1、of数据科学协同平台序第一章 数据竞赛，数字化创新的新模式一、竞赛规模与资源投入趋势1. 奖金投入意愿攀升，参与规模稳增2. 数据红利可期，数据投入姿态积极二、赛题应用场景与技术类型分布1. 应用场景不断扩散，标杆行业优势初显2. 覆盖主流 AI 技术，计算机视觉热度延续三、全球数据竞赛发展历程1. 以工业应用为目标，数据竞赛模式诞生2. 引领全球化前沿探索，国际顶会先锋探路3. 平台化模式全面开启，Kaggle 加速资源汇聚四、数据竞赛外生环境趋势1. 商业数字化趋势渐强，有赖技术创新落地2. AI 上升为国家战略，推动数据赋能实体经济3. 云计算技术日益成熟，提供基础设施保障4. 青睐背后

2、充满审慎，资本看重 AI 落地价值5. 媒体普及大众化认知，竞赛收获正面舆评6. 教育投入与日俱增，数据人才能力跃升第二章 数据竞赛，数据智能落地的练兵场一、竞赛驱动的数据科学创新1. 数字化转型成本提升，暗藏众多风险2. 竞赛低耗高效可持续，创新探索敏捷化二、对竞赛的理性评价与思考三、选手眼中的竞赛价值四、竞赛对四大办赛主体的赋能实效1. 引领企业进行技术落地场景的创新探索2. 促进高校加强学科建设与人才培养3. 推动科研机构加速产研融合与技术发展4. 助力政府实践产业落地和建设数据创新生态附录CONTENTS03040808091010151717181923232425262829323

3、334353839424547495153数据竞赛白皮书聚焦三大核心看点，力图全景式呈现数据竞赛驱动下的数字化创新生态。在白皮书上篇，将着眼于数据竞赛的发展历程与现状，对其核心价值展开深刻剖析；在白皮书下篇，数据竞赛的科学管理方法论和最佳实践将得到深度分享。高亮看点关注数据竞赛白皮书下篇办好一场竞赛的实操手册，看点三深度内容尽在掌握。看点一：1000+ 场数据竞赛，催生数据智能时代全球性政、企、学、研、资各界联动新常态 2014 年至今，全球范围内的各类数据竞赛总量已突破 1000 余场。其中，仅中国市场就已发布共计逾 400 场数据竞赛，年均增长率高达 108.8%。236 家企业、政务部门

4、、高校和科研机构作为赛事主办方参与其中；吸引约36万支团队、 120万人次参赛；奖金规模合计高达2.8亿元人民币，赛题覆盖 33 个行业应用场景； 1997 年，享誉全球的国际顶级学术会议 KDD 推出 KDD Cup，开启了数据竞赛的新模式，20 余年以来的赛题设计始终带有鲜明的工业应用色彩。ICCV、NeurlPS、ISBI、Euro CSS、ECML-PKDD、VoxCeleb、MICCAI、C-MIMI、IEEE-CIS、CVPR（ActivityNet）、IWCS、ECCV 等国际顶尖学术会议在全球化浪潮下也纷纷开始牵头组织数据竞赛。看点二：15 个案例特写，看懂数据竞赛为何成为数字

5、化创新的有效手段 以赛题承载应用场景，在紧凑的竞赛周期内高效整合数据、算法、算力、人才等要素，可敏捷验证各类 AI 在真实商业场景中的落地方向和实效； 85% 的数据人才高度认同竞赛对技术实践能力的培养作用，竞赛成为打破高校学科建设与人才培养瓶颈的有效手段； 竞赛推进前沿科研探索落地，通过跨学科协作促进 AI 在不同领域价值释放； 竞赛成为数字化创新要素和汇集产、学、研、政各界资源的枢纽 ，助力数据创新生态建设和产业落地。看点三：100+ 场专业赛事服务经验，一流竞赛平台开源数据竞赛管理方法论与业界最佳实践 面向千余名参赛选手的调研结果显示，奖金并非竞赛核心诉求，从专业性赛题、科学性评审，到协

6、作式工具、精细化运营，组织一场优质的数据竞赛颇有挑战； 竞赛全生命周期都面临着来自参赛选手和主办方的双重审视，既要能够通过打造良好的参赛体验高度激发数据科学人才的能动性和生产力，又要通过专业的数据科学服务能力和精细的运营流程充分满足赛事主办方贯穿赛事全程的多元诉求； 保障赛事功能，开创数据科学研发全新协作模式数据科学协作工具成为数据时代最重要的基础设施之一。02 数据竞赛，数字化创新的新模式数据竞赛白皮书下篇办好一场竞赛的实操手册数据竞赛白皮书上篇1000 场竞赛的深度分析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，我