左到右依次排名伴隨著技術(shù)水平的日趨成熟，越來越多的行業(yè)開始嘗試融入信息技術(shù)，技術(shù)落地也成為數(shù)字化創(chuàng)新的首要目標。組織機構(gòu)希望加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢性浪潮，然而，數(shù)字化卻面臨著諸如抗拒改對絕大多數(shù)組織機構(gòu)而言，推進數(shù)據(jù)科學項目耗時漫長、所費不繼而投入大量尖端人力進行算法開發(fā)，成果新鮮出爐后投入現(xiàn)實每一個環(huán)節(jié)都會牽涉到大量資源的協(xié)調(diào)投放與各方利益訴求的平衡，更少不了富有預瞻性的戰(zhàn)略判斷、科學專業(yè)的運營管理、以因此，人工智能競賽為數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)創(chuàng)新落地和數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提供了充沛的生產(chǎn)力。例如，近年來知名度提升的國際蛋白質(zhì)旨在評估、促進和確認最佳的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測手段。2018年，籌。而2020年，新一代的AlphaFold2在CASP中的表現(xiàn)更為驚艷，其評估結(jié)果比2018年提升了，被媒體譽為“解決生物學MedianFree-ModellingAccuracy400CASP92010CASP82008CASP11CASP92010CASP82008CASP112014CASP122016CASP132018CASP142020CASP72006CASP進而可以看出，在行業(yè)層面，人工智能競賽在實現(xiàn)以問題為導向的產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新，選撥各行業(yè)優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)新應用方案，以及加速形成各細分領(lǐng)域的人工智能應用共識和標準方面都能夠發(fā)揮重要作用。人工智能競賽是敏捷的數(shù)據(jù)探索與作為賽事主辦方，通過人工智能競賽可以提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用價值、挖掘高質(zhì)量數(shù)據(jù)人才、征選優(yōu)質(zhì)的人工智能應用方案、以及構(gòu)建自身的開放創(chuàng)新的數(shù)字化生態(tài)，在這些方面人工智能競賽都有著得天獨厚的優(yōu)勢，可以把它看作為是一種敏捷的價值探索與應用創(chuàng)新的手推進數(shù)據(jù)科學項目每一環(huán)節(jié)都面臨著諸多難題數(shù)據(jù)科學項目的推動需要經(jīng)歷一系列艱難環(huán)節(jié)，但凡有一環(huán)節(jié)出現(xiàn)遲滯或脫節(jié)，都有可能導致重大損失，或在瞬息萬變的數(shù)字化時代喪失創(chuàng)新發(fā)展的先機。應用驗證算法開發(fā)推進數(shù)據(jù)科學項目每一環(huán)節(jié)都面臨著諸多難題數(shù)據(jù)科學項目的推動需要經(jīng)歷一系列艱難環(huán)節(jié)，但凡有一環(huán)節(jié)出現(xiàn)遲滯或脫節(jié)，都有可能導致重大損失，或在瞬息萬變的數(shù)字化時代喪失創(chuàng)新發(fā)展的先機。應用驗證算法開發(fā)......形成方案......提出創(chuàng)意......全面部署快喪失企業(yè)舉辦人工智能競賽的核心訴求，是挖掘潛在的創(chuàng)新方向和應讓創(chuàng)新探索過程更加具象、創(chuàng)新探索結(jié)果更加明確，為企業(yè)的數(shù)同時，人工智能競賽作為數(shù)據(jù)研發(fā)的縮影，也成為了企業(yè)積累數(shù)據(jù)科學能力的實驗室。在貼近真實業(yè)務場景的競賽環(huán)境下，為可復用的數(shù)據(jù)科學方法論指導賽事設(shè)計與運營，厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標與路徑，把握數(shù)據(jù)科學項目的生命周期，更加有的放矢地制分析2014年至今國內(nèi)的400場人工智能競賽發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在所有交通運輸和電子商務是發(fā)起人工智能競賽數(shù)量最多的五大行業(yè)領(lǐng)域，合計占比高達75%。企業(yè)最為偏好結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘類賽題（47.4%其次是計算機視覺（21.6%）。具體來看，金融行業(yè)賽事主辦方的賽題場景相對發(fā)散，除金融關(guān)聯(lián)領(lǐng)域外，亦涉及電子商務、交通出行、農(nóng)林養(yǎng)殖業(yè)、新零售等“金融+”場景。通信行業(yè)在5G技術(shù)的商用趨勢與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)的影響下，還會關(guān)注安防、交通、旅游、人文、社會治理、及文娛傳媒等“萬物互聯(lián)”77-H號號淋%7·1%產(chǎn)品方案機構(gòu)化數(shù)據(jù)47.4%媒%>人工智能競賽連接起的每一項要素都在數(shù)字化創(chuàng)新中扮演著不可或缺的重要角色：云計算資源和數(shù)據(jù)科學協(xié)同開發(fā)工具是基礎(chǔ)設(shè)創(chuàng)新效果通過以賽題承載的應用場景得以直觀呈現(xiàn)。以人工智能涉足更廣泛的技術(shù)面，積累更全面更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，從而帶來更加?通過競賽培養(yǎng)和積累的核心能力也讓獲取數(shù)據(jù)科學研發(fā)經(jīng)驗和?規(guī)模日益巨大的數(shù)據(jù)科學人才在向競賽輸入其專業(yè)能力和創(chuàng)造力的同時，也在獲取持續(xù)的實踐訓練和成長，人才聚集和培養(yǎng)?社區(qū)為交流互動提供了發(fā)聲地，工具為團隊合作提供了功能保?創(chuàng)新的巨輪一旦轉(zhuǎn)起，就會越來越快，最終開拓出更多有效果兼具性價比、敏捷性、持續(xù)性的人工智能競賽帶來數(shù)字化價值指敏捷性創(chuàng)新活力賽馬機制下,創(chuàng)新活力模型迭代速度和數(shù)據(jù)利用效率遠高于傳統(tǒng)性價比輕量付性價比輕量付出即可收獲專業(yè)創(chuàng)新成本的數(shù)據(jù)科學創(chuàng)新成本服務支持持續(xù)性多方資源的整合與聯(lián)通為可持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新應用探索提供了基礎(chǔ)設(shè)施平臺各類組織機構(gòu)不懈探索更簡單、更便捷的數(shù)字化戰(zhàn)略，根據(jù)新手段中，人工智能競賽依然具有相對較高的成功率。因為在確保有100%的信心推動數(shù)據(jù)科學項目成功著陸之前，人工智能競賽在性價比、敏捷性和持續(xù)性等方面表現(xiàn)突出，不僅有利于低成數(shù)字化創(chuàng)新方法投入對比需要10人的管理、對接和Qc團隊需要10人的團隊進行投前研究與投后管理需要1-3人的對接團隊需要1-3人的對接團隊 般不少于半年評估在個月左右項目周期不少于半年技術(shù)外包周期不小于1年2-3個月左右數(shù)百萬人民幣數(shù)百萬人民幣數(shù)十萬至數(shù)百萬人民幣不等20-50萬人民幣不等服務器、電腦、計算資源等投后管理資源支出辦公場地等幾乎不需要其他資源投入企業(yè)內(nèi)部資源周轉(zhuǎn)的成本風險投資失敗風險外包后成果的延展性和可實現(xiàn)性較低的風險可能會獲得較好的解決方案可能會成功捕獲優(yōu)秀的創(chuàng)新方向可能會獲得良好的外包成果創(chuàng)新探索效果可檢驗;更開闊以及創(chuàng)新性更強的解決方案;人才觸達以及品牌號召力提升·性價比：人工智能競賽創(chuàng)造了化繁為簡的環(huán)境條件，在更加緊湊的周期內(nèi)，能夠直接感受推動數(shù)據(jù)科學創(chuàng)新和技術(shù)落地的步驟與方法。無論是自行成立數(shù)字化研發(fā)中心，還是與產(chǎn)業(yè)同行進行環(huán)境里，賽事主辦方往往只需要承擔一個業(yè)務負責人的角色，與競賽運營平臺溝通其創(chuàng)新訴求，配合輕量級的付出即能夠獲得賽·敏捷性：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學項目受限于團隊人數(shù)和團隊精力，信息反饋也往往需要較長的周期。