無人車高手，與華為云上的少年熱血

今年的華為全聯(lián)接大會之行終于結(jié)束了，我也跟大家分享了很多華為新技術(shù)、新產(chǎn)品、新戰(zhàn)略層面的內(nèi)容。

但這屆HC上還有個讓我感想頗多的時刻：9月19日華為全聯(lián)接大會現(xiàn)場，我圍觀了華為云人工智能大賽·無人車挑戰(zhàn)杯的決賽。這場我關(guān)注了3個月之久的比賽終于落下帷幕， “SRC”戰(zhàn)隊一舉奪魁；“登峰車隊”和“華中科技大學(xué)無人車一隊”獲得二等獎；“Champion”、“What's your problem”以及“SJTU大四隊”三支隊伍獲得了三等獎。

從決賽向前追溯，會發(fā)現(xiàn)這是一個開發(fā)者和華為和智能時代的精彩交集。每個階段比賽中的緊迫感與精彩，很容易讓人想起動漫中的那些熱血畫面。

大賽一路走來，堪稱AI時代在產(chǎn)學(xué)研一體化領(lǐng)域的全新嘗試。它把最新的產(chǎn)業(yè)智能化工具M(jìn)odelArts與HiLens交到了象牙塔中的學(xué)子手中；它用完全貼近實戰(zhàn)的方式，讓年輕人選手們自己面對無人駕駛這個時代肩頭的問題；它是比賽，是考驗，同時也是企業(yè)、學(xué)校、學(xué)生各方彼此牽掛中完成的成長。

作為一個技術(shù)時代的側(cè)影，華為云人工智能大賽·無人車挑戰(zhàn)杯上演了一出《無人車高手》。

它的背后，是產(chǎn)學(xué)研各界的智慧與奉獻(xiàn)，是華為云對于智能時代的技術(shù)+生態(tài)構(gòu)建，同時也提煉著AI時代技術(shù)應(yīng)用與人才培養(yǎng)的若干思考。

0分、40秒、無聲的熱血

時至今日，我還能清晰回想起9月9日，線上圍觀半決賽時的一幕。

半決賽里，浙江大學(xué)、華中科技大學(xué)參賽隊在上半場獲得了0分，看起來非常令人絕望的狀況下。午休時間團(tuán)隊進(jìn)行了積極備戰(zhàn)。下半場回到賽場中，浙江大學(xué)參賽隊依舊在緊張的調(diào)試，甚至在比賽開始后還經(jīng)歷了4分鐘的調(diào)試。令人驚奇的反轉(zhuǎn)發(fā)生了，最后只用40秒時間，這只隊伍跑出了大滿貫的成績，得到了所有技術(shù)加分，一舉逆襲奪冠。

這種動漫中的劇情，發(fā)生在無人車大賽的現(xiàn)實賽場上。其，蘊藏了同學(xué)們對比賽規(guī)則的洞悉，獨特而大膽的戰(zhàn)略布置，同時也是堅忍不拔精神的徹底體現(xiàn)。

理解技術(shù)、構(gòu)思戰(zhàn)略，絕不言棄，這樣的隊伍最后笑到了大賽最后?？赡芎芏嗳艘詾樾@無人車比賽還停留在科普階段時，這些科技少年已經(jīng)用實力展現(xiàn)了自己對未來的深刻理解。

（8月5-6日 上海交通大學(xué)學(xué)生創(chuàng)新中心展開無人車挑戰(zhàn)杯賽前賦能）

華為云人工智能大賽·無人車挑戰(zhàn)杯的整個過程，經(jīng)歷了賽題設(shè)置、AI技術(shù)探討、參賽硬件研發(fā)，再到海選招募、培訓(xùn)、初賽、決賽。

得到華為云AI利器和上海交通大學(xué)輔導(dǎo)教師指導(dǎo)的參賽者們，開始了自己收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練AI算法、應(yīng)對賽題挑戰(zhàn)，踏入步步淘汰的積累賽制，最終在2019華為全聯(lián)接大會登上了決賽舞臺。

在整個參賽過程中，選手們應(yīng)該已經(jīng)或多或少地發(fā)現(xiàn)了：他們不是在面對一場校園比賽，而是一道洶涌而來的時代考題。

一條飛馳在時代肩頭的賽道

華為云人工智能大賽·無人車挑戰(zhàn)杯，最大的特點是與時代需求的緊密相連。

其中的聯(lián)接點，滲透于賽題設(shè)置、賽前培訓(xùn)、項目輔導(dǎo)的方方面面。據(jù)上海交通大學(xué)學(xué)生創(chuàng)新中心劉彥博老師透露，在賽題和賽制方面，他吸取了大量主流無人車比賽的賽制與賽題，力求將這次比賽變成具有國際視野與應(yīng)用前瞻性的比賽。

