2018年9月13日，歷時兩個半月，由江蘇省無錫經(jīng)濟開發(fā)區(qū)（太湖新城）與阿里云聯(lián)合舉辦的“2018雪浪制造AI挑戰(zhàn)”天池大賽在無錫太湖新城圓滿落下帷幕。太湖新城作為無錫新的城市中心，近期在打造雪浪小鎮(zhèn)，雪浪小鎮(zhèn)定位于為無錫乃至全國的制造業(yè)數(shù)字化升級提供解決方案的平臺，繼雪浪大會之后，本次大賽也是一次代表性的盛會。

作為國內(nèi)工業(yè)AI領(lǐng)域具有重要影響力的賽事，本次大賽聚合全球尖端人才及優(yōu)良算法，旨在提升布樣疵點質(zhì)檢的效果和效率，降低對大量人工的依賴，助力工業(yè)制造良品提升，同時為太湖新城創(chuàng)新人才的挖掘、孵化和引入創(chuàng)造了有利條件。太湖新城集團總裁唐勁松、無錫經(jīng)濟開發(fā)區(qū)管委會副主任主任馮愛東、阿里云華東二區(qū)總經(jīng)理高飛、阿里云大數(shù)據(jù)生態(tài)運營總經(jīng)理王一婷等雙方高層領(lǐng)導(dǎo)出席活動。

圖為：大賽現(xiàn)場，選手緊張決賽中

十強角逐  產(chǎn)學落地的深度碰撞

總決賽現(xiàn)場，10支優(yōu)秀隊伍進入現(xiàn)場賽及終極答辯PK環(huán)節(jié)。雷鋒網(wǎng)了解到，經(jīng)過激烈角逐，缺陷檢測小分隊、萬事屋團隊等殺出重圍。最終，缺陷檢測小分隊的兩名組員在算法成績和答辯成績?nèi)〉妙I(lǐng)先，摘得本次比賽桂冠，贏得20萬現(xiàn)金大獎。

前三甲分別是：

• 缺陷檢測小分隊（冠軍）

• 萬事屋團隊（亞軍）

• UnlimitedPI團隊（季軍）

圖為：現(xiàn)場冠軍頒獎儀式

大賽自2018年6月30日啟動本次大賽以來，活動共吸引了來自中、美、英、俄、新加坡、韓國、澳大利亞等全球19個國家和地區(qū)的2403支隊伍、3761名選手，參賽選手中碩士學歷占比43%，博士學歷占比6%，其中不乏美國斯坦福大學、新加坡南洋理工大學、香港理工大學、中科院、清華、北大、上交大、浙大等全球知名高校，與此同時來自華為、阿里、滴滴、小米、京東、創(chuàng)新工場、浪潮集團、佳格天地等AI研究機構(gòu)和企業(yè)的選手也參與了角逐。

圖為：選手們在答辯環(huán)節(jié)講解布匹疵點檢測算法模型及思路

這場全球頂級的AI算法賽事為何擁有如此強大的吸引力？與其他創(chuàng)新大賽相比又有哪些特點？記者帶你一一了解。

立足紡織業(yè)痛點  尋求智能化新突破

江蘇省無錫經(jīng)濟開發(fā)區(qū)（太湖新城）與阿里云作為智能制造升級的倡導(dǎo)者和實踐者，是這次全球頂級的AI大賽的聯(lián)合主辦單位，雙方以實際行動支持了“中國制造2025”戰(zhàn)略，打造了政府引導(dǎo)、企業(yè)主導(dǎo)的良好模式。

當下，隨著智能技術(shù)的發(fā)展，全球制造業(yè)都在發(fā)生著深刻的變化。特別是近兩年來，紡織業(yè)以智能制造為焦點形成試點項目，成效明顯。而本次“雪浪制造AI挑戰(zhàn)賽暨視覺計算輔助良品檢測”天池大賽就是圍繞著“紡布表面瑕疵檢測”這一個紡織行業(yè)品控的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

圖為：選手對數(shù)據(jù)進行算法優(yōu)化

對于制造企業(yè)來說，紡布表面瑕疵檢測在生產(chǎn)上極其消耗人力資源，主要在于人工檢驗速度慢、勞動強度大、受主觀因素影響大從而缺乏一致性。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，更多的人把目光放在了計算機視覺技術(shù)上，希望能夠?qū)I和計算機視覺技術(shù)應(yīng)用起來，對傳統(tǒng)的紡織行業(yè)生產(chǎn)模式帶來改變。但實際上，由于紡布瑕疵具有種類多、成因多、形態(tài)多樣、不易識別等多種特性，所以到目前為止，業(yè)界還未出現(xiàn)成熟的方案。

