12月10日，2021之江杯全球人工智能大賽頒獎典禮舉行，為本次大賽劃上了圓滿句號。
自八月底啟動至今，大賽共吸引近600支團隊報名，來自海內外高校、互聯網企業、政府部門、研究機構的人工智能優秀人才同臺競技，展開激烈角逐。
本著“以賽引才、以賽興業、以賽促研”的宗旨，本次大賽設立創新賽、創業賽、揭榜賽三大賽道，下設七個賽題，大賽總獎金池超過2000萬元。經過初賽、決賽，項目路演、答辯等環節，最終，來自大華股份的DH-Goods和來自北京遠鑒信息的testabc兩支團隊獲得創新賽一等獎，“商用優化求解器COPT”獲得創業賽一等獎，來自浙江工業大學、中國藥科大學的兩支團隊成功揭榜。
以賽引才 匯聚全球人工智能優秀人才
“中國的AI科技需要三類頂尖人才。”中國工程院院士、之江實驗室人工智能領域首席科學家潘云鶴在頒獎典禮上表示，針對“卡脖子”問題，需要專業指向明確的攻關型人才；針對學術前沿和熱點問題，需要能夠提出創新性模型與技術的賽道型人才；面向學術無人區，需要能夠發現新方向、指出新問題、提出新理論的引領型人才。
人工智能技術的發展進步離不開人才的匯聚和驅動，全面發掘AI領域優秀人才，正是之江杯全球人工智能大賽的首要宗旨。本次大賽結合當前人工智能技術發展方向和實際產業應用領域，設立創新賽、創業賽、揭榜賽三大賽道，豐富的競賽維度吸引到眾多海內外優秀團隊和項目參與其中。
據統計，本次大賽共吸引近600支團隊近5000名選手參與。團隊成員來自于北京大學、浙江大學、悉尼科技大學、挪威科技大學、National Institute of Informatics、中國平安、阿里巴巴、大華股份等海內外高校院所和企業。參賽選手碩士研究生及以上學歷的占比65%，其中博士研究生接近總人數的18%，有海外留學及工作經驗的占比達20%，創業賽40%項目團隊其中的核心骨干人員有海外背景。
來自北京遠鑒信息的testabc 團隊是創新賽非確定場景語音識別一等獎獲獎者，團隊成員在語音識別領域有近5年的技術積累。“之江杯有嚴格的復現機制，極大地鍛煉了我們的工程實踐能力和時間規劃能力。同時，賽題非常具有挑戰性而且也很貼合實際，讓我們發現了日常科研中的不足，使我們的算法能力、工程實踐能力都得到了很好的提升。”
興業、促研 打造人工智能創新高地
本次大賽中，創新賽面向產業應用場景，設置非確定場景語音識別和零樣本目標物體識別兩大賽題，前者考察選手在聲紋識別和語音識別兩方面的技術積累和創新能力；后者面向一些無法獲得大量訓練數據的專業領域，考察選手的算法能力。
“在語音識別方面，我們使用了較為前沿的網絡結構，而且將模型量化等方法引入競賽方案；在聲紋識別方面，我們優化了神經網絡結構并大幅度降低了交叉錯誤率。”testabc成員在回顧比賽時說道。
在零樣本目標物體識別賽題中，DH-Goods以工業落地級別方案，輕量級、高性能、易部署等優點奪冠。“我們的方案訓練時間短，模型參數小，能滿足絕大多數移動設備和芯片的要求，能夠將零樣本目標識別在移動端落地變為可能，也可將方案擴展到新零售和智慧餐廳領域。”
除了面向產業應用的創新賽，今年的大賽新設揭榜賽賽道，旨在借助人工智能推動科學研究范式的轉變。經過專家組評審，最終，來自浙江工業大學的吳旻團隊成功揭榜“基于數據與計算驅動的材料設計算法與模型”項目，中國藥科大學廖俊團隊成功揭榜“基于靶標結構的小分子配體從頭設計與生成AI模型”項目，兩個團隊各獲得300萬元科研經費獎勵。“接下來，我們將在生成效率、數據庫、算法性能等方面朝預期目標邁進，未來也會將小分子端到端生成模型集成至之江天樞人工智能開源平臺。” 中國藥科大學副教授廖俊表示。
創業賽在杭州、北京、成都三地舉辦區域分站賽及線上國際賽，共吸引海內外125個項目團隊報名。最終，“商用優化求解器COPT”項目獲得一等獎，該項目能為大規模人工智能決策應用提供高效計算服務，將機器學習、深度學習、數學規劃算法深度結合，在數十億甚至數萬億種可能的解決方案中計算最優解。
隨著本屆之江杯的落幕，之江實驗室已成功舉辦四屆全球人工智能大賽。“本次大賽在產融結合、賽題維度等方面比往年有顯著提升，讓一批國內外領軍課題團隊與優質AI創業項目參與到賽事中，參與到之江實驗室的科研發展中，真正把‘以賽引才、以賽促研、以賽興業’的辦賽宗旨落到了實處。未來，之江實驗室將繼續和全球AI從業者一道，將之江杯打造成為品牌力強、影響力大的人工智能賽事，助力國家新一代人工智能創新發展試驗區、浙江省三大科創高地建設。”之江實驗室副主任袁繼新表示。
