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2018年9月13日，歷時兩個半月，由江蘇省無錫經濟開發區（太湖新城）與阿里云聯合舉辦的“2018雪浪制造AI挑戰”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，雪浪小鎮定位于為無錫乃至全國的制造業數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。
作為國內工業AI領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良算法，旨在提升布樣疵點質檢的效果和效率，降低對大量人工的依賴，助力工業制造良品提升，同時為太湖新城創新人才的挖掘、孵化和引入創造了有利條件。太湖新城集團總裁唐勁松、無錫經濟開發區管委會副主任主任馮愛東、阿里云華東二區總經理高飛、阿里云大數據生態運營總經理王一婷等雙方高層領導出席活動。
圖為：大賽現場，選手緊張決賽中
十強角逐 產學落地的深度碰撞
總決賽現場，10支優秀隊伍進入現場賽及終極答辯PK環節。雷鋒網了解到，經過激烈角逐，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取得領先，摘得本次比賽桂冠，贏得20萬現金大獎。
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、創新工場、浪潮集團、佳格天地等AI研究機構和企業的選手也參與了角逐。
圖為：選手們在答辯環節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？與其他創新大賽相比又有哪些特點？記者帶你一一了解。
立足紡織業痛點 尋求智能化新突破
江蘇省無錫經濟開發區（太湖新城）與阿里云作為智能制造升級的倡導者和實踐者，是這次全球頂級的AI大賽的聯合主辦單位，雙方以實際行動支持了“中國制造2025”戰略，打造了政府引導、企業主導的良好模式。
當下，隨著智能技術的發展，全球制造業都在發生著深刻的變化。特別是近兩年來，紡織業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”這一個紡織行業品控的關鍵環節。
圖為：選手對數據進行算法優化
對于制造企業來說，紡布表面瑕疵檢測在生產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技術的快速發展，更多的人把目光放在了計算機視覺技術上，希望能夠將AI和計算機視覺技術應用起來，對傳統的紡織行業生產模式帶來改變。但實際上，由于紡布瑕疵具有種類多、成因多、形態多樣、不易識別等多種特性，所以到目前為止，業界還未出現成熟的方案。
這一痛點，也讓江蘇陽光集團和阿里云有了合作的契機，雙方推出了業界第一個同時符合實際質檢標準和機器學習要求的大規模高質量布匹瑕疵數據集，該數據集涵蓋了紡織業中素色布的各類重要瑕疵，包括原始圖片數據和瑕疵標注數據兩個部分。依托阿里云天池平臺，這些數據將在20多萬聚集在天池的全球頂級科學家那里，為生產力的提升帶來更多新的探索和改變。
算法優化 讓AI更懂工業制造
在這個平臺基礎上，眾多優秀的解決方案和技術創新點在大賽現場不斷涌現。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各種形態的瑕疵。結合ResNet和Xception等多種主流圖像識別網絡，以及模型調優和模型融合技術，選手們開發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，更關注瑕疵的分類。基于精細標注的瑕疵信息，大賽還產出的許多精準的瑕疵識別技術方案，為后續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：大賽評委在點評環節
作為本次大賽的評委，浙江大學計算機學院教授、博士生導師李璽表示，選手們的提案一方面展現了各自的靈感與智慧，另一方面也證明了天池平臺已經成為“數據眾智、眾創”的第一平臺，所有參與者都有機會運用其設計的算法解決各類工業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，工業制造產生了海量的數據，而天池大賽讓對數據懷有夢想的人聚集在一起，讓AI的應用更加走向落地，他希望參賽選手們以此次賽事為契機，繼續深入研究，取得更好的成果。
挑戰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挑戰賽暨視覺計算輔助良品檢測”天池大賽分為初賽、復賽和決賽三個階段，時間上跨度為兩個半月。相比于創新類項目存在的技術門檻，本次大賽更注重細分領域進行AI應用解決方案，即聚集在紡織領域。從選手的方案側重點來看，天池平臺的數據及算法也得到了更廣泛和有效的運用。
大賽的實戰氛圍非常濃厚，選手們精彩的算法演繹與思維推導，讓與會人員看到了技術革新紡織生產的潛力所在。阿里云為參賽團隊提供機器學習PAI平臺，復賽團隊可申請使用，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：本次大賽獎項設置
此外，雷鋒網現場看到，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20萬現金大獎，第二名和第三名也分別獲得10萬和5萬現金大獎。
圖為：媒體采訪參賽選手環節
在大賽的“訪談”環節，參賽選手告訴雷鋒網：大數據和AI正在成為人們生活的基礎設施，企業在利用機器學習、AI技術的過程中特別需要關注實操性，讓技術改善生活，讓AI為企業生產帶來益處。而阿里云天池平臺帶來了這種可能，讓AI更靠近工業、更靠近生活。也有一些選手表示，參賽期間不斷的算法優化和模型改進，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
據主辦方介紹，下一階段的雪浪制造AI挑戰賽將繼續以工業為主題，立足于國際化、規?；?、普及化，繼續吸引海內外高校及企事業單位參賽?？梢钥吹?，智能制造正在升級，而AI與算法將為世界帶來更多改變。
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