而人工智能競賽由于其特殊的賽馬機制，模型迭代的速度和對于數(shù)據(jù)的利用效率往往遠高于常規(guī)的數(shù)據(jù)科學項目。作為缺乏前車之鑒的創(chuàng)新之舉，推進數(shù)據(jù)科學項目總少不了反復的試驗和排錯，傳統(tǒng)方式下的每一次試驗往往因投入巨大可能導致決策者投鼠忌器。但籍由人工智能競賽以更經(jīng)濟的投入換取更快速的反饋，便為多輪連續(xù)驗證創(chuàng)造了空間，政務部門之間廣泛深入的合作，促進多方資源的整合與聯(lián)通，既是促進產(chǎn)教融合的數(shù)據(jù)科學人才培養(yǎng)模式變革的創(chuàng)新之舉，也為研協(xié)同打通了渠道、樹立了標桿，為可持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新應用探索數(shù)字化創(chuàng)新耗時收購數(shù)字化企業(yè)收購數(shù)字化企業(yè)自建研發(fā)團隊與科技公司建立戰(zhàn)略合作關(guān)系成立風險投資基金數(shù)據(jù)競賽"最具性價比的數(shù)字化創(chuàng)新方式"創(chuàng)新成功反饋率低數(shù)字化創(chuàng)新成本高檢驗AI投入與建設(shè)效果，優(yōu)化創(chuàng)新戰(zhàn)略各類賽事主辦方的數(shù)字化創(chuàng)新需求與難點通過人工智能競賽得到了滿足挖掘潛在技術(shù)創(chuàng)新方向和數(shù)據(jù)應用場景,積累數(shù)據(jù)科學核心能力政務管理數(shù)據(jù)化、智能化利用數(shù)據(jù)建設(shè)智慧城市構(gòu)建開放共贏的數(shù)據(jù)生態(tài)體系需要進行數(shù)據(jù)科學學科建設(shè),培養(yǎng)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學人才科研成果創(chuàng)新落地保證科研方向的領(lǐng)先性提升數(shù)據(jù)科學創(chuàng)新應用的核心能力完善教學培養(yǎng)體系實現(xiàn)"教學練習實踐"提升科研水平,進行科研技術(shù)成果的創(chuàng)新落地數(shù)據(jù)儲備不足、質(zhì)量差,缺乏功能完備的工具平臺和貼近實戰(zhàn)的場景來進行實踐,教學及研發(fā)方向容易與市場割裂人才不足、研發(fā)落地成本高、創(chuàng)新動力不足、數(shù)據(jù)儲備不足、質(zhì)量差,缺乏功能完備的工具平臺和貼近實戰(zhàn)的場景來進行實踐,教學及研發(fā)方向容易與市場割裂增加與企業(yè)的互通合作,共同進行科研探索和成果孵化學生能在真實的商業(yè)數(shù)據(jù)和應用場景下進行實踐訓練聚集多方創(chuàng)意、人才、技術(shù),在增加與企業(yè)的互通合作,共同進行科研探索和成果孵化學生能在真實的商業(yè)數(shù)據(jù)和應用場景下進行實踐訓練人工智能競賽幫助促進高校的學科在國家相關(guān)政策的鼓勵和推動下，越來越多的高校開始進行數(shù)據(jù)科學的學科建設(shè)和人才培養(yǎng)。高校學科建設(shè)需要持續(xù)的資金投入和資源配套，數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)仍缺乏成熟的學科建設(shè)經(jīng)驗，學生則需要充足的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)、功能完備的工具平臺和貼近實戰(zhàn)的場景來人工智能競賽作為高校推進大數(shù)據(jù)相關(guān)學科建設(shè)的重要手段，將教學、科研、實訓深度結(jié)合，以賽題的形式發(fā)布，廣泛吸引校內(nèi)的人才參與競爭和交流學習，探索將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐應用，幫助人才在競賽場景中以賽促學，幫助人才認識理論學習、基礎(chǔ)在此背景下，高校圍繞技術(shù)熱點、學科建設(shè)以及創(chuàng)新應用三個方向進行賽題的策劃，廣泛涉及社會服務、工業(yè)制造、旅游、生物科技、網(wǎng)絡(luò)安全和醫(yī)療健康等多個行業(yè)，以加強學生的理論和技9飛9飛結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)50.0%6.5%3令15.2%由于人工智能賽事涉及的賽道非常廣泛，除了計算機相關(guān)的專業(yè)外，還可能需要材料科學、電氣工程、自動化工程、通信工程、數(shù)學等學科的專業(yè)知識，甚至還有部分賽道需要航天工程、測繪與地理、物理學、醫(yī)學、人文與社會科學等與計算機科學不太相關(guān)的學科背景。對于擁有多領(lǐng)域人才的高校和科研機構(gòu)而言，涉及到多領(lǐng)域的人工智能賽事對于不同學科的交流以及交叉學科融基礎(chǔ)研究、應用研究和開發(fā)研究是科研系統(tǒng)中三個緊密相連的重要環(huán)節(jié)，三者協(xié)調(diào)統(tǒng)一的發(fā)展才能夠真正實現(xiàn)科研成果的價值轉(zhuǎn)在人工智能領(lǐng)域，人工智能競賽為這個過程的進化創(chuàng)造了條件，集中了數(shù)據(jù)、人才等必要的基礎(chǔ)要素，提供了跨學科領(lǐng)域的交流環(huán)境。同時，前沿科研的實用價值通過競賽被釋放、被感知，也科研機構(gòu)的賽題技術(shù)方向和應用場景富有前瞻性，集中于和自身行業(yè)背景屬性相同的場景中，地質(zhì)、水利、氣象、傳媒是較為常?基礎(chǔ)研究：為技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造理論前提的?應用研究：在理論基礎(chǔ)上針對特定目標進行研究?開發(fā)研究：將基礎(chǔ)研究和應用研究成果投入生產(chǎn)實踐人工智能競賽幫助促進高校的學科交叉與產(chǎn)研融合20 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5% 自然語言處理7永63%x8·C 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5% 自然語言處理7永63%x8·興競賽離不開人才的參與，那么人工智能競賽對于參賽選手有哪些價值，他們參與競賽的動機和意愿是又什么？通過面向逾千名選2.技能提升：競賽過程中能極大鍛煉工程實踐，復雜分析，團隊4.報酬獎勵：一般競賽都有不菲的賽事獎金和并提供工作機會，在人工智能競賽中取得的成績也日益成為證明個人能力的權(quán)威背行業(yè)應獎行業(yè)應獎實、工的非常不重要比較不重要般比較重要非常重要薦0的非常不重要比較不重要般比較重要非常重要薦0習根據(jù)在人工智能競賽中的排名表現(xiàn)，調(diào)研對象被劃分了黃金玩家、白銀玩家和青銅玩家三大類。大家對人工智能競賽的訴求在呈現(xiàn)出一定程度上的一致性之外，也在某些具體?黃金玩家依然把賽事獎金列為最大訴求，也遠比其他人更加倚重通過競賽拓展人脈?相對入門的青銅玩家則更加看重能通過競?cè)斯ぶ悄芨傎愑兄匾饬x和豐富價值，吸引著越來越多的人才投身人工智能競賽，為更好的了解人工智能競賽對于參賽者的意義？我們自我效能感是個體結(jié)合自身的實力和任務難度，對于完成任務目標的自信程度。故在參與人工智能競賽的人才中，其自我效能感會隨著持續(xù)參與的結(jié)果不斷進行調(diào)整。具有高水平自我效能感的選手，在競賽中更可能相信付出努力，可以獲得滿意的績效，也即高自我效能感的人才容易形成較高的期望估值并持續(xù)的付出和內(nèi)部滿足感不是為了一些可感知可分離的結(jié)果做事，而是滿足內(nèi)心的需求。擁有諸如樂趣、挑戰(zhàn)感、歸屬感等內(nèi)部動機的使用者更能夠持續(xù)參與和使用。本年鑒中持續(xù)參與動機中的內(nèi)部滿足感能夠?qū)W習或提高的相關(guān)技能，繼而能力提高會引發(fā)參與者的持續(xù)根據(jù)深度訪談選手反饋，人工智能競賽是鍛煉技能實踐驗證能力的機會，在學習與就業(yè)的不同階段都會參與競賽去不斷提升自己缺少相應的路徑和指導。相比競賽中名列前茅，更看重在競賽中多次累積的經(jīng)驗，底層的數(shù)據(jù)分析能力訓練與跨領(lǐng)域認知策略的與意向，當個體在參與的過程中得到學習和提升，也容易被社群造力和想象力,來證明自己能力并進一步構(gòu)建自己的身份角色，也稱自我肯定。身份構(gòu)建和自我肯定能夠使得競賽選手產(chǎn)生沉浸的體驗，保持持續(xù)的參與意愿和行為。選手希望通過持續(xù)的參與而在競賽平臺中想要持續(xù)的參與。競賽選手在社區(qū)中互相支持建立自己的角色并且認同別人的身份以及產(chǎn)生信任，會產(chǎn)生社區(qū)歸根據(jù)深度訪談選手反饋，在人工智能競賽中和志同道合的小伙伴通過社交不斷深化關(guān)系鏈，并在社群與社區(qū)中漸漸構(gòu)建起影響力和社會地位，對于自己很有滿足感和社區(qū)歸屬感，愿意分享自己的競賽經(jīng)驗，自發(fā)維護競賽氛圍，愿意為人工智能競賽生態(tài)建設(shè)外部報酬能夠間接地得到內(nèi)心滿足的需求，是一種可感知可分離的事務，例如競賽獎金，工作機會等，越高的獎勵的設(shè)置，越能增強持續(xù)參與意愿。