（劉彥博（右一）老師在2019華為全聯(lián)接大會現(xiàn)場作決賽技術(shù)解說）

在技術(shù)要素就位后，本次大賽在此前上交大校內(nèi)賽的結(jié)果中進(jìn)行推演，最后確定了六大賽題，包括交通燈識別、環(huán)島行駛、U形彎道行駛、靜態(tài)/動態(tài)障礙物避障，并準(zhǔn)確識別停車位標(biāo)示進(jìn)行泊車。司機(jī)朋友們不難看出，這些賽題已經(jīng)基本容納了駕駛場景中的主要行為，并且對幾個賽點進(jìn)行了融合，絕對不比人類考駕照容易。

軟硬件基礎(chǔ)與賽題結(jié)合后，大賽給參賽者保留了非常大的創(chuàng)新空間。本次大賽的基本邏輯，是繁重重復(fù)性的工作盡量交給華為云提供的AI工具，而數(shù)據(jù)收集、算法調(diào)試、戰(zhàn)略布置等能夠體現(xiàn)創(chuàng)新創(chuàng)造能力的環(huán)節(jié)完整保留給參賽者。

（總決賽比賽現(xiàn)場）

從結(jié)果來看，這次大賽的賽題的邏輯鏈非常清晰。收集更多數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練的選手優(yōu)勢很大；不同算法能夠直接體現(xiàn)為成績；激光雷達(dá)和高精地圖等技術(shù)成為了重要的比賽戰(zhàn)略支點。無人駕駛時代需要怎樣的人才，相信這個問題大部分參賽選手都找到了答案。

云、AI、少年夢

AI和無人駕駛是有難度的，這點在今天依舊毫無疑問。這些成熟科技公司都不敢輕易觸碰的技術(shù)，要交付給在校學(xué)生們?nèi)?chuàng)新和發(fā)揮，其中的難度可想而知。

將AI和無人駕駛，通過云到端的聯(lián)接，折疊成同學(xué)們手中可用可感的賽題。這不僅是選手們的比賽，同時也是華為云的比賽。這次大賽中，華為云的技術(shù)試煉的目標(biāo)之一，就是用工具鏈縮短AI開發(fā)流程。

因此，在這場無人車大賽的比拼中，華為云派出的三位“選手”異常搶眼：

一、云端一體的AI算力

無形世界中，基于公有云提供的AI算力，其實是一切故事的起點。華為云提供的云端AI算力，則保證了AI加速能力的量化可裁剪，能夠取代線下硬件為選手所用。在剛剛結(jié)束的華為全聯(lián)接大會中，華為發(fā)布了具備最強(qiáng)AI算力，基于Atlas 900的華為云EI集群服務(wù)。通過云端解決AI算力困境，今天正在策馬揚鞭。

二、折疊訓(xùn)練過程的ModelArts

想要AI算法好用，無人車識別精度更高，最基本的途徑就是加大訓(xùn)練量。比賽中，有參賽隊伍收集了幾萬張圖片用于無人車訓(xùn)練，效果明顯比千張圖片訓(xùn)練量的隊伍優(yōu)異很多。但龐大訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶來的直接問題，在于數(shù)據(jù)標(biāo)注需要消耗大量人工。這對于課業(yè)繁重的同學(xué)們來說顯然是巨大的難題。

為此，華為云在AI開發(fā)領(lǐng)域主打的一站式AI開發(fā)平臺ModelArts，實現(xiàn)了訓(xùn)練過程的折疊。通過半自動標(biāo)注，ModelArts可以對數(shù)據(jù)圖片進(jìn)行推理標(biāo)注，并且自動進(jìn)行精度檢測，從而在自動化效率和訓(xùn)練精度之間達(dá)成平衡，極大程度地降低了人工消耗，實現(xiàn)了AI開發(fā)觸手可及。

而在訓(xùn)練過程里，ModelArts可以將華為云強(qiáng)大的計算資源融合到訓(xùn)練過程，支持分布式訓(xùn)練，輕松達(dá)成高標(biāo)注的產(chǎn)業(yè)級模型訓(xùn)練。一些常用算法可以在ModelArts經(jīng)過簡單調(diào)參進(jìn)行自動學(xué)習(xí)，盡一切可能縮短訓(xùn)練時間與訓(xùn)練流程。

