【TechWeb】8月5日消息，DeeCamp2020人工智能训练营总冠军答辩暨结营典礼今日正式举行。DeeCamp2020 开放性竞赛共设立五大赛道，共有37支团队提交AI Demo，其中6项入围总冠军答辩。这里面有AI切割长视频、AI预测汇率变化、AI听诊、AI设计人像积木、AI创作科幻小说、AI改进自动驾驶等奇思妙想。
最终，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。这也是DeeCamp自举办以来的首次“双冠军”，两支总冠军队伍各获得10万元奖励。其余四个项目获得各赛道冠军。
对于DeeCamp首次评选出“双冠军”，评委之一、创新工场董事长兼CEO李开复表示，“这两个项目评委打分相同，难分伯仲。‘Faster&Better’团队的技术让人震撼，团队解决了潜在的很大问题，因为如果以后车都是无人驾驶，服务器的负荷量会有多大，团队能做到这一点有很深的技术力量，尤其是一批学生做出来，这个项目是技术取胜。这说明在今天，黑科技创业的空间仍然存在。而‘方仔照相馆’团队则以商业取胜，让我们惊讶于积木居然可以与AI结合。他们的“方头仔”产品让人充满购买欲望，几乎是一项可以直接拿到融资的项目。“我们认为这两个组，任何一个单独夺冠，都不能完整表达DeeCamp代表的精神，所以最终决定评选出两个总冠军。”
DeeCamp2020入围总决赛的6大团队
李开复强调，DeeCamp的初衷是用AI技术解决真实世界的问题，最顶级的技术未必会产生最大的商业价值，和传统产业结合才能释放AI潜力。大家一定要理解产业，找到真实场景中落地机会。
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。创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示，DeeCamp是一个为学生服务、充分发挥学生自主精神的人工智能训练营，鼓励所有来到DeeCamp的同学进行一段自我驱动的AI学习实践之旅。
DeeCamp2020有 200余位学员入选，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 五个赛道分别是：
•教育赛道：AI 驱动的教育新工具和新方法
•医疗赛道：用 AI 应对医疗和公共卫生领域的新挑战
•创新赛道：人工智能的创新思考与前沿设计
•商业赛道：AI 赋能的商业决策与商业流程优化
•自动驾驶赛道：自动驾驶的技术突破与前沿创新
两支并列总冠军
总冠军：Faster&Better
所属赛道：自动驾驶的技术突破与前沿设计
挑战赛题：算符算力约束下的无人驾驶车辆检测
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。
数据分析：标注可视化
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anchor-free车辆检测模型。该模型采用了backbone、后处理策略，将物体看作点，使用轻量的head来预测物体位置、类别和bounding box，在保障性能的同时大幅提升了速度。
Faster&Better团队对项目的商业价值也进行了思考。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。
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。
总冠军：方仔照相馆BrickMeStudio
所属赛道：人工智能的创新思考与前沿设计
挑战赛题：自动积木建模
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。
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。
怎么实现呢？他们先根据输入的图像，抽取特征向量，比如发型、刘海、胡子、眼睛、下巴、肤色、上衣款式、衣服图案、鞋子颜色、手的摆放、裤子纹理等，匹配相应的积木零件，然后生成积木模型和拼装步骤。
