作者｜震霆           
出品｜遇見人工智慧        公眾號｜GOwithAI

曾經有一場不可思議的大賽擺在我面前，我沒有珍惜，等我錯過才後悔莫及。

講真，這是筆者近日對錯過一場關於人工智慧大賽後內心的真實寫照。

到底是什麼大賽有如此的感召力？  按理說關於人工智慧的大賽都需要很強的技術功底來支援，一個做AI媒體的也能摻和？

這個大賽的名字也很有意思，還真就叫“不可思議挑戰賽”，由百度EasyDL出品。

（解釋一下：DL是DeepLearning的縮寫，而EasyDL從字面意思看，是讓深度學習更加簡單，理解後下面就好懂了）

而我們想要參賽的專案說來也挺有意思，簡單描述就是擼串的季節到了，用深度學習訓練一個模型，通過拍照識別羊肉串肉質的不同品相，來判斷這個羊肉是否優質，從而判斷羊肉串是否好吃。

正因為一忙就錯過了報名時間，而沒有參加成這個大賽。 但欣喜的是，在這個大賽落幕後，我們看到湧現出了一大批或創意滿滿或很接地氣貼近生活，或者試圖讓效率提高，讓社會更美好的一些參賽案例。

正如大賽的名稱一樣，不可思議，又超出了預期。

不可思議大賽的驚喜和溫度

這場大賽叫“不可思議挑戰賽”， 再詮釋一下就會更好理解：就是由百度EasyDL組織舉辦的影象定製化平臺創意開發比賽。

EasyDL又是什麼？百度給的官方定義是自動化的深度學習模型訓練和服務平臺，即使不瞭解深度學習相關知識，使用者也可通過視覺化線上操作獲得自定義模型。知道了這個概念後，接下來就很好理解了。

大賽從5月2日啟動，到今天以公佈獲獎資訊完美落幕。整體下來，從幾個資料來看還是非常可觀：參賽團隊 / 個人數量為185個，最終19個高質量作品進入複賽。大眾評委投票數總共超過5萬9千票，共6個團隊專案獲獎，並分別獲得從30000到10000的大獎。

大家比較關心的獲獎專案也依次誕生，下面我們就挑那些受到評委高度認可以及激動人心的專案來和大家分享一下。

▌最光芒：盲人導路

為盲人導路，可以說是一個世界級的難題。此前有些印象，都是一些高大上的機構在實驗室開發，所需要的技術、硬體、資料要求非常之高，耗費巨大。而這次大賽驚現這樣的專案，並獲得大眾和評委的一致認可獲得第一名。

那是什麼初衷讓他有這樣的想法，並在EasyDL平臺實現的？

據參賽選手介紹，這也正是來至於生活用之於生活的最佳例證。

他現場表示有一次走在路上的時候發現，路邊有一些盲道有缺失，甚至有些路段根本沒有盲道，盲人出行就非常難，所以就想通過頭戴式裝置或者像谷歌眼鏡這樣實時採集盲人面前路面資訊，然後訓練模型反饋給盲人，幫助盲人更好的出行。

通過這個模型，盲人可通過頭戴式裝置，實時採集路面資訊，呼叫訓練好的模型識別當前的路面狀況，通過語音或者震動的方式反饋告知給盲人，幫助盲人解決出行困難等問題。

目前這個演算法模型準確率已經達到了99%，而整個過程也基本沒有什麼費用。

英國《柳葉刀·全球衛生》有一份研究報告預計，當下，全球盲人數量為3600萬，如果不加強對眼疾的治療，到２０５０年將增至１.１５億。

這是一個足夠驚人的資料，而藉助技術的力量，哪怕是讓其中百分之一的人使用到這個產品，也將是功德無量的事情。

而有意思的是，獎品也恰到好處，HTC VIVE VR 頭盔及Virtuix Omni萬向VR跑步機。是不是之後可以利用到這個神器來幫助優化？

▌最非凡：Clean Land

在眾多專案中我們看到一個叫Clean Land的專案，認真看後，會不禁感慨其社會意義重大。

具體來說是基於百度EsayDL平臺建立的汙染場地風險管理模型，通過收集學習目前環境管理部門已經明確的汙染場地的歷史影象，結合EsayDL平臺多種演算法元件及訓練模板，基於百度大資料實現少量資料訓練精準模型，用於快速掃描識別城市潛在的汙染場地。

