帶AI無人車上云駕校,不出門練遍各大城市道路,華南理工大學(xué)團(tuán)隊拿下“互聯(lián)網(wǎng)+”大賽金獎
他們說獲獎只是開始….
夢晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
你有沒有想過,無人駕駛中的AI都是在哪學(xué)開車的?
AI在沒學(xué)成之前直接上路跑肯定不能讓人放心,所以研究人員都是讓它們在仿真環(huán)境中訓(xùn)練。
相當(dāng)于讓AI上了一個云駕校,先在云端跑上千萬遍,練成“老司機(jī)”以后再實際上路。
不過云駕校的建設(shè)成本可不低。
如果按照傳統(tǒng)方法,需要花費大量的時間和成本實地去各個路段進(jìn)行拍攝、采集數(shù)據(jù)。
照片拍回來還需要進(jìn)行標(biāo)注,畫面中哪里是車道線,哪里有交通標(biāo)志,周圍有哪些車和行人……
如果換一個城市,不同的道路寬度、交通指示牌的樣式,甚至不同光照條件在路上投下不同的陰影,對于AI來說都要重新學(xué)習(xí)適應(yīng)。
難道給每個城市都拍攝大量的照片?成本也太高了吧。
這是整個無人駕駛產(chǎn)業(yè)都要面對的問題,最近由華南理工大學(xué)的城聯(lián)智圖項目團(tuán)隊取得重要突破。
他們用GAN做城市街景的風(fēng)格遷移,只需一個城市拍攝的圖像與少量目標(biāo)風(fēng)格的城市圖像就能遷移生成包含目標(biāo)城市風(fēng)格的圖像。
此外還能生成各類危險、緊急情況的圖像,讓AI學(xué)習(xí)處理難以實地練習(xí)的極端場景。
華南理工大學(xué)這支“城聯(lián)智圖”團(tuán)隊靠此成果拿下了今年“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽的金獎。
他們參加的是大賽今年新增的產(chǎn)業(yè)賽道,選擇了華為出的《使用MindSpore設(shè)計和訓(xùn)練圖像風(fēng)格遷移模型》這道命題。
因為成果可以為無人駕駛產(chǎn)業(yè)大幅節(jié)約成本、加快研發(fā)進(jìn)度,連華為MindSpore首席科學(xué)家陳雷都表示:
非常期待昇思MindSpore與城聯(lián)智圖團(tuán)隊開展長期、深度的合作,共同推動國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)及生態(tài)發(fā)展。
怎樣的創(chuàng)新方案?
他們的模型是由風(fēng)格遷移領(lǐng)域的經(jīng)典模型CycleGAN改進(jìn)而來。風(fēng)格遷移可以將一個城市的圖像街景轉(zhuǎn)換為另一個城市的圖像街景。
一個創(chuàng)新之處是結(jié)合語義信息在非圖像空間做約束,使得模型在風(fēng)格轉(zhuǎn)換時可不被源圖像所完全限制住,讓生成的圖像更加自然。
此外還把模型修改成了多領(lǐng)域轉(zhuǎn)換模型,利用不同城市風(fēng)格之間存在異同點,在不同領(lǐng)域的轉(zhuǎn)換任務(wù)中復(fù)用一部分網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
題目中要求使用昇思MindSpore AI框架,對于如何學(xué)習(xí)一個新技術(shù)體系,他們的心得是多看官方的文檔和教程,并且覺得昇騰論壇里的眾多討論也很有參考價值。
還有就是不能光看不練,他們是嘗試完整地搭建出第一個模型后,才感覺自己入門了。
在正式開發(fā)過程中,他們參考和調(diào)用了生態(tài)中已有的很多模塊,再加上API簡單易用,總體上感覺昇思MindSpore AI框架在模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和測試部分都比較順暢。
比如能實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自動切分,只需串行表達(dá)就能實現(xiàn)并行訓(xùn)練,開發(fā)流程有所簡化。
在調(diào)試時,只需變更一行代碼就能在靜態(tài)執(zhí)行和動態(tài)調(diào)試能力中切換,能快速定位到問題所在。
說到這里,同學(xué)們分享了遇到的一個讓人哭笑不得的問題。
就像原版CycleGAN中給出的經(jīng)典案例,在把馬轉(zhuǎn)換成斑馬的任務(wù)里,騎手身上也出現(xiàn)了斑馬的條紋。
△圖源:CycleGAN論文 arXiv:1703.10593
在城市風(fēng)格轉(zhuǎn)換任務(wù)里,路燈上有時也會出現(xiàn)樹木的紋理。
像這樣的問題在圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換領(lǐng)域目前還無法完全避免,只能想辦法將可能性最大程度地降低。
談及比賽過程中遇到的最大困難是什么,同學(xué)們表示還是算力資源。
今年的大賽報名是在4-5月,7-8月就要參加省內(nèi)賽,全國初賽安排在9月30日,時間上還是比較緊張。
好在華為的昇騰AI團(tuán)隊為參賽隊伍提供了充足的算力資源,并且為更快地搭建模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試提供了幫助。
最終讓華南理工大學(xué)團(tuán)隊在2-3個月就訓(xùn)練完參賽模型,及時趕上了比賽日程。
獲獎只是開始,后續(xù)還有計劃
其實同學(xué)們選擇的這道命題給出了好幾個答題方向,比如海洋模型等。
為什么選擇了城市風(fēng)格遷移這個方向?
