|黑科技与商业化同行,创新工场DeeCamp2020诞下双冠军
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8月5日 , DeeCamp 2020人工智能训练营总冠军答辩暨结营典礼 , 在创新工场北京总部进行举行 。
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 , 其中 , 入围总冠军答辩的共有6支项目团队 。 最终 , 两支团队夺得并列总冠军 , 分属自动驾驶赛道和创新赛道 , 各获得10万元奖励 , 其余项目获得各赛道冠军 。
在过去的2个月里 , 200余名来自全球高校的学生 , 在李开复、张亚勤、吴恩达、张宏江、俞敏洪、周志华等AI学术界、产业界大师指导下 , 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 。
DeeCamp人工智能训练营是一项面向全球大学生的公益项目 , 专注培养应用型AI人才 。 自2017年暑期启动以来已举办四届 , 培养了上千名大学生 。
200余名学生共克真实世界难题
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 。
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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 。
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车辆检测模型 , 同时 , 团队也对商业价值进行了思考 。 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 。
【|黑科技与商业化同行,创新工场DeeCamp2020诞下双冠军】
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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 。
由“心灵捕手”小组带来的“听医声AI 诊断专家”项目 , 是此次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 , 全部是在用两个月的时间完成 。
当天 , DeeCamp2020入围总冠军答辩的共有6支项目团队 , 分别来自创新赛道、自动驾驶赛道、教育赛道、医疗与公共卫生赛道、商业赛道 , 各自展示了自己的Demo作品 。
和传统产业结合释放AI潜力
经过评委打分、讨论 , 自动驾驶赛道的Faster&Better团队和创新赛道的方仔照相馆团队 , 最终共同夺得总冠军 , 两个团队分别获得10万元奖励 。 其余项目获得了各赛道冠军 。
今年 , DeeCamp2020通过激烈竞争 , 200余位学员最终入选 。 他们来自清华大学、北京大学、中国科学院大学、南京大学、北京航空航天大学、复旦大学、中国人民大学等44所国内高校 , 以及卡内基梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学、康奈尔大学等30所海外高校 , 分布在86个国内城市及北美和欧洲的17个海外城市 。
DeeCamp2020创造了“大师课+开放命题AI创新大赛”模式 , 让学员既可以近距离与科研及产业领域大师沟通交流 , 也可以与志同道合的小伙伴结队 , 亲身体验 AI 技术如何转化为产业应用、积累实践案例经验 。
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