深化融合应用 构建生态体系
本次竞赛评选主要围绕“深化融合应用、培育发展动能、构建生态体系”等方向,聚焦人工智能在互联网、安防、教育、医疗、交通、零售、金融、制造等领域创新程度高、应用价值大、示范效应强的项目,突出创新的AI解决方案设计、可靠的项目落地、丰富的实战应用案例等指标,代表了我国多媒体信息识别技术的最新发展水平。
本次竞赛由中央网信办、工信部、公安部共同指导,厦门市政府主办,是国内首个综合性大型人工智能赛事。中国工程院院士倪光南认为,这标志着我国在综合性大型人工智能赛事组织和运营方面迈出了“从0到1”至关重要的一步。通过竞赛,能较好了解当前国内多媒体信息识别领域的能力和水平,为今后的政策制定提供参考依据。
据介绍,本次竞赛得到了人工智能相关企事业单位积极的响应,参赛队伍包括企业单位122个、高校46个、科研院所12个,既吸引了阿里、百度、科大讯飞、商汤等人工智能技术领先企业,也包括了北京大学、复旦大学、香港中文大学、中科院自动化所等知名高校和科研单位。本次竞赛还吸引了不少个人、创业团体参赛,这对于激发研究活力,培育壮大创新动能,推进我国多媒体信息识别技术的发展提供了有力支撑。
,比赛项目涉及人工智能多个技术方向,综合性比较强,囊括了当前互联网多媒体领域中的一些技术难点和前沿创新方向,构建了较为完备的体系框架。从国际上来看,目前仅有美国国家标准与技术研究院(NIST)、谷歌等举办过覆盖较多领域的综合性技术大赛。虽然本次竞赛尚处于起步阶段,但数据规模基本达到或超过了国际同类比赛的数据规模。
倪光南认为,本次竞赛项目指标设计兼顾了科学研究和技术应用两个方面,参赛队伍在这两个方面的发展水平呈齐头并进的态势。,竞赛采用“公有云+安全屋”作为在线竞赛环境,既便于参赛选手远程参加比赛,也可以保证数据安全不泄漏,为比赛营造了安全、公平、方便快捷的赛场环境。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,发展新一代人工智能事关能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇。本次竞赛的结果反映出我国在人工智能发展领域的不足,也为未来发展指明了方向。
从比赛参与热度来看,行业应用前景及技术门槛导致参赛项目冷热不均。例如有56支队伍参赛,是比赛中参与度最高的热门项目,这表明近年来随着深度技术的快速发展,在各行业中的应用也越来越广泛。而群体行为识别则只有5个参赛厂家参与并提交了比赛结果,这是由于该项比赛应用场景只在部分特殊行业才有应用,且有一定的技术门槛,需要在后续的比赛中加强引导。
从行业技术成熟度来看,部分行业趋于成熟,部分行业仍需加强。、同源图像检索、旗帜识别、标志识别、地标识别、特定物体识别这些赛事的参赛队伍都在20支以上,从比赛成绩来看,和同源图像检索的综合评价指标都不低于95,4项检测识别任务的综合评价指标不低于87,这表明上述技术已经较为成熟。其中旗帜识别、标志识别、地标识别、特定物体识别这4项技术已经应用较为广泛,可以在后续比赛中取消。而、同源图像检索技术在复杂场景下还有较大提升空间,后续的比赛设计可以更加贴近复杂应用场景。
,特定行为识别、群体行为识别、手写OCR(光学)等项目的参赛队伍均未超过10支,从比赛成绩来看,这几项比赛成绩的综合评价指标也低于60,这几项比赛项目的技术水平还有待于培育和提升。在后续的比赛中,既要保持测试项目的技术难度在引领技术发展方向上的前瞻性,又要考虑到目前业界的普遍技术水平,做到难度适度、兼顾引领、循序提升。
中国工程院院士高文表示,改革开放以来,我国在基础研究方面投入巨大,人工智能发展有了非常好的沉淀,我国人工智能发展具备政策优势、海量数据资源优势、应用场景优势和青年人才优势,“希望多媒体信息识别技术竞赛进一步与国际比赛接轨,成为权威的竞赛平台和引领人工智能发展方向、与行业应用深度融合的平台,全面推动中国人工智能行业发展”。(
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