2个月做出一款AI项目？这些学生在DeeCamp上决出两个总冠军
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
2个月，一群来自世界各地高校的学生做出了技术与商业化兼具的AI落地项目。
8月5日，DeeCamp 2020人工智能训练营迎来总冠军答辩暨结营典礼。最终，自动驾驶赛道和创新赛道的两支团队夺得并列总冠军，各获得10万元奖励，其余五个项目分别获得创新赛道、自动驾驶赛道、教育赛道、医疗与公共卫生赛道、商业赛道的冠军。
训练营期间，200余名来自全球高校的学生，聆听了李开复、张亚勤、吴恩达、张宏江、俞敏洪、周志华等12位AI学术界、产业界大师授课，透彻理解了科技与创投核心规律；分组挑战开放命题AI创新大赛，用AI和创意向现在和未来人类世界面临的真实难题问题发起挑战。
在经过节奏紧凑的立项、研发、测试，DeeCamp 2020开放命题AI创新大赛共37支团队提交了AI Demo，最终只有7项入围总冠军答辩。
通过云端连线的方式，他们也在现场展示了各自的Demo作品。那么，各大赛道的王者都做出了什么AI项目呢？
总冠军：方仔照相馆 BrickMeStudio
所属赛道：人工智能的创新思考与前沿设计
挑战赛题：自动积木建模
AI+积木？听起来如此跨界的两件事，会有什么奇妙的组合？
来自北京航空航天大学、清华大学、香港中文大学、奥地利科学技术研究所的同学们组成的“方仔照相馆”团队，用AI玩转积木，为创意插上了翅膀。
他们打造了一个AI积木创作平台“方仔照相馆”，只需通过简单上传一张头像照片，就可以生成个性化定制的方头仔玩偶头像。在未来，在网上一键下单，百变趣味的方头仔就可以邮送到家。
怎么实现呢？他们先根据输入的图像，抽取特征向量，比如发型、刘海、胡子、眼睛、下巴、肤色、上衣款式、衣服图案、鞋子颜色、手的摆放、裤子纹理等，匹配相应的积木零件，然后生成积木模型和拼装步骤。
“方仔照相馆”团队希望将自己对积木的热情，传递给更多人。积木不只是孩子们的玩具，更是创造力的源泉，“AI时代，更要注重创造力培养”。
总冠军：Faster&Better
所属赛道：自动驾驶的技术突破与前沿设计
挑战赛题：算符算力约束下的无人驾驶车辆检测
自动驾驶是人工智能中最具挑战、最具有应用前景的方向之一。对于需要大规模落地量产的车辆检测场景，神经网络模型只能在较为廉价的芯片上运行，这为检测模型的效率带来了巨大挑战和约束。
Faster&Better团队在满足严格算符算力的约束下，设计了一种极为高效的anchor-free车辆检测模型。该模型采用了backbone、后处理策略，将物体看作点，使用轻量的head来预测物体位置、类别和bounding box，在保障性能的同时大幅提升了速度。
Faster&Better团队对项目的商业价值也进行了思考。该车辆检测模型能够很容易地部署在低成本的芯片上，实现产品的落地，带来商业回报。模型迭代速度快，可以使用更低的功耗训练和维护。模型精度高，能够为无人系统的安全性和稳定性保驾护航。
未来，该车辆检测模型也有广阔的应用空间。一是可以部署到行车记录仪等传统硬件上，使其智能化，具备行车预警功能；二是可以部署到安防监控中，使用模型自动过滤筛选，将视频中有车辆的场景加以保存，节省存储空间，也节省人员回放视频的时间。
教育赛道冠军：Teched U
所属赛道：用AI驱动的教育新工具和新方法
挑战赛题：网络公开课聚类、检索、评价和推荐工具
在线教育是未来趋势，但录播课的用户体验不佳。大量的录播课仅将一段长视频从线下直接搬运到线上，难以避免冗余重复，造成学生积极性差、完课率低等问题。
来自卡内基梅隆大学和沃顿商学院的同学组成了Teched U团队，希望用AI技术赋能在线教育。他们通过自研原创神经网络 TopicNet，实现长视频切割、大纲提取、知识搜索三项功能。
通过视频切割，寻找知识结构断点，可以将一小时的教育视频切割成5-10分钟的短视频，让用户利用碎片化时间学习；通过大纲提取，借助整理好的知识大纲进行跳转，让用户快速了解知识内容的结构；通过知识搜索，可以精确寻找到相关视频和精确到秒的视频跳转位置。
目前，在线教育巨头主要通过人工标注做视频切分，但对于缺乏人才和技术的中小型在线公司，这项低成本的视频切割自动标注技术，可以帮助他们丰富视频内容，实现精准推荐，从而提升用户体验和转化率。
医疗赛道冠军：心灵捕手
所属赛道：用AI应对医疗和公共卫生领域的新挑战
