AIIA&AICT：2021人工智能竞赛白皮书-1000场竞赛的深度分析（96页）.pdf

1、White Paper of 2021 AI Competition2021人工智能竞赛白皮书数据科学协同平台前言第一章 人工智能竞赛是数字经济创新发展的重要推动方式一、 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二、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三、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一、数字化转型成本高昂，暗藏诸多风险二、整合关键创新要素，快速实验创新应用三、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一、促进高校加强学科建设与学科

2、交叉二、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一、为什么参加人工智能竞赛二、希望通过参赛收获三、认为竞赛对自己的意义1. 自我效能感2. 内部满足感3. 外部报酬第五章 组织人工智能竞赛的挑战一、对竞赛复杂性的调研结果1. 主办方对竞赛有高预期2. 参赛者对竞赛有严要求二、人工智能竞赛的运营复杂度详解1. 数据科学项目管理，支撑赛事成果有效性2. 保障赛事相关方体验需要面面俱到第六章 如何组织一场人工智能竞赛一、人工智能竞赛的关键要素二、人工智能竞赛的必备条件CONTENTS0304050508 101112141718192122232424242526272728

3、3030333738391. 贴合实际场景的需求分析和赛题设计2. 审慎的数据筹备与质量管控3. 科学有效的竞赛成果评价机制4. 平衡成本和效率的计算资源管理与配给三、人工智能竞赛的八大保障1. 数据脱敏、防泄漏等安全保障2. 公平公正严防作弊的竞赛环境3. 参赛选手享有流畅的闭环体验4. 云端竞赛环境突破本地配置局限5. 数据科学平台与赛事管理系统的应用6. 即时高效的赛程运营与服务响应7. 多种针对性的辅助活动保障8. 数据科学人才社区提供人才保障第七章 覆盖多领域的人工智能赛事案例赛事导航一、政府赛事二、科研赛事三、产业赛事四、高校赛事第八章 人工智能竞赛生态版图与竞赛平台和鲸社区阿里云

4、天池华为云大赛平台DataFountainDataCastleKaggle（国外）第九章 人工智能竞赛的五大趋势与展望一、奖金投入意愿攀升，参与规模稳增二、数据红利可期，数据投入姿态积极三、教育投入与日俱增，数据人才能力跃升四、应用场景不断扩散，标杆行业优势初显五、商业数字化趋势渐强，有赖技术创新落地六、人工智能竞赛驱动的创新生态展望附录39404143454547495151535455565758636773788080808181828384858587888991前言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的来临充满了期待。然而，从现阶段的发展来看，

5、我们距离真正的大数据时代仍有距离，各行各业的数字化转型进程未能如期落地。 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，以期为行业提供启发。通过全面的调研、分析，我们得到了寻找创新路径和探索最佳实践的总结，形成这份人工智能竞赛白皮书分享给大家。 全球人工智能竞赛已经历了 20 余年的探索，其发展起点可追溯至 1997 年由国际顶级学术会 议 KDD（Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，知识发现和数据挖掘会议） 推出的 KDD Cup。此后，一系列国际顶尖学术会议也陆续牵头组织人工智能竞赛。国际顶

6、会人工智能竞赛往往会积极兼顾市场应用的需求，通过与企业、政府机构合作，聚集当下 技术与数据应用中的难点寻求解决思路，不断缩短科研成果与落地应用之间的距离。创立于 2010 年的 Kaggle 作为目前全球最大的数据科学技术分享社区，更是为人工智能竞赛的平台化发 展奠定了模式化基础，其合作伙伴除了 Google、Facebook、Airbnb、Yelp 等互联网时代诞生的巨头，亦不乏 Walmart、Airbus、Genentech 等声名日久的传统行业领头羊。 放眼中国市场，人工智能竞赛自 2014 年萌芽以来，数量每年以翻倍之势增加，主导者不乏权威的 科研机构与高校，亦有来自各行各业的领军企