“2020年突如其来的新冠肺炎疫情对AI线上比赛不仅没有影响，反而吸引了更多在家办公、学习的企业/高校/科研单位人员参加到AI算法线上比拼和AI创新活动中来。
深圳特区成立 40 周年庆祝活动期间，第二届全国人工智能大赛再次启航，基于 2019 年首届大赛取得的赛事品牌和规模，在牵引科研、发展云脑、解决国外掐脖子问题等方面将越办越有特色”。
即日起访问大赛官网https://naic.pcl.ac.cn，完成个人信息注册并提交相关材料参加报名和初赛。
本届大赛新增了“ AI+无线通信”、“AI+遥感影像”两个赛道，升级了“AI+行人重识别”赛道；同时鹏城实验室建设的、具备 E 级 AI 算力的“鹏城云脑-2”第一次崭露头角，支撑 AI 大赛，新的竞赛平台也将在本届大赛中逐步投入使用。
在 8 月 18 日的启动仪式上，中国工程院于全院士也为在场观众深度解读了三条赛道设置的相关细节。
值得注意的是，三条赛道是从多方渠道征集到的十几个赛题里反复筛选出来的， 选取赛题的原则是：首先要有很高的学术价值、有未来产业化的前景以及有大规模的数据集作支撑，同时也考虑到整个赛题的成熟度。小伙伴们注意了，类似AI+EDA工具、AI+4K HDR、AI+医疗影像、NLP等好赛题，是作为下一届的储备赛道，目前是因为数据集完备/成熟度等原因，尚在培育中，大家可以持续关注。
AI+无线通信：为5G升级到6G时代做准备
首先，我们来看下于院士及其技术委员会为什么要选择 AI +无线通信作为第一个赛道。
电影《头号玩家》中，男主角宅在家中，就能环游世界，戴着虚拟现实设备，就能和小伙伴一起联合作战，在游戏中获得身临其境的极致沉浸式体验……这样的场景发生在 2045 年，但现实中，这在 2030 年后就有可能实现，也就是在第六代移动通信（6G）时代。
2018 年 7 月，国际电信联盟成立了 2030 网络技术的研究组。目前，美国、中国、日本、韩国、芬兰等国家，都已踏上 6G 研发赛道。
2019 年 2 月，美国总统特朗普连发推特称：我想要 5G，甚至 6G 尽快进入美国。此后不到 1 个月，美国开始部署 6G 的研究。
今年 7 月，三星率先发布了一份 6G 计划白皮书，令人惊讶的是，三星预计在 2028 年推出 6G 服务，比美国预计的 2030 年的时间框架还要早两年，尽管目前提出的用例和基础技术还不是非常成熟。
我们或许可以大胆想象下，如果 6G 时代提前到来，我们将面临什么呢？而在不少业内人士看来，AI 将在5G 升级发展到 6G 中扮演更重要的角色，甚至 AI 和 6G 在未来的发展中将相辅相成，融为一体。
所以，本届大赛的第一个赛道以 AI +无线通信为主题。
那么，如果 6G 时代到来，我们的生活会发生哪些变化呢？
首先，可以预见的是，6G 时代的到来则意味着万物互联时代的到来，而 6G 时代的三个关键技术是：沉浸式扩展现实(XR)、高保真移动全息图和数字化副本。
但由于 6G 建设的方案有巨大的复杂性或缺少必要的模型和算法，所以本届大赛设置了这个赛道。
于院士也在演讲中提到这个赛道的主要考察知识点（划重点）：
利用人工智能技术在物理层基础理论、设计方法和核心技术上的突破，打破传统通信系统设计瓶颈，得到整体性能最优的新架构。采用实测信道数据，打造全球首个基于真实高维无线信道的智能通信开源算法平台。而高维信道下的信道压缩反馈与重建、降维信道的数据高效传输，是一个痛点问题，同时也是确立 5G 过渡 到6G 的发展里程碑。
所以，本赛道的初衷是为未来 6G 发展奠定学术研究的基础，甚至可以提供一些 5G 升级发展的可实用的解决方案。
比赛内容也是基于此，需要选手能够利用包含城市中心、山区、乡村、沙滩、工厂、车内等实测信道数据的全场景真实信道数据集，并且学习信道中空时频等多维度特性进行对高维信道压缩降维与重建，利用 AI 实现信道估计、降噪、检测、完成数据高效传输恢复，突破各通信模块限制。