模型top1準確率83.33%，top5準確率100.00%，校驗對應的地塊分類置信度大於99%。

對於環境管理部門、政府規劃部門、開發商都會有極其重要的評估和指導意義。

你想不到的這只是在百度EsayDL跑通的演算法模型，簡單高效，並且意義非凡。

▌最暖心：家人跌倒安全報警

這個專案就比較好理解了，通過演算法模型，給監控攝像頭賦能，使其感知人跌倒的狀態，及時發出警報，更好關愛家人，尤其是老年人居家安全健康。目前準確度達到了93.75%。

我們看到很多場合會用AI傳遞出人工智慧和愛的寓意，而這個Case也恰到好處的體現了AI所帶來的溫暖的一面。

明星專案背後的神祕巨星EasyDL

以上三個專案是比較有代表性的案例，也只是參賽的眾多優質專案的冰山一角。除此之外，還有比如：安檢機物體識別、CT影像診斷、瓶子分揀等專案。

我們也瞭解到比如CT影像診斷專案的故事，正是因為親人得了帶狀皰疹因為耽誤治療導致嚴重的後遺症，也直接觸動他本來一個光熱發電行業的從業者，通過EasyDL來訓練模型，用於醫學的診斷和治療。

我們也從中窺視到了本次大賽代表的一種新勢力：無汙染世界、更簡單生活、最精緻健康、無止盡腦洞。

而所有專案的背後，都是百度EasyDL在默默的提供著支援。

EasyDL，它讓“AI小白”也能零門檻訓練一款定製化AI模型。再升級一個說法就是自動化的深度學習模型訓練和服務平臺。

我們從官網看到使用者根據文字提示進行簡單的頁面操作，只需簡單四步，最快10分鐘即可訓練業務定製的深度學習模型。這意味著，即使是完全不懂程式碼程式設計的技術小白，也可以零門檻快速上手。

再回到開篇講到的，這也正是遇見人工智慧要參賽的勇氣和底氣所在了。

EasyDL具有可即用、更輕快、高精度、強安全四大特徵。目前已經開放影象分類、物體檢測定製訓練，在未來還會陸續開放定製聲音識別等能力，以及多環境部署及資料服務。

本次不可思議大賽，也正成為EasyDL的最佳試驗場，一大批好專案和想法湧現。而這些專案通過快速生成的落地頁面，又讓普通使用者也快速的體驗到了不同形態不同用途的的AI實際落地產品，可謂一石多鳥，進而讓這個幕後真正的神祕巨星EasyDL得到更多的關注和認可，從而形成一個更加積極健康快速生態的發展。

EasyDL開啟的深度學習新常態

有一種比較公認的觀點，深度學習是實現人工智慧最有效、也是取得成效最大的實施方法。深度學習演算法隨著資料處理量的增大輸出的結果會更加準確。

但一提到深度學習，這也往往意味著對開發人員的技術能力的更高要求，但更多的從事者卻苦於沒有足夠的實力去觸碰被高高奉起的深度學習。

恰逢其時，EasyDL出現，給那些基層甚至小白開發者一個巨大利好：低門檻、簡單易用，但實際效果卻又超出預期的一個深度學習平臺。

籍此我們可以看到，一個承載著更大受眾人群、肩負讓深度學習惠及更多開發者重任的EasyDL通過這場大賽的華麗亮相。

一個讓小白都能分分鐘訓練出一個實際可落地的深度學習演算法模型也為期不遠，加速人工智慧產品的快速落地。

往更深一層意義來看，這一切也正是為了人們對美好生活的嚮往又近了一步所做的努力吧。

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