中國最好的AI競賽落幕，我們整理了一份奪寶攻略

安妮 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

昨天，第二屆AI Challenger 2018全球AI挑戰賽（後稱「AIC」）收官。

相比第一屆，今年比賽發布了10個全新賽道，並且在創新工場、搜狗、美團點評，美圖公司等主辦方推動下，涉足領域更廣、數據規模更大，豐富性也更高，10個數據集均在業內首屈一指。

即便AIC還「很年輕」，但無論從數據集規模質量，還是競賽影響力來看，確已是國內最好的AI競賽。

今年，他們掀起了更大的風暴。

最終，獲獎團隊從來自全球81個國家，1000多個大學和公司的過萬支參賽團隊中脫穎而出，每個賽道各有5組團隊獲獎。也就是他們，共同瓜分了300萬元的獎池。

千軍萬馬中，獲獎的為什麼是他們？

量子位採訪了幾位名次獎金雙豐收的獲獎選手，手把手教你AI競賽的通關秘籍。

獲獎選手在頒獎典禮上合影

獲獎攻略

1、時間準備：只睡4小時是常態

報名一個AI比賽前，需要提前為自己預留出多少時間？

可能是業餘生活的全部。

張禮是新加坡Agoda（安可達）的一名數據科學從業者，這次取得了細粒度用戶評論情感分析賽道的第四名。

和大多數參賽團隊略有不同，張禮單槍匹馬選擇一人參加競賽，壓力和任務也比多人團戰來得更猛烈一些。

張禮表示，從8月底到12月，幾乎所有業餘時間都花在了這次比賽上。朝九晚六的工作後回到家，每天為競賽忙到凌晨兩三點是常事，每天幾乎只睡4個小時。

短視頻實時分類賽道的冠軍團隊Against的選手於佳弘說，團隊三個人都來自網易AI Lab，每天還需要正常工作，3人只能犧牲周末的休息時間來準備比賽了。

2、比賽報名：單槍匹馬還是人多力大？

在這次AIC比賽中，三人團是最常見的參賽隊組成，但也有一些「一個選手的團隊」。

四川大學機器智能實驗室的博士生胡俊傑是眼底水腫病變區域自動分割賽道的亞軍，他覺得單槍匹馬與團隊參賽各有優劣，自己一個人完成項目反而讓他精力更集中。

但一人團也並不代表需要孤軍奮戰。

細粒度賽道的張禮表示，比賽後期會遇到瓶頸時，經常和AIC的選手群中的其他選手交流，這種類似「社區」概念的微信群，承載了各個選手的思維火花，和同賽道其他團隊的交流給了他很大幫助。

3、比賽前期：數據集篩選是法寶

拿到數據集的第一步，應該立馬就開始搭建模型嗎？

錯了，英中文本機器翻譯賽道的冠軍團隊的第一步，是理解數據集。

團隊成員郭馨澤現在是金山軟體AI Lab中的一名演算法工程師，他表示對於機器翻譯這一賽道，後期各個團隊模型和框架相差已經不大，自己團隊脫穎而出和理解數據集較為透徹有關。

郭馨澤認為，首先需要對翻譯賽道的1300萬個語句對進行抽樣檢查。對於翻譯錯的數據，先對其進行剔除，再進行下一步處理，透徹理解數據本身是他們的經驗。

4、比賽中期：通讀行業論文化解了瓶頸

前期的三分鐘熱情過去後，瓶頸通常伴隨著冷靜趕來，此時怎麼辦？

細粒度賽道的張禮認為，NLP領域推陳出新速度快，要想在AI競賽中拿到好成績，一定要時刻關注前沿技術。

張禮幾乎看遍了所在領域近兩年的所有創新突破論文，想將最這些新方法用到自己的模型里。

在此次比賽中，他將詞嵌入技術領域的最新模型ELMo模型應用進去，成績開始穩定提升。

5、比賽後期：優化代碼勝過創新型的模型

和實驗室的研究不同，本次AIC的落腳點在「用AI解決真實世界的問題」，所以，對工程實踐具體情況的理解也是致勝法寶之一。

中科院自動化所的博士生趙旭所在的SeeLess團隊獲得了無人駕駛視覺感知的冠軍，趙旭表示，自動駕駛方向的賽題評判標準有兩部分，一是準確度，二是在實驗室研究中很容易忽略的速度。

在測試和實際運行時，能否實現實時性的檢測是很多選手比賽前未考慮過的，這次比賽也讓團隊認識到基礎研究更要考慮工程實踐的具體情況。

南京理工大學的李劍所在的Amadeus隊是本次比賽自動駕駛賽道的第四名。

李劍表示，AIC特別注意培養參賽者的工程能力，一定要做好反覆修改的心理準備，學術界的創造能力固然重要，但代碼的優化在比賽中更為看重，李劍表示。

6、比賽答辯：多用圖表就對了

萬千努力，都在最後的答辯環節集中呈現。這十幾分鐘的表現怎樣，就變得尤為重要。

針對最後的答辯環節，南京理工大學的李劍認為答辯時應該特別注意呈現對比實驗和對比數據，多用圖表的形式展示在基準之上的量化改變。

一句話總結：用數據說話，勝過千言萬語。

大咖總結：應用才是機會

主辦方介紹，從今年大賽的參賽情況來看，中國AI熱度正在快速攀升，隨著各項AI技術的不斷成熟以及各類應用場景的落地，越來越多的人選擇擁抱AI熱潮。

本屆AI Challenger在全球共有10000多支團隊參賽，其中美團點評NLP中心提出的」細粒度用戶情感分析」賽道最受歡迎，參賽隊伍數量最多。

截至目前，AI Challenger平台用戶超過30000名，覆蓋國家增至81個，覆蓋高校1100所，覆蓋公司990家。2018年AI Challenger平台用戶增長了170%。

其中，北京、上海、深圳是中國參賽人數最多的TOP 3城市，國際參賽TOP 3城市分別是美國、日本、新加坡。

答辯暨頒獎典禮現場，創新工場董事長兼CEO李開復表示，現階段高校AI研究的最大限制，往往就是數據不夠。

李開復認為，AI研究對數據的需求越多越好，本著開放、透明的原則做研究，才能站在巨人的肩膀上看得更遠，這也是AIC設立的初衷。

李開復

李開復也講了講賽題設計的考量，即科研固然重要，但應用才是最大的機會，所以這次競賽的評分體系看重最終結果如何。

搜狗CEO王小川認為，在本次AIC中發現一些AI解決中國特有問題的實例。就如翻譯賽道，對於中國人來說，和全世界溝通有量全球講英文或者全球講中文，二者都不太現實。AI的機會就在於此，對中國有特別的意義。

王小川

王小川表示，做好「體制內」和「體制外」研究的連接是中國特有的優勢，這次比賽的氣象局的數據，也能幫體制內探索新的路徑，對中國AI的發展也有促進作用。

王小川認為，這也是AIC的意義之一。

One More Thing

最後，附上本次大賽獲獎團隊完整名單：

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，明年的AIC已經開始籌備了。

我們明年見。

作者系網易新聞·網易號「各有態度」簽約作者

—完—

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