AI+遥感影像：机遇与挑战并存
紧接着，我们再来看下于院士对于 AI+遥感影像的一些看法。
所谓遥感，一般指运用遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性进行探测。通过远离目标和非接触的方式，来判断和识别探测目标。这种技术一般应用于空中平台，比如卫星、航空器、无人机等等。
在 100 年前，现代地理学和测量学当中，已经诞生了遥感科学的前身。1972 年，美国宇航局发射了搭载有遥感器的地球资源技术卫星 ERTS-1，宣告了现代遥感技术正式到来。
这门在数十年间帮助人类认识地球的技术，今天正在与 AI 技术展开一场充满想象力的邂逅。
应用方面，AI 在环境遥感、大气遥感、资源遥感、海洋遥感、地质遥感、农业遥感、林业遥感等领域，都有着大量的应用实践与前沿探索。
但机遇与挑战总是并存的。
于院士介绍道：
目前，在这些实际应用中对遥感影像进行解译、提取各种地物要素是相关行业的迫切需求，但现在主要还靠人工来处理，效率非常低，成本投入非常大，这是行业内的一个痛点。
所以，本届大赛设立 AI +遥感影像赛道的一个重要原因是希望选手在百万幅数据集的支撑下对遥感影像进行智能化处理和分析，促进卫星遥感影像数据在国民经济中得到更广泛的应用。
AI+行人重识别：人脸识别再升级
最后，我们来看下 AI+行人重识别赛道。
从 AI 的人脸识别能力超越人类以来，学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题———行人重识别（Person Re-identification，ReID），也称“行人再识别”，简单来说，是在多摄像设备网络下对行人进行检索，利用步态动作、身体特征等更为全面的信息来识别人物，无论单独使用还是与人脸识别相结合，都能发挥更大的应用价值。
通常情况下，摄像头的重识别被限制在一个很短的时间段和很小的区域内。对人类而言，通过对他人面部、身高、身材、衣服、发型、走路姿势等等来辨认一个人是容易的，然而这对机器来说却是极其艰难的。
疫情之下，人脸识别如何穿透口罩识别人脸也成了一大难题。
对于苹果用户来说，这一效果更为明显，在公共场合戴着口罩想解锁手机简直是困难，所以，在疫情最严重的的时候，苹果手机用户也恢复了指纹识别、密码认证等方式解锁。
但这对所以 AI 行业来说，其实是机，也是危。
于院士也提到，这个赛道虽然是建立在上届人工智能大赛的基础之上的，但相比去年， 难度系数更大，无论是场景的应用还是数据集的应用方面都有较大的变化 。
比赛内容上，需要选手结合贴近于公共交通、公共场所等真实、复杂场景，解决更严峻的视角、光照、遮挡等实际问题，基于世界最大规模和影响力的 ReID 数据集，要求选手设计 ReID 算法并进行训练，对测试集给定含有某些行人的查询图片，在行人图像库中查找并返回特定数量的含有这些行人的图片。据了解，本次大赛的 ReID 数据集的规模不仅比目前公开的三大 ReID 数据集大 N 倍、难度更高，还增加了行人属性、半监督/无监督学习等选择，真正算是 ReID 行当的最高武功的“华山论剑”了。
于院士最后总结了大赛赛道设置的三大亮点： 第一是主要面向国家的重大战略需求，像 5G、B5G、大数据、云计算、卫星、互联网等；第二是在3个赛道领域构建了目前最大的数据集；第三个是在竞赛的软硬件上，打造自主可控的生态环境，包括鹏城云脑II和华为昇腾等，并鼓励选手进行开源开放和产业化。
看完了于院士对赛道的深度解读，有没有更动心呢？
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2020 全国人工智能大赛，期待后浪们来此披荆斩棘！
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