人工智能競賽平臺具備將知識進行變現(xiàn)的有償屬性，人才對于獲取報酬的預期是激勵和吸引他們參與的十分根據(jù)深度訪談選手反饋，人工智能競賽比起獎金更看重的是工作/實習機會，人工智能競賽帶來的就業(yè)競爭力的提升，和工作機會要比一次性的獎金更為吸引人，一次完整參與競賽的項目經(jīng)歷可以為簡歷增添不少分數(shù)，獲取Top名次就更有競爭優(yōu)勢，目前也有不少公司或機構(gòu)通過人工智能競賽遴選人才，在如今數(shù)字經(jīng)濟時代，算法相關(guān)崗位競爭相對激烈，人才通過人工智能競賽獲取更多報酬機會，具備相應的意愿，但因為競賽的名次有限，競?cè)瞬攀侨斯ぶ悄芨傎惖暮诵脑慈?，競賽的價值體現(xiàn)與人才內(nèi)在的動機滿足相互促進，共同發(fā)展。隨著時代的發(fā)展，面對社會對人意識到人工智能競賽對于個人成長與發(fā)展的價值，廣泛積極參與競賽，不斷夯實基礎(chǔ)知識，積極學習跨學科、多領(lǐng)域技能，以解調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在多數(shù)的參賽選手心目中，人工智能競賽的質(zhì)量取決于三個要素：主辦方的品牌知名度、賽事激勵的豐厚程度、競賽是否提供真實的數(shù)據(jù)。這些是吸引優(yōu)質(zhì)參賽選手，促進產(chǎn)出更高但是，這三點仍不足以保障優(yōu)質(zhì)競賽的完成。人工智能競賽牽扯到應用場景、數(shù)據(jù)、算力、算法和人才等方方面面的復雜要素，再到賽后跟進，從應用場景挖掘到配套數(shù)據(jù)處理，從計算環(huán)境搭建到算法應用，從參賽選手管理到成果測評，每個環(huán)節(jié)都需要專2018年，Kinetics視頻行為分類比賽遭遇了賽事組織的多次事故。起因在于賽事運營方發(fā)布的訓練集數(shù)據(jù)中錯誤地混入了測試集數(shù)據(jù)。一周后，賽事運營方重新發(fā)布的數(shù)據(jù)集再度出現(xiàn)重大疏忽——所有數(shù)據(jù)標簽被泄漏，意味著能夠驗證也未得到及時的回應和解決。賽事的公平性和參賽團不同的賽事主辦方舉辦人工智能競賽的初衷各有側(cè)重，其共同的訴求是賽事進程平穩(wěn)順暢、輿論評價正面積極、參賽選手能夠準確理解賽題、參賽選手技術(shù)能力出色、賽事成果具有優(yōu)越表現(xiàn)。這需要不同環(huán)節(jié)的專業(yè)服務能力緊密配合，促效果。正是意識到賽事籌辦和組織的復雜性，主辦方存在多方面的顧慮，擔心對于人工智能競賽的投入無法獲取預期回報，甚至人工智能競賽還是需要依賴專業(yè)的辦賽平臺，因為人工智能競賽籌辦區(qū)別于普通的活動組織，企業(yè)缺乏專企業(yè)價值，創(chuàng)辦專業(yè)的賽事、選拔潛在的專業(yè)科技人才，這需要專業(yè)的賽事平臺參與其中，從學術(shù)性與商業(yè)同時，專業(yè)的競賽平臺擁有過硬的技術(shù)實力，可以勘驗參賽選手的成果。在整個賽事的宣傳節(jié)奏把控上，也選手的技術(shù)潛力的釋放程度和技術(shù)能力的發(fā)揮水平，高度依賴于賽事全生命周期的技術(shù)支撐和運營管理。人工智能競賽參賽者調(diào) 按2018年至今參與全渠道數(shù)據(jù)競賽的頻率競賽新人低于2次競賽常客2-5次競賽老手高于5次研的結(jié)果顯示：組織“優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽”需要兼?zhèn)鋵I(yè)的技 按2018年至今參與全渠道數(shù)據(jù)競賽平均成績排名表現(xiàn)黃金玩家ToP20%之前白銀玩家ToP20%-50%之間青銅玩家ToP50%之后?競賽新手：關(guān)心自己是否值得將精力投入到競賽中，獲得經(jīng)驗與成長，認為優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽首先應該具備科學合理的賽題、數(shù)據(jù)和測評辦法，競賽頁面的文字描述需要清晰、專業(yè)、?競賽常客：在賽題與數(shù)據(jù)相匹配的基準要求被滿足后，則更關(guān)且激勵也需要以合理、可解的賽題為基礎(chǔ)；此外，他們也會傾賽題、數(shù)據(jù)、測評的文字描述充分、到位、正確賽題課題科學正確、合理可解數(shù)據(jù)與賽題目標匹配自動測評方法科學合理競賽平臺/主辦方運營專業(yè)、響應與解答及時具有公平的賽制自動測評反饋報錯信息清晰明了自動測評即時出分、運行較快配備好用的在線AI開發(fā)工具、夠用的云資源算力與在線儲存有領(lǐng)域權(quán)威專家的主觀評審與點評賽題難度屬技術(shù)前沿或行業(yè)應用前沿數(shù)據(jù)質(zhì)量良好僅需提交模型文件而非答案文件激勵(包括獎金、工作機會等各類激勵)豐厚數(shù)據(jù)真實主辦方知名度大競賽新人競賽常客競賽老手4.02.07.02.03.04.03.09.05.08.02.07.05.07.08.04.03.09.08.09.05.07.0必數(shù)據(jù)賽題匹配必參賽頻率維度?青銅玩家：除了要求題意表達通暢清晰外，希望公平的賽制和?白銀玩家：最關(guān)心賽題與數(shù)據(jù)匹配程度；進而關(guān)心有科學的測評算法合理評估選手的表現(xiàn)；而為了更有效率地展現(xiàn)實力，白銀玩家也要求優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽配套功能全面、性能優(yōu)越的?黃金玩家：對自己的能力充滿自信，因此對于優(yōu)質(zhì)人工智能競評審辦法科學合理，且有敏捷完善的產(chǎn)品功能予以支撐，從而保證其精力最大程度投入解題本身；同時要有與自己的開發(fā)成果相般配的豐厚回報；水平一流的黃金玩家比起其他人也更愿賽題、數(shù)據(jù)、測評的文字描述充分、到位、正確自動測評即時出分、運行較快具有公平的賽制賽題課題科學正確、合理可解自動測評方法科學合理自動測評反饋報錯信息清晰明了數(shù)據(jù)與賽題目標匹配競賽平臺/主辦方運營專業(yè)、響應與解答及時僅需提交模型文件而非答案文件有領(lǐng)域權(quán)威專家的主觀評審與點評配備好用的在線AI開發(fā)工具、夠用的云資源算力與在線儲存賽題難度屬技術(shù)前沿或行業(yè)應用前沿數(shù)據(jù)質(zhì)量良好激勵(包括獎金、工作機會等各類激勵)豐厚數(shù)據(jù)真實主辦方知名度大青銅玩家白銀玩家黃金玩家5.03.02.09.04.03.07.08.04.05.02.04.09.07.05.08.08.09.03.07.02.0參賽成績維度可以看出，調(diào)研對象雖然擁有不同程度的參賽經(jīng)驗和成績表現(xiàn)，但對于人工智能競賽從賽題、評審到工具、運營均擁有復雜而嚴苛的要求——競賽內(nèi)容富有實際意義、競賽服務專業(yè)周到。選手需求的復雜性和多元性，對于賽事的主辦方和賽事平臺，也提出優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽需要把控住賽事的全流程，每一環(huán)節(jié)的成果產(chǎn)出都將直接影響其它環(huán)節(jié)的工作，影響整場賽事的質(zhì)量。這對賽事組織運營者的業(yè)務解讀能力、技術(shù)能力和溝通能力提出了持通過需求分析和賽題設(shè)計，賦予人工智能競賽創(chuàng)新意義和業(yè)務價值，進而借由數(shù)據(jù)和計算資源管理保障該創(chuàng)新價值落地，有著綜需求分析和賽題設(shè)計的首要任務是能夠充分理解、拆解、定義競賽主辦方的真實訴求，使其可被人工智能競賽承載和實現(xiàn)。賽事組織方需要對業(yè)務場景進行賽題邊界的確定，使得賽題方向與主面向大眾廣泛收集開放性方案的競賽形式也很常見，因為許多行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正處于起步階段，需要創(chuàng)新方向的借鑒與啟發(fā)。通過對國內(nèi)數(shù)百場人工智能競賽的分析，我們發(fā)現(xiàn)開放性方案題在報名熱情上只稍遜于算法題，但最終成果的提交數(shù)量卻遠低于算法賽題需要對應用場景進行高度收斂，開放性方案題則不設(shè)邊界，能讓選手充分發(fā)揮創(chuàng)意，往往可收獲意想不到的、但實則可行的數(shù)據(jù)與技術(shù)在場景中的應用方案，從而可為技術(shù)進一步落地指明方向。也是由于邊界發(fā)散，導致考核標準難以界定，成果表平均值參與人數(shù)平均值參與人數(shù) 平均值提交數(shù)平均值參與人數(shù)平均值提交數(shù)0算法模型類賽題相比開放性方案賽，有更加穩(wěn)定的表現(xiàn)，其設(shè)計過程也存在著諸多考驗：在需求分析結(jié)果和賽事數(shù)據(jù)條件的基礎(chǔ)上，在成本限制、計算資源、數(shù)據(jù)安全的約束條件下，最終的賽題需要平衡可解性、前沿性和創(chuàng)新性等多方面的要求。