一场AI竞赛，怎么就让这群年轻人变化这么大？

机器之心

发布于 2023-03-29 18:37:06

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机器之心编辑部

人工智能到底有什么用？这要从一场AI竞赛说起......

2021 高考已落幕，再有不到 3 个月，高校将新增数百万张新面孔。

考试是贯穿高中三年的主旋律，恢弘而单调；大学则丰富得多，其中有一项，被人津津乐道——打比赛。

近几年 AI 大热，与 AI 相关的校园竞赛也如火如荼。与其他竞赛相比，它对专业技术和团队合作要求更高，需要用技术来解决当下的实际问题。

当不同年龄不同专业不同性格的年轻人，出现在同一场比赛中时，他们会被比赛改变，同时也在改变着比赛。

走进深山，用 AI 为三七做诊断

徐国秦不知道，代码都写不溜的自己，怎么就报名了 2019 年的 C4-AI 大赛。

C4-AI，全称为中国高校计算机大赛—人工智能创意赛，由全国高等学校计算机教育研究会主办，浙江大学与百度联合承办，在国内颇具影响力。它特别强调「探索有具体落地场景的技术应用创意方案，如人工智能技术在工业、农业、医疗、文化、教育、金融、交通、公共安全、日常生活、公益等行业领域的应用。」没有命题限制，没有专业限制。

简单地说，如果你是大学生，如果你想用 AI 解决实际问题，就能参加。

当时徐国秦刚念大二，连编程都没接触过。怀着朴素的「试一试」的念头，徐国秦开始构思命题。想得头疼了，反倒使徐国秦记起高中时因犯头疼病而接触的中草药——三七。

三七，盛产于云南、广西一带，具有化瘀止血，活血定痛的功效。三七的生长和培育条件非常严苛，极易遭受各种各样的病虫害。目前的病虫害防治基本都是靠着人工检查、人工喷洒药物，如果一株三七感染了病虫害，还会传染其他植株，严重的可能会导致「全军覆没」。

「也许能用 AI 技术，对三七病虫害进行检测，尽早进行治疗和预防？」徐国秦找到了她想解决的那个「实际问题」。

在解决这个「实际问题」之前，徐国秦不得不面对别的问题。作为师范类的计算机专业学生，徐国秦的课程里没有机器学习方面的内容，以致自己技术偏弱，这是其一。其二，往年参加 C4-AI 大赛的选手，都是三三两两组队。徐国秦也想效仿，不巧赶上期末备考，同学们兴致阑珊。徐国秦做了最坏打算，「尝试一下，最理想的状况是能将项目落实下去，就算不能获奖，也算尽力了。」

很快徐国秦发现担心是多余的。根据 C4-AI 大赛的要求，选手需选用百度提供的飞桨深度学习平台或 EasyDL 零门槛 AI 开发平台作为开发工具。其中，EasyDL 以「零门槛」著称，提供数据采集、清洗、标注、模型训练、模型部署等一站式建模能力，内置了智能数据服务 EasyData，无需了解算法细节就能进行模型训练。徐国秦很快弄清楚了什么是智能标注、模型训练、服务部署，做好了菜鸟单打独斗的准备。

2019 年 7 月，同学在放暑假，徐国秦则赶从昆明市区到晋宁区最早的一班大巴，颠簸四五个小时，去当地三七种植园采集数据。在 600 多亩的园地里，徐国秦举着手机，猫着腰，一株一株地采集植株表面的病虫害数据，饿了就从包里掏出面包啃几口。7 月云南的太阳很毒，把她晒得通红。第一天，她拍了 1000 多张相片，却错过了回城的大巴。

而她的项目，至少需要 3000 张数据。

「我跟我妈说我不想整了。」徐国秦承认，单打独斗比她想象中要煎熬，「以前干什么都是大家一起，至少有两个人一起做。采集数据（的地方）又远。」妈妈给出的回答是：「很多事情要么你就不要开头，你开头了就要做下去。」

第一次训练数据，准确率只有 60%，问题出在数据不均衡上。她硬着头皮又上了一次山，采集回 2000 多张数据。这一次，准确率没有辜负她——94%。

输入，标注，训练。三个月里，EasyDL 近乎她唯一的伙伴。病虫害识别准确率从 60% 跃升至稳定的 94% 左右，她也从初赛进入复赛，直至进入决赛，成为唯一单人成团进入决赛的女生。

「参加初赛只是一个想法，后来项目创意书过了的时候，我想的是把这个想法落实一下。复赛过了之后，给了我自己很大的肯定。很多时候，不一定要三五成群成功的几率才大。要多相信自己一点，坚定一点。」

今年，徐国秦即将毕业，她没有做开发，而是选择「传帮带」——进入中学成为一名老师。她想把「基于 EasyDL 物体检测的三七病虫害检测」展示给学生看，把这段经历讲给他们听。

「很多学生感觉人工智能好难好遥远，不是人人都可以去做的。以后上 AI 课的时候，我可以用 EasyDL 帮学生实现一些东西。让孩子们知道，他们也可以像我一样做到。」

竞赛场上，看见更大的世界

2020 年，C4-AI 的决赛在杭州拉开帷幕。

在这个人才济济的场合，梁英豪觉得眼睛有点不够用。这是他第一次参加 C4-AI，他所在的团队也是现场唯一一支高职院校队伍，对手是来自清华、北大、北理工等高校的学生。