這一痛點，也讓江蘇陽光集團和阿里云有了合作的契機，雙方推出了業(yè)界第一個同時符合實際質(zhì)檢標準和機器學習要求的大規(guī)模高質(zhì)量布匹瑕疵數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集涵蓋了紡織業(yè)中素色布的各類重要瑕疵，包括原始圖片數(shù)據(jù)和瑕疵標注數(shù)據(jù)兩個部分。依托阿里云天池平臺，這些數(shù)據(jù)將在20多萬聚集在天池的全球頂級科學家那里，為生產(chǎn)力的提升帶來更多新的探索和改變。

算法優(yōu)化  讓AI更懂工業(yè)制造

在這個平臺基礎(chǔ)上，眾多優(yōu)秀的解決方案和技術(shù)創(chuàng)新點在大賽現(xiàn)場不斷涌現(xiàn)。例如，利用困難樣本均衡采樣策略解決瑕疵分布不均，利用隨機掩模的方式克服小樣本問題，利用多尺度變化適應(yīng)各種形態(tài)的瑕疵。結(jié)合ResNet和Xception等多種主流圖像識別網(wǎng)絡(luò)，以及模型調(diào)優(yōu)和模型融合技術(shù)，選手們開發(fā)的算法對常見十幾類瑕疵的檢出率超過90%。大賽不僅重視瑕疵檢出，更關(guān)注瑕疵的分類?；诰殬俗⒌蔫Υ眯畔ⅲ筚愡€產(chǎn)出的許多精準的瑕疵識別技術(shù)方案，為后續(xù)推廣到更多不同的紡布類型和更多的瑕疵類型提供了可行性驗證。

圖為：大賽評委在點評環(huán)節(jié)

作為本次大賽的評委，浙江大學計算機學院教授、博士生導(dǎo)師李璽表示，選手們的提案一方面展現(xiàn)了各自的靈感與智慧，另一方面也證明了天池平臺已經(jīng)成為“數(shù)據(jù)眾智、眾創(chuàng)”的第一平臺，所有參與者都有機會運用其設(shè)計的算法解決各類工業(yè)實踐問題或社會問題。阿里巴巴達摩院資深算法專家李昊則表示，工業(yè)制造產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，而天池大賽讓對數(shù)據(jù)懷有夢想的人聚集在一起，讓AI的應(yīng)用更加走向落地，他希望參賽選手們以此次賽事為契機，繼續(xù)深入研究，取得更好的成果。

挑戰(zhàn)AI成新風尚  算法科學家攜手前行

與一般的AI大賽不同，“雪浪制造AI挑戰(zhàn)賽暨視覺計算輔助良品檢測”天池大賽分為初賽、復(fù)賽和決賽三個階段，時間上跨度為兩個半月。相比于創(chuàng)新類項目存在的技術(shù)門檻，本次大賽更注重細分領(lǐng)域進行AI應(yīng)用解決方案，即聚集在紡織領(lǐng)域。從選手的方案側(cè)重點來看，天池平臺的數(shù)據(jù)及算法也得到了更廣泛和有效的運用。

大賽的實戰(zhàn)氛圍非常濃厚，選手們精彩的算法演繹與思維推導(dǎo)，讓與會人員看到了技術(shù)革新紡織生產(chǎn)的潛力所在。阿里云為參賽團隊提供機器學習PAI平臺，復(fù)賽團隊可申請使用，但入圍決賽的參賽團隊方案里，必須包含深度學習作為主要算法。而入選決賽，要求更為嚴格：組委會要求入圍選手提交代碼審核，還會識別并剔除只靠人工標注而沒有算法貢獻的隊伍。

圖為：本次大賽獎項設(shè)置

此外，雷鋒網(wǎng)現(xiàn)場看到，從大賽配套政策上看，大賽組委會為獲獎項目準備了高額獎金：第一的選手獲得了20萬現(xiàn)金大獎，第二名和第三名也分別獲得10萬和5萬現(xiàn)金大獎。

圖為：媒體采訪參賽選手環(huán)節(jié)

在大賽的“訪談”環(huán)節(jié)，參賽選手告訴雷鋒網(wǎng)：大數(shù)據(jù)和AI正在成為人們生活的基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)在利用機器學習、AI技術(shù)的過程中特別需要關(guān)注實操性，讓技術(shù)改善生活，讓AI為企業(yè)生產(chǎn)帶來益處。而阿里云天池平臺帶來了這種可能，讓AI更靠近工業(yè)、更靠近生活。也有一些選手表示，參賽期間不斷的算法優(yōu)化和模型改進，讓個人思維方式得到極大的鍛煉，受益頗多。

圖為：大賽選手與嘉賓合影

據(jù)主辦方介紹，下一階段的雪浪制造AI挑戰(zhàn)賽將繼續(xù)以工業(yè)為主題，立足于國際化、規(guī)模化、普及化，繼續(xù)吸引海內(nèi)外高校及企事業(yè)單位參賽?？梢钥吹剑悄苤圃煺谏?，而AI與算法將為世界帶來更多改變。

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