雷鋒網(wǎng)AI科技評論按：12月21日，由創(chuàng)新工場、搜狗、今日頭條三家聯(lián)合舉辦的首屆 “AI Challenger全球AI挑戰(zhàn)賽”在北京舉辦落幕儀式及頒獎典禮。雷鋒網(wǎng)記者也前往了頒獎典禮現(xiàn)場，進行了全程跟蹤報道。

都有哪些參賽隊伍獲獎？ 

大賽分為視覺和翻譯兩大類，共五個賽道。分別是人體骨骼關(guān)鍵點檢測競賽、圖像中文描述競賽、場景分類競賽、英中機器文本翻譯競賽和英中機器同聲傳譯競賽。參賽隊伍共計7079支，其中場景分類參賽團隊最多，達2004支。人體骨骼關(guān)鍵點檢測參賽團隊1735個，圖像中文描述1479個參賽隊，機器翻譯和同聲傳譯參賽隊分別為1204支和675支。最終每個賽道決出了各自的冠軍，亞軍、季軍及優(yōu)秀獎。

評分模式由排名榜單+現(xiàn)場答辯組成。在此之前，大賽采取了AB雙集共同測試的模式，先開放數(shù)據(jù)集A集測試，后開放數(shù)據(jù)集B集測試。每雙周評出周冠軍，每個賽題中效果突出的團隊按照最后的成績榜單排名，最終選出今天的決賽名單。

答辯環(huán)節(jié)，根據(jù)選手的抽簽順序，先由團隊代表上臺進行25分鐘的簡報，隨后團隊所有成員要根據(jù)評委老師現(xiàn)場提出的問題進行答辯，最終評委組點評打分選出優(yōu)勝隊伍。

以下為獲獎冠軍團隊：

人體骨骼關(guān)鍵點檢測競賽獲得冠軍的團隊，是李全全、王昌寶、王宇杰三位選手組成的Firefly戰(zhàn)隊。李全全畢業(yè)于香港中文大學，主要研究方向是通用物體檢測、人體關(guān)鍵點檢測和模型加速相關(guān)算法。王昌寶來自北京航空航天大學，研究方向是物體檢測，他曾多次參加過國際AI類大賽，如MSCOCO、ACM-ICPC并獲得不俗成績。王宇杰同樣也來自北京航空航天大學，主要做計算機視覺方面的研究，同時也對物體檢測，行人再識別，人體關(guān)鍵點檢測感興趣。該賽道的冠軍獎勵金額是30萬人民幣。

圖像中文描述競賽的冠軍獲得者是來自清華大學計算機系的余年革。他本科畢業(yè)于北京航空航天大學軟件學院，目前在清華大學人智所從事基于深度學習的多模態(tài)相關(guān)的研究工作。該賽道的冠軍獎勵金額是30萬人民幣。

 

場景分類競賽的冠軍由帥靖雯、張順豐、蔣尚達三人獲得，三位選手均來自電子科技大學。帥靖雯個人主要研究方向是自然場景字符檢測；張順豐的專業(yè)是信號與信息處理方向，主要研究深度學習，人臉識別。蔣尚達專業(yè)同樣是信號與信息處理方向，主要研究活體檢測。該賽道的冠軍獎勵金額是10萬人民幣。 

中機器文本翻譯競賽的冠軍，由李曉普、閔可銳、宋洪偉三位選手組成的戰(zhàn)隊“CM”獲得，三位選手均來自獵豹移動。該賽道的冠軍獎勵金額是30萬人民幣。

英中機器同聲傳譯競賽的冠軍團隊由董倩倩、張曉偉、王峰三人組成，他們均來自中科院自動化所。指導老師是中科院自動化所所長徐波教授，同時徐波教授也擔任國際中文口語信息處理學會主席。賽手董倩倩主要研究方向是機器翻譯，口語標準化（自動加標點，口語順滑等），王峰主要研究方向是機器翻譯，人機交互方面的理論和系統(tǒng)。張曉偉從2015年下半年開始做機器翻譯，隨后一直專注于機器翻譯領域相關(guān)技術(shù)。該賽道的冠軍獎勵金額是40萬人民幣。 

與此同時，各賽道的亞軍、季軍及優(yōu)秀獎也同時決出，并分享了數(shù)額不等的獎金。 頒獎典禮現(xiàn)場，三家主辦方代表，創(chuàng)新工場董事長兼CEO、創(chuàng)新工場人工智能工程院院長李開復，搜狗CEO王小川，今日頭條顧問、技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長張宏江，以及大賽評委林德康、趙鐵軍等人為獲獎團隊頒獎。獲獎團隊合計分享了超過200萬人民幣的獎金。       

AI Challenger 的未來規(guī)劃

最后，本次大賽執(zhí)委、創(chuàng)新工場人工智能工程院副院長王詠剛對大賽進行了總結(jié)，并對賽事接下來的發(fā)展提出了具體規(guī)劃。

首屆 “AI Challenger全球AI挑戰(zhàn)賽”開放了百萬量級的計算機視覺數(shù)據(jù)集、千萬量級的機器翻譯數(shù)據(jù)集，包括：超過1000萬條中英文翻譯數(shù)據(jù)、70萬個人體骨骼關(guān)鍵點標注數(shù)據(jù)、30萬張圖片場景標注和語義描述數(shù)據(jù)。這是國內(nèi)迄今公開的規(guī)模最大的科研數(shù)據(jù)集。需要強調(diào)的是，除了比賽期間，這些數(shù)據(jù)集依然對外開放下載（后期可能有注冊流程）。AI Challenger 并不僅僅是一個賽事，它是集數(shù)據(jù)分享，人才競技的綜合性平臺。希望未來學術(shù)界都能用到這些數(shù)據(jù)集，讓它變得越來越權(quán)威。

他說道，雖然本屆“AI Challenger全球AI挑戰(zhàn)賽”的參賽選手還是以國內(nèi)為主，但是希望在2018年，AI Challenger能吸引更多國際、國內(nèi)的高水平參賽團隊，并建立算法、代碼、論文、數(shù)據(jù)、比賽的分享和交流平臺。三家主辦方在未來還會建設更多、更貼近前沿科技需要的數(shù)據(jù)集，設計更高水準、更加多樣化的比賽形式，同時也會圍繞數(shù)據(jù)集和競賽平臺展開算法和技術(shù)培訓；平臺會參加或主辦相關(guān)的學術(shù)會議和技術(shù)論，加強多方合作，希望政府、企業(yè)、研究機構(gòu)等積極參與。

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