算法賽題需要以清晰明確的表達方式，幫助參賽選手充分理解其考察重點和開發(fā)目標，同時配套科學的測評方法對賽事效果進行合理評價。賽題設(shè)計需要兼顧是否可解、是否具備業(yè)務應用價值或前沿技術(shù)探索價值等多方面的因素，而這皆以“數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)層面有三個重點：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)集切分、數(shù)據(jù)安全，任何一點的疏數(shù)據(jù)質(zhì)量低下表現(xiàn)在字段缺失、信息過時或信息不準確等方面。在人工智能競賽的時間要求下，數(shù)據(jù)質(zhì)量低下容易導致選手分散過多精力進行數(shù)據(jù)的二次處理，限制了算法所能達到效果的天花質(zhì)量低下的數(shù)據(jù)難以反映實際生產(chǎn)生活中的真實情況，最終影響模型成果在業(yè)務場景的表現(xiàn)。另外一種常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是信），一個易懂的例子是，一道賽題要求參賽者識別圖片中的動物是否即能判斷結(jié)果，通過取巧的模型也有不俗的分數(shù)表現(xiàn)，但沒有業(yè)務價值。利用信息交互泄漏漏洞而取得虛高分數(shù)的行為，也會破數(shù)據(jù)集切分是模型構(gòu)建的重要前置工作。在人工智能競賽中，數(shù)據(jù)需要被切分為訓練集和測試集兩部分。其中訓練集供參賽者用以搭建、訓練模型，測試集則用以檢驗其模型的性能水平。舉例來說，在數(shù)據(jù)量總體有限的情況下，若測試集的數(shù)據(jù)量過少，則如果在切分數(shù)據(jù)集時未能控制好數(shù)據(jù)分布，也會影響模型實際表現(xiàn)的上限，容易出現(xiàn)模型在某個數(shù)據(jù)集上過擬合的情措施措施出于對數(shù)據(jù)所涉敏感信息或商業(yè)機密的保護需要，數(shù)據(jù)安全是賽質(zhì)的脫敏算法要充分保障數(shù)據(jù)的隱秘性，確保參賽選手無法通過如果數(shù)據(jù)的脫敏處理欠缺科學性，一方面可能會反而脫敏失效，數(shù)據(jù)質(zhì)量P數(shù)據(jù)質(zhì)量標。數(shù)據(jù)能支撐賽題解答,保障算法效果。選手無須浪費大量時間做二次清洗。避免信息交互泄漏訓練集搭建、訓練模型測試集檢測模型性能水平數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)性防泄露難點。查核點復雜,也具有定的隱蔽性控制切分比例和字段分布。脫敏不影響模型訓練效果和在實際場景中的應用價值。脫敏操作的可行性成果管理是影響數(shù)據(jù)科學項目項目效果的“最后一公里”，成果混亂的成果版本管理會導致團隊協(xié)作效率低下、數(shù)據(jù)科學項目進度緩慢，并且最終在驗證算法效果時難以做到對應版本的跟進和回溯。成果的不可復現(xiàn)，會導致算法成果在實現(xiàn)應用時達不到預新的忽視，算力供給也會帶來較大的經(jīng)濟負荷。因此，搭建統(tǒng)一的云端競賽環(huán)境便成為必然趨勢，不僅能夠使競賽突破物理空間的限制，也能夠鼓勵選手在一定的算力限制條件下側(cè)重算法層面對此相對的情況是，計算資源供應不足，則會出現(xiàn)模型運行時間過長、內(nèi)存溢出、資源互相占用等現(xiàn)象，導致參賽者難以在既定因此，對競賽全程的計算資源消耗量做精確的預估，充分平衡成公平公正的人工智能競賽環(huán)境和合理的賽制設(shè)計，是保障賽事主辦方和參賽選手體驗的基礎(chǔ)，其中牽涉了科學的成果測評、反作在自動測評方面，測評代碼要嚴格契合賽題數(shù)據(jù)的要求，確保競賽開發(fā)成果的性能表現(xiàn)和參賽選手的能力水平能夠得到合理的評估，即具備可解釋性和結(jié)果的可復現(xiàn)性。同時，測評在常見的作弊手法中，包括利用排行榜和測評代碼的漏洞，通過有規(guī)律的提交去猜測正確答案的排行榜探查（LeaderboardProbing）行為，通過高頻提交粗暴堆分或人工標注答案的暴力一場人工智能競賽牽涉賽事主辦方、賽事運營者、參賽選手、媒體等方方面面的利益相關(guān)集體，彼此之間背景、分工、訴求不盡相同，兼顧各方體驗的協(xié)作具有較大難度。而賽程運營管理則以串聯(lián)者的角色整合了貫穿人工智能競賽前期籌備、賽事運營、賽后結(jié)項等全生命周期的各類賽事相關(guān)要素，工作籌調(diào)配、賽事流程推進、選手社區(qū)運維、階段進展匯報、風險防缺乏成熟專業(yè)的賽程運營管理，輕則可能延滯人工智能競賽進度關(guān)鍵階段關(guān)鍵階段自《成果與結(jié)項匯報》?賽事參賽選手和測評結(jié)果分析?數(shù)據(jù)競賽優(yōu)秀成果的完整交付。相關(guān)行業(yè)深度專題報告?？蛻舴答佋u分表選手成果管理賽后追蹤調(diào)查賽事介紹賽事規(guī)則賽事數(shù)據(jù)關(guān)鍵節(jié)點提醒反饋各類需求解決各類問題賽后需求溝通選手體驗反饋賽題、數(shù)據(jù)、計算、資源賽事規(guī)則、測評體系、執(zhí)行方案等設(shè)計規(guī)則制定溝通主頁設(shè)計賽事內(nèi)容包裝新聞稿/宣傳渠道賽事系統(tǒng)部署開發(fā)工具部署賽事資源配置賽事統(tǒng)籌規(guī)劃選手輿論管控風險防范控制自《咨詢建議書》自《宣傳推廣方案》自《階段性匯報》賽程運營管理賽事主辦方參賽選手人工智能競賽的組織具有較高的技術(shù)難度，從最初要求順暢地跑通競賽全流程，到能夠進行云端協(xié)同開發(fā)，再到保障日益敏感的人工智能競賽系統(tǒng)是人工智能競賽最基礎(chǔ)的工具系統(tǒng)，為了實現(xiàn)對人工智能競賽全生命周期的管理。作為連接參賽選手、賽事運營管理者和賽事主辦方的線上橋梁，其功能覆蓋置、競賽任務發(fā)布、評審系統(tǒng)設(shè)置和參賽成果統(tǒng)計等方面，目標人工智能競賽的公平性在很大程度上有賴于評審環(huán)節(jié)是否妥當，而評審又涉及復雜的算法和規(guī)則：既要保障不同復雜程度的客觀評審規(guī)則的自動化執(zhí)行，又要對主觀評審的分工權(quán)重與規(guī)則做出合理呈現(xiàn)，也能對多次提交和賽程各階段的結(jié)果實現(xiàn)高效處理和統(tǒng)計，及時反饋報錯信息或得分情況，可以說評審系統(tǒng)是整個競（2）競賽工具2.0時代——人工智能競賽系統(tǒng)+數(shù)據(jù)科學協(xié)同在企業(yè)上云和協(xié)同開發(fā)的趨勢下，競賽工具2.0時代迎來了數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺的整合。通過實現(xiàn)在云端協(xié)作進行數(shù)據(jù)分析和算法建模等工作，讓人工智能競賽真正貼近業(yè)界實際的數(shù)據(jù)科學研發(fā)令參賽選手更加專注于開發(fā)本身；加強協(xié)同，為參賽團隊打造交項項運營人員管理員數(shù)據(jù)競賽系統(tǒng)數(shù)據(jù)競賽系統(tǒng)代碼片段自定義代碼庫掛載機器學習框架O數(shù)據(jù)集代碼文件編工具包輯管理版塊代碼片段自定義代碼庫掛載機器學習框架O數(shù)據(jù)集代碼文件編工具包輯管理版塊參賽選手團隊云資源AWS阿里云騰訊云（3）競賽工具3.0時代——人工智能競賽系統(tǒng)+數(shù)據(jù)科學協(xié)同在大數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大社會價值的同時，一次次發(fā)了全社會的擔憂。人工智能競賽作為數(shù)據(jù)公開應用的大規(guī)模嘗試，數(shù)據(jù)安全的保障更是重中之重。除了采用數(shù)據(jù)脫敏等傳統(tǒng)手人工智能競賽各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容，展示了數(shù)據(jù)科學研發(fā)的項目項目所需具備的基礎(chǔ)能力。通過數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)科學人才的連接，人工智能競賽在幫助賽事主辦方探索創(chuàng)新方向、樹立技術(shù)驅(qū)動的品牌形象同時，也在為其在內(nèi)部積累數(shù)據(jù)、在這個過程中，賽事主辦方可以充分利用外部優(yōu)質(zhì)資源加速實現(xiàn)橋梁，優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽既要能夠激發(fā)數(shù)據(jù)人才的能動性和生產(chǎn)力，又要滿足賽事主辦方的主要訴求。