“方仔照相馆”团队希望将自己对积木的热情，传递给更多人。积木不只是孩子们的玩具，更是创造力的源泉，“AI时代，更要注重创造力培养”。
四支各赛道冠军
教育赛道冠军：Teched U
所属赛道：用AI驱动的教育新工具和新方法
挑战赛题：网络公开课聚类、检索、评价和推荐工具
在线教育是未来趋势，但录播课的用户体验不佳。大量的录播课仅将一段长视频从线下直接搬运到线上，难以避免冗余重复，造成学生积极性差、完课率低等问题。
来自卡内基梅隆大学和沃顿商学院的同学组成了Teched U团队，希望用AI技术赋能在线教育。他们通过自研原创神经网络 TopicNet，实现长视频切割、大纲提取、知识搜索三项功能。
通过视频切割，寻找知识结构断点，可以将一小时的教育视频切割成5-10分钟的短视频，让用户利用碎片化时间学习；通过大纲提取，借助整理好的知识大纲进行跳转，让用户快速了解知识内容的结构；通过知识搜索，可以精确寻找到相关视频和精确到秒的视频跳转位置。
目前，在线教育巨头主要通过人工标注做视频切分，但对于缺乏人才和技术的中小型在线公司，这项低成本的视频切割自动标注技术，可以帮助他们丰富视频内容，实现精准推荐，从而提升用户体验和转化率。
医疗赛道冠军：心灵捕手
所属赛道：用AI应对医疗和公共卫生领域的新挑战
挑战赛题：通过深度学习识别生物电信号
在DeeCamp，AI+医疗也可以大显身手！
由“心灵捕手”小组带来的“听医声AI 诊断专家”项目，是本届DeeCamp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DeeCamp期间用两个月的时间完成。
“听医声”AI诊断专家通过电子听诊器采集心音、呼吸音、脉搏，并将电子化的信号传递给微信小程序及后台云端分析系统，进行定量分析判断用户的健康状况，实现健康监护、疾病预警、辅助诊断。若检测到身体异样，可自动推荐附近的医院。未来，“听医声”既可以辅助医生做疾病早期筛查、健康监测，也可以用在留守老人监护、残疾人健康关爱等领域。
值得一提的是，“听医声”的脉搏波数据集，通过与医院、诊所、体检中心等工作单位合作，共采集了6000余例由中医专家标定的脉象数据，把专家经验转化为临床诊断量化标准，实现了中医问诊的客观化、信息化。
创新赛道冠军：AI科幻世界
所属赛道：人工智能的创新思考与前沿设计
挑战赛题：科幻小说自动/辅助生成
你能想象一个AI构建的科幻世界吗？在DeeCamp2020，AI正在创造一个全新的写作时代。
来自中科院、美国乔治梅森大学等高校的五位同学组成的“AI科幻世界”团队，基于Open AI 的GPT-2模型，在百亿级中文大规模语料上重新训练，打造了一位神奇的“AI科幻小说作家”。
这位“科幻作家”，可以根据设定好的故事主线、人物角色等，交互式生成科幻小说内容，不仅可以遣词造句，还可以创作构思，让普通人也可以化身“科幻文学大咖”。
科幻小说自动/辅助生成界面
“AI科幻世界”团队在开发的过程中，借鉴作家创作小说的过程，受到认知心理学和文学理论启发，提出情节大纲主导的、人机协同写作的范式：用户输入第一句，机器输出多个人称一致、语句连贯、逻辑合理的下一句话候选，由用户做筛选和修改，不断重复形成情节闭环。
在人机协同的半自动模式下，AI科幻世界写作故事大纲的速度每分钟可达50-100字。而在无人干预的全自动模式下，可以在1秒钟之内写出一个曲折动人的两千字故事，揭开了创作的神秘面纱。
未来，科幻小说自动/辅助生成可以应用在商业传播场景中，提升内容的广度和个性化，兼顾精准分发下的用户需求和内容质量，满足企业对海量信息的搜集、分析、筛选、整理和发布需求。
商业赛道冠军：“Non-pretrain”
所属赛道：AI 赋能的商业决策与商业流程优化
挑战赛题：人工智能在量化交易和投资中的决策辅助
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。
来自南京大学、复旦大学的“Non-pretrain”团队，针对外汇量化交易的历史数据，提出了一种数据依赖的相似性度量方法。对每一个分类，分别使用所提出的层次注意力LSTM模型对未来汇率进行预测。最后对多个类的预测结果进行集成，并结合挖掘出来的典型pattern制定交易策略。