挑战赛题：通过深度学习识别生物电信号
由“心灵捕手”小组带来的“听医声AI 诊断专家”项目，是本届DeeCamp项目中唯一一个软硬结合的项目。硬件制作、小程序设计开发等工作，全部是在DeeCamp期间用两个月的时间完成。
“听医声”AI诊断专家通过电子听诊器采集心音、呼吸音、脉搏，并将电子化的信号传递给微信小程序及后台云端分析系统，进行定量分析判断用户的健康状况，实现健康监护、疾病预警、辅助诊断。若检测到身体异样，可自动推荐附近的医院。未来，“听医声”既可以辅助医生做疾病早期筛查、健康监测，也可以用在留守老人监护、残疾人健康关爱等领域。
值得一提的是，“听医声”的脉搏波数据集，通过与医院、诊所、体检中心等工作单位合作，共采集了6000余例由中医专家标定的脉象数据，把专家经验转化为临床诊断量化标准，实现了中医问诊的客观化、信息化。
创新赛道冠军：AI科幻世界
所属赛道：人工智能的创新思考与前沿设计
挑战赛题：科幻小说自动/辅助生成
你能想象一个AI构建的科幻世界吗？
来自中科院、美国乔治梅森大学等高校的五位同学组成的“AI科幻世界”团队，基于Open AI 的GPT-2模型，在百亿级中文大规模语料上重新训练，打造了一位神奇的“AI科幻小说作家”。
这位“科幻作家”，可以根据设定好的故事主线、人物角色等，交互式生成科幻小说内容，不仅可以遣词造句，还可以创作构思，让普通人也可以化身“科幻文学大咖”。
“AI科幻世界”团队在开发的过程中，借鉴作家创作小说的过程，受到认知心理学和文学理论启发，提出情节大纲主导的、人机协同写作的范式：用户输入第一句，机器输出多个人称一致、语句连贯、逻辑合理的下一句话候选，由用户做筛选和修改，不断重复形成情节闭环。
在人机协同的半自动模式下，AI科幻世界写作故事大纲的速度每分钟可达50-100字。而在无人干预的全自动模式下，可以在1秒钟之内写出一个曲折动人的两千字故事，揭开了创作的神秘面纱。
未来，科幻小说自动/辅助生成可以应用在商业传播场景中，提升内容的广度和个性化，兼顾精准分发下的用户需求和内容质量，满足企业对海量信息的搜集、分析、筛选、整理和发布需求。
商业赛道冠军：“Non-pretrain”
所属赛道：AI 赋能的商业决策与商业流程优化
挑战赛题：人工智能在量化交易和投资中的决策辅助
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。
来自南京大学、复旦大学的“Non-pretrain”团队，针对外汇量化交易的历史数据，提出了一种数据依赖的相似性度量方法。对每一个分类，分别使用所提出的层次注意力LSTM模型对未来汇率进行预测。最后对多个类的预测结果进行集成，并结合挖掘出来的典型pattern制定交易策略。
自动驾驶赛道冠军：AwesomeDet
所属赛道：自动驾驶的技术突破与前沿设计
战队：西天取经
成员：
刘丰刚 北京理工大学
时天宇 麦吉尔大学
陈晨 北京大学
胡颖 National University of Singapore
张天耀 北京航空航天大学
对于最终选出方仔照相馆和Faster&Better两个项目作为总冠军，创新工场董事长兼CEO李开复解释说，这两个项目评委打分相同，难分伯仲。
“Faster&Better”团队的技术让人震撼，连世界顶级自动驾驶公司之一、DeeCamp的合作伙伴Momenta也觉得非常惊讶，这说明在今天，黑科技创业的空间仍然存在。而“方仔照相馆”团队则以商业取胜，让我们惊讶于积木居然可以与AI结合。他们的“方头仔”产品让人充满购买欲望，几乎是一项可以直接拿到融资的项目。“我们认为这两个组，任何一个单独夺冠，都不能完整表达DeeCamp代表的精神，所以最终决定评选出两个总冠军。”
对于今年的赛道设置情况，创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚提到，考虑到今年特殊情况，一是想让同学们在线上协作的更好，同时也希望今年很多挑战性的课题，比如医疗项目，不管是跟新冠疫情有关，还是跟常见病有关，都需要从产品设计，甚至包括硬件软件结合考虑全局问题。
总体而言，不同于常见的 AI 领域竞赛，DeeCamp2020 开放命题AI创新大赛不以完成某一具体指标为目的，而是让同学们组队完成一个完整的创新项目，鼓励其用创意向现在和未来人类面临的科技问题发起挑战。
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