前者需要打造良好的參賽體驗，后者又須培養(yǎng)扎實的數(shù)據(jù)科學運營能力，即優(yōu)質(zhì)的人工競賽體驗的順暢度以系統(tǒng)化、專業(yè)化的運營手段嚴格把控賽事質(zhì)量，以易用的工具、合理的計算資源支撐賽事功能，保障各個環(huán)節(jié)的平穩(wěn)推進和過渡，激勵參賽選手在公平、公正的競賽環(huán)境下競賽成果的有效性在充分理解賽事主辦方業(yè)務特征與辦賽訴求的基礎(chǔ)上，通過賽題最大化呈現(xiàn)技術(shù)在具體應用場景下的價值，將為了快捷、高效、準確地尋求數(shù)據(jù)創(chuàng)新的切入點和賽題方向，競賽運營平臺在日常工作中需要注重對各行業(yè)、各領(lǐng)域的洞察積累在面對具體的人工智能競賽項目時，結(jié)合賽事主辦方的實際業(yè)務內(nèi)部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)緯度消費者特征洞察廣告策劃有效性產(chǎn)品洞察促銷活動有效性信息緯度從。到1,完善數(shù)據(jù)驅(qū)動下的線上營銷渠道內(nèi)部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)緯度消費者特征洞察廣告策劃有效性產(chǎn)品洞察促銷活動有效性信息緯度外部數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)網(wǎng)紅特征洞察網(wǎng)紅特征洞察網(wǎng)紅影響力洞察網(wǎng)紅影響力洞察應用應用緯度價值價值緯度在初步厘清具有較高實現(xiàn)把握的賽題應用場景方向之后，則進入?賽題的未來應用價值在緊湊的競賽周期內(nèi)能夠基于現(xiàn)行技術(shù)實?賽題配套的測評方法需要綜合考量學術(shù)指標、生產(chǎn)指標與競賽賽事主辦方：中國銀聯(lián)中國銀聯(lián)于2019年6-9月舉辦了高校極客挑戰(zhàn)賽，希望為2020高校進行技術(shù)碰撞。因此，賽題的擬定需要與銀聯(lián)的業(yè)務特征高度契合。最終，競賽運營平臺設(shè)計的賽題要求參賽選手基于脫敏和采樣后的約40,000條用戶消費行為數(shù)據(jù)，預測在未來的一段時間內(nèi)，用戶對于某產(chǎn)品是否會有購買和收藏數(shù)據(jù)甄選不僅要做到能夠從數(shù)據(jù)源頭上支撐賽題的可解性，配合賽事主辦方積累數(shù)據(jù)采集和管理方面的能力。競賽運營平臺需要積累國內(nèi)外的開放數(shù)據(jù)資源，形成豐富的數(shù)據(jù)案例庫，以此為基在實際競賽中，要第一時間面向賽事主辦方收集數(shù)據(jù)樣例，深入了解數(shù)據(jù)采樣過程、方法和數(shù)據(jù)的業(yè)務特色，結(jié)合賽題的應用場景和技術(shù)類型，從字段的完整性、關(guān)聯(lián)性等多個方面系統(tǒng)性地檢過小的數(shù)據(jù)量可能不足以支撐賽題的解答，最終開發(fā)出的算法模型性能有限，而過大的數(shù)據(jù)量需要占用巨大的儲存空間、消耗海競賽成果投入真實場景的應用，會面臨種種現(xiàn)實約束條件，需要結(jié)合數(shù)據(jù)實際情況預判可能出現(xiàn)的質(zhì)量風險，并采取合理的手段甄選質(zhì)量優(yōu)良、數(shù)量合理的數(shù)據(jù)，提出改善數(shù)據(jù)質(zhì)量、或?qū)?shù)據(jù)同盾科技希望籍由人工智能競賽引領(lǐng)語音智能識別領(lǐng)域的工業(yè)級算法創(chuàng)新，要求參賽選手開發(fā)算法模型來判斷任意兩段語音出自同一說話人的概率，從而加速聲紋識別在金融風控方向的技術(shù)落地?？紤]到聲紋識別模型未來在目標場景中的模型在說話人長短不一、內(nèi)容不一的語音對上都能有較2.將有限的音頻在兼顧等分的條件下進行合理的人工拼剪，形成數(shù)千對長短不一的數(shù)據(jù)，并與短句音頻進行比對通常深度學習模型在越大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上的效果會明顯優(yōu)于經(jīng)典模型，因此需通過更大規(guī)模的數(shù)據(jù)來再訓練，在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的充分支撐下，260支參賽團隊最終呈交出了出人意料的優(yōu)質(zhì)成果。其中，冠軍團隊實現(xiàn)了一種端到端的聲賽事的競賽數(shù)據(jù)集由四個部分組成：作為模型開發(fā)輸入的訓練集數(shù)據(jù)、作為模型開發(fā)輸出的訓練集標簽、作為模型測試輸入的測目前普遍的數(shù)據(jù)集切分方法是按一定比例進行隨機切分，這樣的切分方式表面看似公允，但沒有考慮數(shù)據(jù)分布特征性。舉例來說，如果訓練集和測試集過于相似，模型在訓練集上的過擬合表現(xiàn)則無法在測試集上被驗證發(fā)現(xiàn)，最終得分虛高；而如果訓練集和測試集的相似度低，則基于訓練集數(shù)據(jù)特征訓練出為了避免隨機切分帶來的潛在問題，對抗驗證（Adversarial?首先，采用一系列分析手段來量化判斷在不同的切分方式下，?在此基礎(chǔ)上，結(jié)合實際賽題的業(yè)務價值、難度定位、效果預估分析量化判斷不同切分方式分析量化判斷不同切分方式對兩部分數(shù)據(jù)相似度的影響結(jié)合賽題效果、難度、業(yè)務價值等因素找到最適合的相似度指標按指標切分后的數(shù)據(jù)集,邀請專業(yè)人士進行測試人員切分切分流程原則設(shè)計科學的評價機制，能夠有效評估參賽選手的真實水平和競賽成果的價值，幫助賽事主辦方對于人工智能競賽的意義有更加直觀的感受，也能為數(shù)據(jù)科學研發(fā)的迭代指明方向。從參賽選手的視角出發(fā)，在其付出和能力得到客觀評價的同時，更重要的是能?客觀測評是通過測評腳本進行的自動化評審，評價的是競賽成?主觀評審則會兼顧考查競賽成果模型的實現(xiàn)成本、在時間和空間上的運行復雜程度、算法思路的創(chuàng)新性等，甚至包括參賽選為了保障評審機制的平衡性，需要對評審次數(shù)和評審反饋內(nèi)容進行精細化設(shè)計。具體來說，過多的評審次數(shù)可能引發(fā)刷分現(xiàn)象，過少的評審次數(shù)據(jù)又限制了參賽選手通過獲得反饋來進行成果優(yōu)評審反饋是指參賽選手提交成果，接受評審后所能獲得的反饋信息。比如在客觀測評后能夠看到評審算法所反饋的分數(shù)，或若提交失敗，收到報錯原因的具體反饋等。其中，報錯反饋的設(shè)計尤為需要周全與具體，其設(shè)計要能盡可能同時給到選手全部的提交客觀評審是指通過設(shè)置考察指標，對參賽選手開發(fā)的算法模型的推理效果進行評估。由于客觀評審指標不存在主觀干預，因此可直接通過編寫測評算法腳本，自動完成對參賽成果的評審過程，合理的測評算法需要從有效性、穩(wěn)定性和安全性三個維度出發(fā)予穩(wěn)定性和安全性，優(yōu)先觀察安全性指標，一旦低于某個閾值，則有效性需要考慮測評指標能夠充分反應算法模型投入實際應用時的業(yè)務側(cè)重點，并能夠如實考察選手的模型在該側(cè)重點上的表現(xiàn)通過攝像頭實時畫面識別工人進入施工現(xiàn)場是否佩戴安全帽的算法更著重考察的應是查全率（Re），未佩戴安全帽的目標都能夠被檢測到并發(fā)出告警，寧肯因為錯誤識別佩戴了安全帽的目標而發(fā)出冗余告警，無人超市的顧客在前往自助柜臺結(jié)賬時，機器會打開攝像頭檢測顧客是否為數(shù)據(jù)庫內(nèi)記錄的有過逃單行為有效性又分為排名有效性和數(shù)值有效性。前者衡量的是該指標能否正確地對選手表現(xiàn)進行排名，后者衡量的是選手的排名差距是否合理地反映了選手模型的性能差距。一般而言，測評指標的排名有效性與其數(shù)值有效性之間不存在絕對的關(guān)系，因此在指定該測評算法的時候需要在滿足排名有效性的前提下盡可能地滿足數(shù)指標的穩(wěn)定性是指，當被機器學習中的隨機因素干擾時，排行榜體現(xiàn)的分值與排名也不會發(fā)生劇烈波動，依然能夠準確地反映選通常容易被所忽略的是測評指標的安全性，是指該指標能夠盡最大可能確保數(shù)據(jù)信息不會被泄露，即避免參賽選手在提交次數(shù)限制范圍內(nèi)不斷提交，從而通過和測評分數(shù)比對來推斷測試數(shù)據(jù)的主觀評審需要與客觀測評算法有一定的區(qū)分度，從而能對參賽選手的表現(xiàn)做出更綜合的評價，主要是從競賽成果的有效性、創(chuàng)新性能是在客觀測評算法之外進一步考查其在運行過程中消耗的計算資源、時間，以及技術(shù)的普適性和復用性。舉例來說，不少選手在競賽中為了追求客觀測評算法的分數(shù)表現(xiàn)，會采用大模型的比如一道要求開發(fā)模型能實時識別并定位視頻畫面中人臉五官的賽題，如果僅追求識別的精準度而堆疊復雜的模型，實際運行時的識別和定位過程則需要耗費十余秒而非實時完成，那么其未來考慮到競賽成果需要兼具實際應用性和技術(shù)先進性，需要在業(yè)務背景和技術(shù)背景上跨學科領(lǐng)域的專家共同完成主觀評審?？茖W的云端競賽環(huán)境下需要為參賽選手配給相應的計算資源，在充分平衡成本投入和建模效率的原則基礎(chǔ)上，計算資源的預估需要注重從過往辦賽經(jīng)驗中總結(jié)計算資源使用規(guī)律。