在2019華為全聯(lián)接大會期間，華為云又全新發(fā)布了升級的一站式AI開發(fā)管理平臺ModelArts 2.0。ModelArts 2.0發(fā)布了十余項新特性及服務(wù)，包含智能數(shù)據(jù)篩選、智能數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能數(shù)據(jù)分析、多元模型自動搜索、ModelArts SDK、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型評估/診斷、模型壓縮/轉(zhuǎn)換、自動難例發(fā)現(xiàn)、在線學(xué)習(xí)等。這也宣布AI一站式開發(fā)進(jìn)入高度自動化、智能化的新紀(jì)元，或許在明年的無人車挑戰(zhàn)杯上，選手的想象力會迎來極大拓展。

三、端側(cè)的視覺利器——HiLens

當(dāng)選手們把精心訓(xùn)練的模型放到端側(cè)，也就是比賽用車上，將面臨無人車跟現(xiàn)實場景交互的復(fù)雜問題，對選手機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用的考驗剛剛開始。

機(jī)器視覺作為如今的主流AI應(yīng)用，將面對端側(cè)從數(shù)據(jù)采集、模型轉(zhuǎn)化、推理部署等系列問題。而華為云提供的HiLens機(jī)器視覺平臺，則可以讓一系列視覺步驟簡單化。比如在選手采集視覺數(shù)據(jù)時，可能面對各種各樣的視覺干擾。比如光線、角度等等，這些可能影響訓(xùn)練精度。而在HiLens上，預(yù)先提供了訓(xùn)練腳本，可以在采集數(shù)據(jù)過程中完成本地訓(xùn)練，達(dá)成數(shù)據(jù)高精化提煉，為之后的模型訓(xùn)練節(jié)省大量工作成本。

而在模型的部署端，HiLens可以幫助實現(xiàn)快速的模型轉(zhuǎn)化、快速分發(fā)，以及在硬件盒子中實現(xiàn)快速推理。大量工具和算法、算子的集成讓HiLens可以提供整套推理運行架構(gòu)，參賽選手不需要了解底層算子，直接部署模型。并且與云端全棧打通的架構(gòu)，讓HiLens可以節(jié)省大量硬件搬遷和平臺兼容成本，一鍵部署模型，快速來到實戰(zhàn)階段。

從算力、訓(xùn)練平臺、部署工具三個領(lǐng)域，對AI開發(fā)的全流程進(jìn)行了折疊，華為云的AI工具鏈最終完成了大賽支撐，賦能參賽選手的光榮使命。這時或許可以這樣看待這個問題：今天的選手也是明天的產(chǎn)業(yè)執(zhí)行者，而今天華為云的賽場練兵，也就是明天無人駕駛產(chǎn)業(yè)的風(fēng)起云涌。

今天的，明天的

從賽場到公路，從云端到龐大的無人駕駛產(chǎn)業(yè)，這次大賽是一次完整的“從今天透視明天”的過程。

首先從華為云的AI開發(fā)工具鏈角度看，今天對無人車大賽的支持，直接指向于明天在無人駕駛產(chǎn)業(yè)中的集中應(yīng)用。

從無人駕駛的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀來看，從云計算角度的產(chǎn)業(yè)支撐，是實現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)破局的基礎(chǔ)條件。落到具體工具中，很容易發(fā)現(xiàn)HiLens有助于實現(xiàn)真實無人車場景中的數(shù)據(jù)收集、端側(cè)預(yù)訓(xùn)練和模型快速、高效部署，其對于無人駕駛產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用具備廣泛想象空間。

而ModelArts對于訓(xùn)練周期的折疊，以及對于訓(xùn)練版本的精準(zhǔn)控制，在無人駕駛產(chǎn)業(yè)實質(zhì)上意義非凡。一個成熟的無人駕駛平臺，往往需要上百萬公里的路測，實時更新訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練方案，并對單一算法精度有極高的要求。這些特性都符合ModelArts的能力特點。相信工具化和自動化，是將無人駕駛拉近現(xiàn)實的重要途經(jīng)。

今天的無人車大賽，也是明天相關(guān)學(xué)術(shù)領(lǐng)域代際更新的開始。華為云的AI能力，極大解決了學(xué)術(shù)和教學(xué)機(jī)構(gòu)的硬件成本，以及部署、搭建、兼容性等綜合成本問題，是推動學(xué)術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)能力；而從教學(xué)上看，無人車大賽的在實踐中讓學(xué)生們了解了AI的各模塊與全流程，直接提供了實際經(jīng)驗與就業(yè)技能，是非常值得升級和推廣的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合方案。

采訪中，劉彥博老師回憶，有一件事讓他一直印象深刻，“往往半夜兩三點了，微信群里同學(xué)們還在提問，華為云的技術(shù)專家也在耐心回答。”雖然夜深霧濃，但這些年輕的開發(fā)者們對于智能與勝利的熱情卻堅硬如鋼鐵。

那一幕夜色中，華為云和所有技術(shù)人一樣，在AI時代的黎明，執(zhí)著堅守著心中的少年熱血。

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