梁英豪就读于南宁职业技术学院，学校刚刚开设了人工智能学院，虽然还不成熟，但足见重视。

梁英豪团队参赛的项目是用 AI 检测电动车驾驶员佩戴头盔情况。灵感源于南宁一大「奇景」——每逢上下班，街头巷尾就填满了乌泱泱的电动自行车大军。由此导致了电动自行车事故多发。据分析，在单方事故中伤亡的电动自行车驾乘人员，多数未佩戴安全头盔，因此发生事故时头部受伤较重。

梁英豪想，如果利用 AI 来辅助交警对电动自行车驾驶员的头盔佩戴进行检测，一旦项目能落地，应用价值很高。团队小伙伴也很给力，为了解决图像数据的问题，他们采用了最「笨」的方式——每个人站在路边，一张一张进行拍摄。六月的南宁，路边酷热难耐，团队里每个人汗流浃背地顶着大太阳，一站就是几个小时，最终采集了 5000 多张相关图片。

有了丰富的图像数据，并不意味着参赛就一帆风顺。在将模型部署到嵌入式人工智能开发板上时，他们遇到了大麻烦。「当时想要对系统的底层算法进行改变，但是团队人手不够，也不知道怎么去做。」学院和所在专业都刚开设不久，在师资和实验设施上能够给团队的支持还比较有限，梁英豪只能另寻他法。

梁英豪硬着头皮，在一个多月的时间内疯狂泡学术网站找教程、查资料、看论文，甚至去百度飞桨的官网提交工单，没想到「剑走偏锋」的法子得到了回应。飞桨的技术人员给出了一些建议，让梁英豪在迷茫中看到方向，加之自己持续的摸索，跌跌撞撞地竟然完成了底层设计的改变。

系统开发终于完成了。梁英豪和团队成员都很高兴，让他更惊喜的是，学院老师竟然主动帮他们把这套安全行驶检测系统在校园里实现了应用。校园里的摄像头先进行图片的采集，再将图片传输到系统中进行识别，一旦识别到异常情况，摄像头旁安装的语音播报装置还能发出警报。「识别率还挺高，能达到 92%！」有了实际应用的加持，梁英豪对决赛的信心又多了几分。

决赛现场，凭借效果上佳的系统和出色的应用表现，梁英豪和团队拿下了二等奖，与一等奖的成绩只相差零点几分。除了收获荣誉，梁英豪还收获了更多宝贵的东西：他与各大高校选手交流颇多，意识到他们更注重和擅长底层算法的搭建、高端模型等内容的优化，这是梁英豪团队最欠缺的部分之一。

「我们来自高职院校，有自己的优势。」对应用场景的强调、对实践操作的重视，是梁英豪的底气。在与华东交通大学团队交流时，梁英豪听到他们介绍基于 EasyDL 开发的公路病害检测系统时眼睛一亮，原来他早对这个课题有想法，并且累积了数据集。通过观摩学习和经验交流，梁英豪很快上手，也完成了自己对该系统的设计开发。

现在，梁英豪已经通过专升本考试进入广西科技大学。一次比赛，让他炙热的技术梦想更加坚定；而他，也成为比赛中尤为特别的一道风景线：AI 的世界里，没有高低、更没有不可能。

一个偶然我为热爱「买了单」

一场比赛能带来什么？一张证书、一笔还算丰厚的奖金、还是写在简历上的一行经历？

对刘屹来说，2019 年的那场 C4-AI 大赛是一张意想不到的「门票」。

两年前，C4-AI 决赛现场。讲完决赛答辩的最后一页 PPT，刘屹走下台，收拾着思绪，准备回酒店。

「这位同学，你等一下。」身后有人叫住他。

刘屹认出此人就是刚才坐在台下的某位来自百度的评委。对方开始询问刘屹项目的细节。一番交谈下来，刘屹对客户痛点问题、行业洞察、工业质检项目知无不言，评委似乎也颇为满意。「你可以试试百度的产品经理岗位，我觉得你很有潜质。」评委最后说道。

刘屹出身正统的技术专业，本硕专攻通信工程，码代码是他的常态，连这次比赛的项目听起来都过于技术范——空管滤棒端面智能化检测系统。恰逢毕业季，刘屹已经收到了不少技术研发岗位的 offer。只有他知道，其实自己对研发兴趣不大，反而对产品日益好奇。

「你可以试试百度的产品经理岗位，我觉得你很有潜质。」刘屹回想这句话，他打算把潜质变成实实在在的机会。

机会背后是充足的积累和准备。读书和敲代码之余，刘屹经常会阅读产品经理相关的书籍、上网查阅产品设计运营的知识和最新信息，对于尝试产品经理岗位，他并不是毫无准备。

历经笔试、面试层层关卡，刘屹最终成功拿下了百度产品经理的 offer。当时，摆在他面前的一共有七份 offer，五份研发岗位、两份产品经理岗位。

「参加 C4-AI 大赛时我的项目就是基于百度 EasyDL 平台做的，这份 offer 也是 EasyDL 的产品经理，算是缘分吧。」既是 AI 的业务方向，又是产品经理，没有太多犹豫，刘屹选择了百度。