同時，競賽運營平臺在日常工作中要對各類具體算法問題的最新技術(shù)進展、人才發(fā)展水平和計算資源要求的變化保持高度關(guān)注，力圖構(gòu)建起業(yè)界領(lǐng)先的計算資源用量預測模型。在面臨具體賽事時，結(jié)合賽事主辦方對參賽規(guī)模、賽事周期的要求，以及賽題的技術(shù)類型和難度，對考慮到復雜的競賽環(huán)境和賽題內(nèi)容要求，在實際賽程中，計算資進行靈活的跨云調(diào)度，以防止單一云廠商的算力資源用量無法滿足同時段內(nèi)多場競賽的算力資源使用需求。在競賽運行時，會對相應的計算資源進行彈性調(diào)度，當用戶使用結(jié)束后及時自動釋放其它其它跨云調(diào)度,可按需對接云資源根據(jù)賽事規(guī)模、周期評估云資源用量并進跨云調(diào)度,可按需對接云資源數(shù)據(jù)競賽工具平臺數(shù)據(jù)競賽A數(shù)據(jù)競賽B數(shù)據(jù)競賽C數(shù)據(jù)競賽D數(shù)據(jù)競賽E都能夠?qū)λ懔τ昧堪磦€人、分時段進行實時監(jiān)控，為進行及時干預，而歷史用量統(tǒng)計數(shù)據(jù)也能夠進一步服務于計算歷史用量0在科學的方法論指導下完成以上賽事籌備工作后，建議對全流程進行嚴格的完整測試，除了內(nèi)部測試外，聯(lián)系數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域經(jīng)驗豐富的頭部選手和產(chǎn)業(yè)專家進行外部測試也不失為理性選擇。通過模擬參賽選手視角，在測試環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問題并予以提在通過數(shù)據(jù)脫敏來解決數(shù)據(jù)安全的問題時，需要嚴格評估在賽題要求下敏感數(shù)據(jù)是否具備使用價值，對于無建模價值的敏感數(shù)據(jù)之后的脫敏處理要遵循兩個原則：一是脫敏前后數(shù)據(jù)格式類型不變，二是脫敏不能改變數(shù)據(jù)的分布。這樣才能夠保證脫敏后的數(shù)據(jù)在實際比賽當中仍能保留足夠的建模價值、在實際場景也能發(fā)揮應用潛能。而在此基礎(chǔ)上還要考慮，能在盡可能少的隨機性前提下完全隱藏相關(guān)的信息，規(guī)避參賽選手逆向還原脫敏數(shù)據(jù)的現(xiàn)部署了數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺和計算資源的云端競賽環(huán)境將數(shù)據(jù)掛載為了進一步嚴控數(shù)據(jù)被下載至本地、避免數(shù)據(jù)泄露，數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺可以考慮兩種不同級別的方案來克服多數(shù)機構(gòu)和企業(yè)既想?監(jiān)測限制下載流量在限制開發(fā)工具的下載流量并對其進行實時監(jiān)測的條件下，要將開發(fā)工具中掛載的數(shù)據(jù)集下載至本地需要耗費參賽選手大量時間，在數(shù)月的競賽全周期內(nèi)最多只能完成不足5%的競賽數(shù)據(jù)下載，對于選手而言成本高昂。與此同時，競賽選手依然能夠順暢、自由地向開發(fā)工具中安裝所需工具包，正常的競賽體?斷網(wǎng)安全屋斷網(wǎng)安全屋的方案對于數(shù)據(jù)安全的保護更為嚴格——通過網(wǎng)絡(luò)控制功能限制所有對外對內(nèi)的訪問流量，如此一來，選手便完全喪失了下載數(shù)據(jù)的可能性。而為了保障正常的參賽體驗，該方案又可以在斷網(wǎng)條件下提供特殊訪問通道的白名單功能，配數(shù)據(jù)安全屋原理示意科學協(xié)公有云下載數(shù)據(jù)對外發(fā)送郵件上傳文件上傳數(shù)據(jù)內(nèi)容生產(chǎn)和分發(fā)是短視頻發(fā)展的兩大關(guān)鍵要素。在快手，每天都有數(shù)以億計的視頻被播放、被上傳、被轉(zhuǎn)發(fā)，服務器需要在轉(zhuǎn)瞬間處理海量信息與內(nèi)容，過多的違規(guī)內(nèi)容會擠壓內(nèi)容生產(chǎn)者的流量，而匹配不精準的內(nèi)容推薦也是對資源的巨大浪費。在有限的時間內(nèi)，僅僅依靠人力顯然無法高效完成對視頻內(nèi)容的識別、理解，以及對海量用戶的精準推薦。可以說，人工智能算法的應用對于快手保持互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先身位具有非常重要的作用，因此，快手努力推動著人工智能的創(chuàng)新快手在2018年舉辦的用戶興趣建模大賽中，要求參賽選手開發(fā)基于視頻內(nèi)容理解的推薦算法，預測用戶點擊某視頻內(nèi)舉例來說，下圖中的(a)為視頻某一幀圖像的原始狀態(tài)，能夠清晰地看到是一個行走中的人。而(b)是提取了圖像中行人的身形輪廓特征，(d)(e)則提取了圖像中而在更高的數(shù)據(jù)安全要求下，還可再進一步作數(shù)據(jù)脫敏?？蓪㈩A訓練模型的倒數(shù)第二層輸出作為原圖像的脫敏數(shù)據(jù)，則數(shù)據(jù)文件大小在進一步降低的同時，也完全無法復原，從而使參賽選手無法知道圖像的直觀內(nèi)容，以此實現(xiàn)對圖像內(nèi)容投機的作弊行為和不合理的賽制規(guī)劃也會損傷賽事的公平性和選手的積極性，進而破壞競賽成果的有效性和真實價值，優(yōu)質(zhì)的人通過限制參賽選手的提交次數(shù)，同時追蹤選手的提交行為可以有效解決刷分的問題。具體來說，可在競賽之初為每支參賽團隊的答案提交動作配置專屬token（計算機身份認證令牌），從而方答案提交動作配置專屬token（計算機身份認證令牌從而方雙榜機制在Kaggle等多個平臺和國際性賽事中得到了不斷應用和驗證，除了能應對刷分現(xiàn)象外，還對排行榜探查、過擬合等行A/B榜各階段進行中目前，A/B榜是業(yè)內(nèi)公認較為有效的防作弊手段之一，其借鑒了數(shù)據(jù)科學當中對模型進行交叉驗證的思路，為了防止模型在份，在不同階段陸續(xù)提供給參賽選手，以B榜的結(jié)果作為驗證和衡量模型實際表現(xiàn)的標尺。如果選手在先期的A榜階段過分追求分數(shù)表現(xiàn)而采用了與A榜數(shù)據(jù)集過擬合的模型，甚至人為pulic/private榜比賽開始時比賽進行時·選手最終成績說明:競賽平臺將測試集切分為public、private兩份,但并不對外公開切分情況。選手僅能看到基于public測試集的測評得分,但并不知道這部分數(shù)據(jù)集的具體內(nèi)容。Public/Private榜機制源來已久，經(jīng)過多年的迭代和比賽的驗證成為了海內(nèi)外賽事圈選手共同認可的評審機制——參賽選手在比賽伊始便被授權(quán)使用全量數(shù)據(jù)集進行模型訓練，但實際上全量測試集已經(jīng)被競賽運營平臺私下分割為了Public和Public/Private榜機制對A/B榜存在的一些問題進行了修正，在此機制下，全量數(shù)據(jù)集在比賽伊始就被公布，選手有充裕的時間研究和分析數(shù)據(jù)集的規(guī)律和數(shù)據(jù)特征的性質(zhì)，從而構(gòu)建出性能更加優(yōu)越的算法模型。此外，由于選手并不知道Public/而過擬合的情況也得以遏制，有更強大的動機來增強自己模型位散列值，用于確保信息傳輸?shù)耐暾恢拢┫嗨贫确治鱿聞t會被在答案文件之外的另外一重保障是要求參賽選手提交模型代碼。一方面便于從包含數(shù)據(jù)特征處理、特征構(gòu)造、訓練策略在內(nèi)的多個方面進行代碼相似度對比，考察選手是否不正當?shù)厥褂昧怂讼拗粕蟼鞔螖?shù)ip識別/設(shè)備指紋識別A/B榜、Pip識別/設(shè)備指紋識別A/B榜、PP榜賽中措施疑作弊后追溯賽前疑作弊后追溯賽前措施嚴防作弊的措施MD5提交文件、模型代碼審查MD5提交文件、模型代碼審查。為參賽團隊答案提交動作配置專屬token在人工智能競賽中，參賽選手需要先后或多次經(jīng)歷報名組隊、數(shù)據(jù)獲取、賽題解決、成果提交與評分幾個重要環(huán)節(jié)。優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽在制定比賽規(guī)則時應綜合考慮初賽、復賽、決賽等每個競賽運營平臺自身亦需要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，結(jié)合過往辦賽經(jīng)?競賽信息獲取：競賽頁面對賽事背景、賽程規(guī)劃、賽題要求、競賽數(shù)據(jù)、測評機制、獎勵安排、參賽須知、參賽者權(quán)益說明?報名組隊：具有明確、快捷的報名組隊操作功能，同時能夠快速索引潛在的組隊成員，并與之直接在競賽平臺上進行即時交驗，針對不同的賽題類型與配套技術(shù)的發(fā)展程度、參賽規(guī)模、成以此滿足在多元競賽需求下的賽事公平性。在此基礎(chǔ)上，通過設(shè)計流暢的選手體驗閉環(huán)使得選手的生產(chǎn)力得到更高效、更專注的?