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CCF?BDCI大赛首设自主平台赛道!百度吴甜谈AI自主可控两项重大意义

2024-03-21 21:30
admin

技术变革兴起,人才是先行关键。10月13日,2020CCF大数据与计算智能大赛(CCFBDCI)面向全球同步启动。大赛由中国计算机学会主办,迄今成功举办七届的CCFBDCI大赛已成为大数据与人工智能领域最具影响力的赛事之一。值得关注的是,本届大赛在原有赛道外,首度设立了全新的自主平台赛道,部分赛题由百度飞桨作为指定深度学习平台为选手提供技术支持。同时,百度和清华大学在算法赛道贡献了千言:多技能对话赛题。开放前沿技术平台、数据集,聚焦行业核心应用问题,百度为AI、大数据人才培养持续助力。

在启动仪式的圆桌访谈环节,百度集团副总裁吴甜与来自学术界的专家代表就“数据与智能双引擎驱动的人才观与生态”话题进行了深入探讨。CCF理事长、CCF大数据与计算智能大赛主席、中国科学院院士梅宏表示:人才培养是产业生态的重中之重,期望透过大赛发现人才、挖掘人才。针对大赛首次设立的自主平台赛道,吴甜强调了自主可控技术平台的两项重大意义:基础技术平台的持续建设对于AI的长期发展与保持领先具有重要作用,同时,发展自主可控的整体技术栈本身对于人才的培养与储备具有重要价值。

(从左至右依次为:CCF大数据专家委员会副秘书长、中国人民大学教授窦志成老师(主持人);中国科学技术大学教授、CCF大数据专家委员会副主任、CCF大数据与计算智能大赛工作委员会主席陈恩红老师;CCF理事长、CCF大数据与计算智能大赛主席、中国科学院院士梅宏院士;教育部计算机类教学指导委员会秘书长、清华大学计算机系教授武永卫老师;北京大学计算机科学技术研究所教授、CCF自然语言处理专业委员会秘书长、CCF大数据与计算智能大赛工作委员会主席万小军老师;百度集团副总裁吴甜)

百度从诞生之日起就在应用着大数据和人工智能的技术。吴甜表示,因为搜索引擎天然就需要处理大量的数据,百度通过数据工程将数据进行存储管理,从大数据中抽取出来信息,进一步提炼出知识,最终形成智能的决策参考推荐。同时,搜索引擎最开始的时候就在使用以自然语言处理为代表的人工智能技术。经过十余年AI技术积累和业务实践,百度人工智能技术沉淀为百度大脑。百度大脑由基础层、感知层、认知层、平台与生态以及AI安全组成。基础层包括算力、数据,以及以飞桨深度学习平台为核心的算法平台,感知层包括语音、视觉、增强现实和虚拟现实等技术,认知层包括语言与知识技术,通过AI平台与生态对外开放,同时百度大脑还拥有纵贯各层完整的AI安全体系。其中,飞桨深度学习平台作为百度大脑的基础技术底座处于重要位置。

飞桨是中国首个全面开源开放、自主可控、技术领先功能完备的产业级深度学习平台。飞桨提供核心框架、工具组件、服务平台等各层次的技术支撑,降低了人工智能应用的门槛,帮助更多企业实现智能化应用,加速产业智能化转型。截至目前,飞桨已凝聚超230万开发者,服务9万家企业,基于飞桨平台创建了超过31万个模型,在城市、工业、电力、通信等很多关乎国计民生的领域都有飞桨在发挥作用。

本届CCF大数据与计算智能大赛全新设立的自主平台赛道,正是由百度飞桨作为部分赛题指定深度学习平台为选手提供技术支持。自主平台赛道的赛题之一围绕遥感影像地块分割展开,需要开发者通过模型去识别不同的地貌特征。对遥感影像进行像素级内容解析、对遥感影像的类别进行提取和分类,在城乡规划、防汛救灾等领域具有很高的实用价值。本次竞赛数据由中科北纬(北京)科技有限公司提供,中科北纬是一家集应用软件研发、技术服务于一体的科技创新型企业,也是测绘地理信息全产业链的解决方案提供商。

另外,在大赛的大数据算法赛道,百度和清华大学贡献了千言:多技能对话赛题。当前对话技术已广泛应用于智能音箱、数字虚拟人等领域,围绕业界核心的开放域对话问题,百度和清华大学从闲聊对话、知识对话、推荐对话三个方面设计了较丰富的赛题内容,竞赛数据来自千言项目(https://www.luge.ai/)与清华大学开放的对话数据集。“千言”是百度联合中国计算机学会自然语言处理专业委员会、中国中文信息学会评测工作委员会共同发起的,由来自国内多家高校和企业的数据资源研发者共同建设的中文开源数据集及评测项目。

同时,百度大脑AIStudio还将为两个赛道的参赛团队提供包括比赛专属的100小时GPUTeslaV100算力卡在内的更多算法与算力支持,为参赛者助力。

“今天人工智能技术已经与产业广泛结合。人工智能的核心底层技术,需要更深层次、更有厚度的建设。”吴甜表示。“以飞桨平台的建设为例,包括多种非常基础的人才能力建设与积累,平台支持了大量创新工作的产生,对于人工智能人才体系的构建和培养,以及人才的长期发展都具有重要意义。”

本次大赛设立自主平台赛道无疑是一个非常积极的讯号。随着自主可控的飞桨平台在高校、开发者群体中的更广泛运用、掌握底层核心技术人才体系的持续培养,将为人工智能时代中国的技术发展夯实基础底座。

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