AIIA携手和鲸，共同发布《人工智能竞赛白皮书——跑通数据价值闭环》

by Jing

本文内容转自人工智能产业发展联盟AIIA

数字科技正逐渐渗透到经济、商业、社会生活方式等方方面面，人们对于数据智能时代充满了期待。数据的力量究竟该如何激发？带着这样的疑惑，我们把视角对准了人工智能竞赛这一载体，目前人工智能竞赛已经作为一种科技创新的新模式、新业态，蓬勃发展。

为了有助于业内各界更好的了解什么是人工智能竞赛，如何通过竞赛实现敏捷的价值探索与应用创新；也为了帮助希望通过竞赛来跑通数据价值闭环、沉淀创新应用，构建创新生态的机构了解如何办好一场人工智能竞赛，在中国人工智能产业发展联盟（AIIA）的指导下，和鲸科技携旗下第三方人工智能竞赛平台“和鲸社区(Heywhale. com )”，联合中国信息通信研究院数据研究中心、北京邮电大学人工智能学院、人工智能开源社区“DataWhale.club”，共同发布《2021 人工智能竞赛白皮书》。

本次白皮书分析了全球市场人工智能竞赛发展趋势，从不同维度来拆解人工智能竞赛的价值意义，和如何办好一场人工智能竞赛，提出对人工智能竞赛推动前沿技术落地的创新价值思考，并在业界开源优质人工智能竞赛运营方法论与最佳实践，以期为业内提供启发。

白皮书核心观点

1. 人工智能竞赛是数字经济创新发展的重要推动方式。当前，全球多个国家发布人工智能国家战略，并在战略中指明把竞赛作为人工智能技术创新、应用发展的重要推动方式，应加强人工智能竞赛、合作研讨，实现本国人工智能技术的重大突破，并通过竞赛方式促进人工智能解决方案的开发，恢复本国经济增长。部分国家政府部门牵头组织竞赛，成果解决人工智能相关的科学和工程问题。

2. 人工智能竞赛是各地人工智能产业创新发展的重要实现方式。政务部门在大力倡导政务管理数据化、智能化的同时，也成为了有序开放优质公共数据资源、释放公共数据红利的引领者，为建设数据创新生态提供着政策支撑和资源支持。如何借助数据科学建设智慧城市，是政务机构面对的重要问题。政务部门的数据积累具有数量更大、来源更多、质量更好、纬度更广等特征，其应用领域遍布城市管理的方方面面。为了探索数据科学在城市管理中的应用可能性，政务机构较为偏好开放性的产品方案赛题。具有明显的行业标签，如教育局、交通局、气象局等，赛题应用场景多与其自身行业标签一致；而没有明显行业标签的政务机构，如人民政府，其赛题场景则非常广泛。

3. 人工智能竞赛是敏捷的数据探索与应用创新方式，引领企业进行技术落地场景的创新探索，为数字化转型创新持续输出动能。企业举办人工智能竞赛的核心诉求，是挖掘潜在的创新方向和应用场景。通过人工智能竞赛的举办，企业打造出了充分融合数据、算法、人才、算力等各项创新要素的标杆案例，以业务问题切入，让创新探索过程更加具象、创新探索结果更加明确，为企业的数字化投入建立信心。

4. 人工智能竞赛帮助促进高校的学科交叉与产研融合。在国家相关政策的鼓励和推动下，越来越多的高校开展人工智能与数据科学的学科建设，也越来越注重数据科学交叉学科建设和数据应用人才培养。学生需要充足的优质数据、功能完备的工具平台和贴近实战的场景来进行实践——这一系列问题都是困扰着高校的现实困难。人工智能竞赛作为高校推进大数据相关学科建设的重要手段，将教学、科研、实训深度结合，以赛题的形式发布，广泛吸引校内的人才参与竞争和交流学习，探索将理论知识转化为实践应用，帮助人才在竞赛场景中以赛促学。

白皮书目录

第一章  人工智能竞赛是数字经济创新发展的重要推动方式

  1. 人工智能竞赛是人工智能技术创新、应用发展的重要推动方式，受到各国政府高度重视
  2. 人工智能竞赛是各地人工智能产业创新发展的重要实现方式
  3. 人工智能竞赛为各行业数字化转型创新持续输出动能

第二章 人工智能竞赛是敏捷的数据探索与应用创新方式

  1. 数字化转型成本高昂，暗藏诸多风险
  2. 整合关键创新要素，快速实验创新应用
  3. 低耗高效可持续，生态化创新动能不断

第三章 人工智能竞赛帮助促进高校的学科交叉与产研融合

  1. 促进高校加强学科建设与学科交叉
  2. 推动科研机构加速产研融合与技术发展

第四章 选手眼中的人工智能竞赛

  1. 为什么参加人工智能竞赛
  2. 希望通过参赛收获
  3. 认为竞赛对自己的意义

第五章 组织人工智能竞赛的挑战

  1. 对竞赛复杂性的调研结果
  2. 人工智能竞赛的运营复杂度详解

第六章 如何组织一场人工智能竞赛

  1. 人工智能竞赛的关键要素
  2. 人工智能竞赛的必备条件
  3. 人工智能竞赛的八大保障

第七章 覆盖多领域的人工智能赛事案例

  1. 政府赛事
  2. 科研赛事
  3. 产业赛事
  4. 高校赛事

第八章 人工智能竞赛生态版图与竞赛平台

  1. 和鲸社区
  2. 阿里云天池
  3. 华为云大赛平台
  4. DataFountain
  5. DataCastle
  6. Kaggle（国外）

第九章 人工智能竞赛的五大趋势与展望

  1. 奖金投入意愿攀升，参与规模稳增
  2. 数据红利可期，数据投入姿态积极
  3. 教育投入与日俱增，数据人才能力跃升
  4. 应用场景不断扩散，标杆行业优势初显
  5. 商业数字化趋势渐强，有赖技术创新落地
  6. 人工智能竞赛驱动的创新生态展望

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