競賽頁面對數(shù)據(jù)情況有準確到位的描述，并提供數(shù)據(jù)及字段樣?具有專屬的競賽數(shù)據(jù)分發(fā)方式，便于選手高效獲取。一般數(shù)據(jù)規(guī)模較大的競賽都會直接將數(shù)據(jù)掛載在統(tǒng)一的云端競賽環(huán)境中，選手無需費時下載，可通過在線且體驗良好的數(shù)據(jù)科學協(xié)?賽題解決有賴于團隊成員間的密切配合和高效協(xié)作，配置能夠突破本地環(huán)境限制的數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺和合理的計算資源將可以大幅提升參賽選手的解題效率，從而為優(yōu)質(zhì)成果的誕生奠定?以在人工智能競賽環(huán)境中的KaggleKernels為例，這個可在瀏覽器中直接運行的交互式編程筆記本，能夠快速線上調(diào)用的工具包，保證所有參賽選手無需受限于本地配置環(huán)境即可在?優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽對于在線數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺與計算資源的?提交頁面配備了清晰的提交指引、詳細的評審算法與評審機制?成果文件能夠快速上傳至競賽系統(tǒng)，且能夠即時得到清晰明確的報錯信息反饋，如在競賽系統(tǒng)中內(nèi)置格式檢查工具，對選手?競賽涉及多種類型的技術(shù)問題，因此也需要支持多種格式和大小的成果文件，如對于較大的文件，最好可提供特定的提交工具支持斷點續(xù)傳，從而不會發(fā)生網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不穩(wěn)定導致的多次提?得分反饋：競賽系統(tǒng)配備科學合理的自動測評算法，能夠盡快參賽選手的重要體驗環(huán)節(jié)STEP03針對機器學習問題，提供充足的數(shù)據(jù)和算力能帶來比較可觀的模型效果提升。但這并非長久之計，在大多數(shù)業(yè)務情況下，其數(shù)據(jù)積累和治理程度不足，無法形成海量可用數(shù)據(jù)，大規(guī)模的算力也是高昂的成本。因此，在一定算力消耗的條件下鼓勵敏捷的算法擁有大規(guī)模算力條件的參賽選手，可能更容易取得優(yōu)異的排名成績，但這與“創(chuàng)新”和“公平”的初衷相違背。最終的比拼變成了誰掌握了更多的計算資源，而不是誰在算法層面誕生了更多突破性想法，而且，這樣得到的算法模型通常在實際生產(chǎn)環(huán)境中可用性也較低。因此，在云端的競賽環(huán)境、研發(fā)環(huán)境成為了重要的云端統(tǒng)一競賽環(huán)境的另外一層作用在于便捷的成果管理。特別是在進行團隊協(xié)作時，如本地開發(fā)環(huán)境或工具版本不統(tǒng)一，團隊成在人工智能競賽中提供統(tǒng)一的計算環(huán)境使得開發(fā)代碼的分享、協(xié)作更加便捷，開發(fā)成果的復現(xiàn)效果也能夠得到平等地呈現(xiàn)，促進人工智能競賽作為數(shù)據(jù)科學研發(fā)的敏捷型項目，在該環(huán)境下配置數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺和云計算資源,不僅能夠保障賽事體驗的各項業(yè)務應用人員，搭載了云計算資源的數(shù)據(jù)科學協(xié)同平臺，深度參與了從任務管理、模型開發(fā)、成果管理到業(yè)務應用的數(shù)據(jù)項目全生命周期管理，可滿足數(shù)據(jù)科學家、人工智能工程師、商業(yè)分析師等數(shù)據(jù)科學工作者在線完成算法建模、數(shù)據(jù)分析與可視化、結(jié)優(yōu)質(zhì)的人工智能競賽正需要具備如下各項功能的數(shù)據(jù)科學協(xié)同平?集成體驗良好、統(tǒng)一的云端開發(fā)環(huán)境，提供開箱即用的計算環(huán)以及常用的分析代碼片段和自定義代碼庫，方便隨時調(diào)用和日?用戶可以在計算環(huán)境中自行安裝額外所需的工具，并可持續(xù)復?競賽運營人員可直接按照工具內(nèi)提前規(guī)劃的操作要求和指引，在賽前完成數(shù)據(jù)及資源的掛載、部署，同時便捷地進行版本管?能夠?qū)Σ煌姹镜拈_發(fā)策略和代碼進行敏捷的效果試驗，更高訊云等國內(nèi)外各大主流云廠商，根據(jù)競賽需求進行靈活彈性的?成果的提交工具與競賽系統(tǒng)無縫銜接，在提交處查看歷史提交成績與對應文件，把握每次提交的試驗效果，為優(yōu)化開發(fā)提供數(shù)據(jù)科學開發(fā)平數(shù)據(jù)科學開發(fā)平臺數(shù)據(jù)建模DataModeling數(shù)據(jù)分析報告數(shù)據(jù)建模DataModeling數(shù)據(jù)分析報告DataReport業(yè)務增長與提升BusinessGrowth團隊協(xié)作TeamworkDataGathering配置管理用戶管理應用平臺服務配置管理用戶管理應用平臺服務容器管理應用管理鏡像管理容器管理應用管理鏡像管理監(jiān)控管理資源管理日志管理監(jiān)控管理資源管理日志管理人工智能競賽具有較強的技術(shù)專業(yè)性，需要專業(yè)的數(shù)據(jù)科學方法為主辦方提供有保障、可預期的支撐服務，競賽運營方也需要最大化主辦方的參與度，打造透明的競賽環(huán)境。這關(guān)系到賽事主辦方對于人工智能競賽價值的信任，也能幫助賽事主辦方通過人工智能競賽感受數(shù)據(jù)科學研發(fā)過程、積累數(shù)據(jù)科學研發(fā)的管理經(jīng)驗和能力。為了實現(xiàn)多元化的運營目標與管理目標，打造一款具有?競賽流程管理提供一站式的競賽信息管理功能，賽事管理員可根據(jù)賽制規(guī)同時也可對比賽過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)、報名信息和提交記賽事管理員可根據(jù)賽制要求差異化定制多輪提交、多文件提?客觀評審除支持競賽管理員使用自定義配置評審腳本和答案文件外，競賽系統(tǒng)內(nèi)能夠預置常見的評審指標，并配有完整的使用說競賽管理員可直接在競賽系統(tǒng)后臺上傳待測試的提交文件，支持多種格式和大小的成果文件，包括表格數(shù)據(jù)、圖像甚至競賽系統(tǒng)亦可根據(jù)評審負載彈性伸縮資源池，根據(jù)評審腳本運行時間、同時參與評審人數(shù)和提交文件的大小等維度自動?主觀評審評委和競賽管理員可直接查看選手提交的完整代碼及對應的競賽管理員可自行決定參賽成果的評委分配，并自主設(shè)計評分維度和規(guī)則。如可支持隨機分組、集體評審的方式進行合理評審，或根據(jù)評委背景分成不同的評審組，并設(shè)置不同評用戶使用模塊自用戶使用模塊自動評審模塊主觀評審模塊組織管理模塊競賽管理模塊內(nèi)容管理模塊任務管理模塊提交結(jié)果文件、完整notebook管理模塊數(shù)據(jù)科學協(xié)同工具可有效管理數(shù)據(jù)集權(quán)限可實現(xiàn)按需調(diào)度計算資源可為參賽選手提供統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境數(shù)據(jù)科學協(xié)同工具可有效管理數(shù)據(jù)集權(quán)限可實現(xiàn)按需調(diào)度計算資源可為參賽選手提供統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境可統(tǒng)一掛載、分發(fā)數(shù)據(jù)集有效規(guī)避不使用數(shù)據(jù)科學協(xié)同工具數(shù)據(jù)可能被泄漏、權(quán)限無法管理計算資源不可管理,容易造成資源浪費開發(fā)環(huán)境不同,選手體驗差、代碼無法復現(xiàn)由于數(shù)據(jù)集過大造成的下載、處理的問題作為整合資源的角色，賽程運營管理連接起了人工智能競賽主辦方、賽事運營平臺內(nèi)部團隊、參賽選手、計算資源供應商、外部賽程運營管理人員需要具備復雜任務的多線程處理能力和溝通協(xié)調(diào)能力，以專業(yè)的規(guī)范標準為賽事主辦方和參賽選手雙邊提供即時、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)的服務，促進雙邊的共贏協(xié)作，協(xié)調(diào)內(nèi)部資源高效解決賽程中存在的各項問題，并對可能存在的各項風險進行充面向賽事主辦方，賽程運營管理人員主要負責收集確認其需求，拆解、轉(zhuǎn)譯成分子需求，并分配給競賽項目小組的相關(guān)成員執(zhí)行具體的實施工作，并在此過程中與主辦方保持緊密的溝通匯報，?在賽前協(xié)調(diào)品牌營銷人員負責賽事形象的整體設(shè)計和賽事的宣?統(tǒng)籌需求分析、數(shù)據(jù)科學服務、競賽產(chǎn)品各職能相關(guān)負責人員?在賽中對階段性的進展與成果向賽事主辦方定期進行同步匯面向參賽選手，賽程運營管理人員需要主動將賽程各階段的信息進行及時的同步傳達，幫助賽事主辦方在選手群體中樹立并傳播良好的品牌形象，同時通過積極的溝通加強選手對賽題的理解和研發(fā)的積極性。另外，賽程運營管理人員也要對選手在參賽過程中遇到的疑惑和問題保持高度關(guān)注，提供及時的解答和處理，對可能發(fā)生甚至已經(jīng)出現(xiàn)的輿論爭議進行及時疏導，并適時組織有賽事主辦方營平臺賽事運C營平臺賽事運C參賽選手在實際的人工智能競賽中，時常會出現(xiàn)一些意料之外的情況，需要具有靈活的應變能力。比如賽題內(nèi)容所牽涉的行業(yè)場景過于細組委會通過提供線上講座、視頻課程、跨學科交流來幫助潛在參賽選手學習如何更好地理解和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，加強醫(yī)務工作者和數(shù)據(jù)科學家之間的溝通協(xié)作。同時，在正式開賽前預置訓練營則也能夠通過邀請賽題領(lǐng)域內(nèi)的資深人才提供競賽基準模型2018年中國高校計算機大賽大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽參賽人數(shù)突破3000人，2019年的規(guī)模將更為盛大，運營壓力和增。廣大選手雖技術(shù)水平不可同一而論，但也都希望借由這次寶貴的機會得到鍛煉。為了平衡各方訴求，2019年的賽本情感分類”賽題。如此一來，新手們能夠得到充分的練習和交流，預選賽設(shè)置的評分規(guī)則也能選拔出能力更突出的選受制于真實應用場景下的復雜情形和算力限制等因素，語音識別目前仍面臨著許多技術(shù)瓶頸。在籌辦同盾科技聲紋識別因此，賽事運營平臺設(shè)置了訓練營作為賽前先鋒，在有充裕時間醞釀賽事影響力，吸引更多關(guān)注參與的同時，采取公開報名和免費參加的形式為意向參賽選手提供語音深度學習相關(guān)的知識培訓，由專業(yè)的科研學者提供指導，以實踐任務的方式指導和啟發(fā)學員解鎖部分聲紋識別的技術(shù)難點。訓練營上線后迅速吸引了大量數(shù)據(jù)人才的關(guān)注，并為后續(xù)賽事運營促進人才沉淀的社區(qū)運營人工智能競賽具有天然的社區(qū)效應，越來越多數(shù)據(jù)科學人才選擇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)生了強大的數(shù)據(jù)科學社區(qū)集聚的人才來自不同行業(yè)不同職能，能夠及時響應復雜多元的競賽需求，充分輸出“數(shù)據(jù)+”的洞察，為人工智能競賽的成功舉辦提供了復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)數(shù)據(jù)集開源方數(shù)據(jù)集開源方案論壇用戶榮譽系統(tǒng)數(shù)據(jù)競賽?北京市醫(yī)療保障局、北京市經(jīng)信局-2020北京數(shù)智醫(yī)保創(chuàng)?重慶市江津區(qū)人民政府-2020數(shù)智重慶·全球產(chǎn)業(yè)賦能創(chuàng)疫·大數(shù)據(jù)公益挑戰(zhàn)賽?深圳市人民政府、鵬城實驗室-2021“全國人工智能大?英特爾創(chuàng)新大師杯?TREC?上海交通大學-2020第二屆華為云人工智能大賽·無人車挑戰(zhàn)杯調(diào)動資源之多、影響范圍之廣引發(fā)了各界的高度關(guān)注。南京市人民政府聯(lián)合2家科研機構(gòu)、3所高校、15個企業(yè)共同發(fā)布了覆蓋能城市”五大產(chǎn)業(yè)應用領(lǐng)域的20道賽題，設(shè)立600萬元獎金池及20億元人工智能產(chǎn)業(yè)風險投資基金，吸引了近3000名數(shù)據(jù)科和鯨社區(qū)承辦由南京市政府主導的2018全球（南京）人工智能應用大賽，聯(lián)合產(chǎn)、政、學、研、資各界機構(gòu)組織針對五大產(chǎn)業(yè)通過這項賽事的成功舉辦，南京市人民政府向外界清晰地傳達：南京市人民政府對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能產(chǎn)業(yè)的支持力度是空前有魄力、有信心把握人工智能時代的發(fā)展趨勢，以更懂科技企業(yè)規(guī)?？涨暗膰H化人工智能大賽推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)閉環(huán)。人工智能應用于4K/高清視頻處理是一個非常有前景的領(lǐng)域，而清視頻是5G時代的主流應用之一。深圳市人民政府專門設(shè)立人工智能領(lǐng)域權(quán)威賽事——全國人工智能大賽（以下簡稱大賽）。大賽將立足國際視野，營造人工智能創(chuàng)新創(chuàng)造氛圍，促進產(chǎn)業(yè)、學術(shù)、資本、人才等創(chuàng)新要素融合發(fā)展。大賽由深圳市人民政府主辦，深圳市科創(chuàng)委、鵬城實驗室及科技部指導成立的新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟作為共同承辦，多家企業(yè)與學術(shù)機構(gòu)共同協(xié)辦。以“AI賦能視界”為主題，著眼于視覺處理領(lǐng)域的前沿技術(shù)難題，連接海內(nèi)外優(yōu)秀人工智能人才，在真實的實踐機會中，共同探索技術(shù)的創(chuàng)新突破，加速推動中的落地，促進打通人工智能先進技術(shù)從科學創(chuàng)新到落地應用的獲獎選手獲得由鵬城實驗室和頂尖人工智能企業(yè)研發(fā)空間等全方位支持。掃描上方二維碼獲獎選手獲得由鵬城實驗室和頂尖人工智能企業(yè)研發(fā)空間等全方位支持。掃描上方二維碼全面發(fā)揮首都科技中心優(yōu)勢及醫(yī)療保障數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，深度挖掘醫(yī)療保障工作與人工智能等高新信息技術(shù)融合發(fā)展?jié)摿?，增強?chuàng)新能力，提高首都醫(yī)療保障管理服務水平，推動首都醫(yī)療保障事為推進信息技術(shù)在醫(yī)療保障領(lǐng)域的應用創(chuàng)新，推動醫(yī)保管理與高新技術(shù)的協(xié)同發(fā)展，夯實智慧醫(yī)保應用基礎(chǔ)，幫助提升首都醫(yī)療保障精細化、智能化管理水平，結(jié)合現(xiàn)階段醫(yī)保信息化建設(shè)工作實際，以“創(chuàng)新融合、開放共享、安全平穩(wěn)”為工作原則，北京市醫(yī)療保障局、北京市經(jīng)濟和信息化局、北京市科學中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會將在北京市聯(lián)合舉辦首屆“北京數(shù)智全面發(fā)揮首都科技中心優(yōu)勢及醫(yī)療保障數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，深度挖掘醫(yī)療保障工作與人工智能等高新信息技術(shù)融合發(fā)展?jié)摿?，增強?chuàng)新能力，提高首都醫(yī)療保障管理服務水平，推動首都醫(yī)療保障事通過舉辦“BeijingDEMI”大賽，鼓勵具備人工智能、大數(shù)據(jù)分通過舉辦“BeijingDEMI”大賽，鼓勵具備人工智能、大數(shù)據(jù)分析與挖掘等“高精尖”科技的高新技術(shù)企業(yè)、高校、研究機構(gòu)等參與醫(yī)療保障管理服務，將成熟的創(chuàng)新科技技術(shù)轉(zhuǎn)化為實踐；加強政商戰(zhàn)略合作，優(yōu)選一批符合醫(yī)保創(chuàng)新發(fā)展需要的新技術(shù)納入醫(yī)療保障管理服務場景應用示范，不斷完善首都醫(yī)療保障管理服務創(chuàng)新能力體系；促進“高精尖”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推進創(chuàng)新技術(shù)轉(zhuǎn)化為實踐產(chǎn)品并落地實施，形成線上線下融合、相互促進發(fā)展、規(guī)范安全高效的醫(yī)保重慶市江津區(qū)作為重慶工業(yè)大區(qū)，集聚了大數(shù)據(jù)智能化的相關(guān)企缺乏自動化、智能化等方面高技術(shù)人才，嚴重阻礙了工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級。重慶市大數(shù)據(jù)應用發(fā)展管理局、重慶市江津區(qū)人民政以工業(yè)智能制造為主題，大賽圍繞工業(yè)制造大數(shù)據(jù)展開，聚焦生產(chǎn)制造、智能倉儲、最優(yōu)排產(chǎn)及訂單匹配等江津企業(yè)需求場景，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)降本增效，切實服務于實體經(jīng)濟，用技術(shù)驅(qū)動重慶算法賽以“瓶裝白酒疵品質(zhì)檢”為課題，采集3000余瓶酒樣的約