同學(xué)們的回答是,一方面城市風(fēng)格遷移比較新穎,一方面又可以應(yīng)用到無人駕駛領(lǐng)域。
像這樣產(chǎn)學(xué)研融合的項目,也是華南理工大學(xué)所重視的,再加上計算機(jī)視覺和圖像處理也是團(tuán)隊成員所擅長的,最終選擇了這個方向。
既然是大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽,評選標(biāo)準(zhǔn)除了技術(shù)創(chuàng)新的部分,當(dāng)然也包括創(chuàng)業(yè)的部分。
華南理工大學(xué)團(tuán)隊中有4位計算機(jī)專業(yè)的同學(xué),負(fù)責(zé)模型的開發(fā)、調(diào)試和測試等工作。
還有3位工商管理專業(yè)的同學(xué)負(fù)責(zé)市場調(diào)研及商業(yè)方案的策劃。
特別是其中還有一位本科計算機(jī)、碩士工商管理的多面手同學(xué)負(fù)責(zé)核心技術(shù)與商業(yè)的交叉融合工作。
他們認(rèn)為獲獎只是一個開始,接下來希望把項目成果進(jìn)一步完善,并落地應(yīng)用到無人駕駛。
獲獎的除了同學(xué)們,還有……
“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新大賽由教育部主辦,今年舉辦到第七屆。
“互聯(lián)網(wǎng)+”與“挑戰(zhàn)杯”以及“創(chuàng)青春”并列成為三大全國性的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)賽事。
大賽今年新增設(shè)了產(chǎn)業(yè)賽道,面向企業(yè)征集在生產(chǎn)實踐中真實遇到的問題,推動高校的科研實力去解決。
全國1024所高校的10466支隊伍報名參賽,經(jīng)過層層篩選,最終只有50支隊伍進(jìn)入全國總決賽。
除了最終勝出的參賽隊伍,獲獎的還有華為公司,獲得了由賽事組委會頒發(fā)的優(yōu)秀組織獎。
這次大賽華為是產(chǎn)業(yè)命題賽道入圍決賽隊伍最多的企業(yè),共有13支隊伍,以昇騰AI、鯤鵬、OpenHarmony等技術(shù)作為研發(fā)底座參賽。
在比賽過程中,華為向參賽團(tuán)隊提供一對一專家指導(dǎo)及關(guān)鍵任務(wù)深度指導(dǎo),以及硬件算力資源。
現(xiàn)在比賽雖然結(jié)束,但對于華為和華南理工大學(xué)的參賽隊員來說,后續(xù)要做的工作還有很多。
他們打算把比賽成果首先應(yīng)用到無人駕駛的圖像增強(qiáng)上,從給昇騰AI生態(tài)內(nèi)相關(guān)企業(yè)和科研實驗室提供圖像數(shù)據(jù)開始,再一步步拓展應(yīng)用范圍。
一方面為國產(chǎn)AI平臺的生態(tài)建設(shè)做出貢獻(xiàn),一方面又能直接與使用同一套技術(shù)體系的企業(yè)合作。
起到大幅節(jié)約成本、加快研發(fā)進(jìn)度的作用,讓研究成果真正去推動無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
積極參與“互聯(lián)網(wǎng)+”大賽其實只是教育部-華為“智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人項目中的一部分。
項目中還包括課程融合、慕課資源建設(shè)、眾智項目申報等,現(xiàn)已覆蓋全國72所頭部高校。
通過開設(shè)《人工智能芯片與系統(tǒng)》《深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》等10門精品慕課,和《昇騰AI處理器CANN應(yīng)用與實戰(zhàn)》《MindSpore深度學(xué)習(xí)高階技術(shù)》等19本配套教材、教輔,昇騰AI等產(chǎn)業(yè)前沿技術(shù)已融入到高校的課程體系當(dāng)中。
借助優(yōu)才、眾智兩大計劃,聯(lián)合生態(tài)伙伴為學(xué)生提供在真實的產(chǎn)業(yè)環(huán)境中進(jìn)行實習(xí)、實踐和創(chuàng)新的機(jī)會。
還為學(xué)生提供華為工程師認(rèn)證,提升學(xué)生在就業(yè)上的競爭力。
“智能基座”項目計劃到2023年覆蓋超過500所高校,未來還要逐步擴(kuò)大到全國超過2700所高校、高職、高專以及海外部分高校。
通過虛擬教研室等形式,在未來5年賦能超過兩萬名優(yōu)秀教師,累計培養(yǎng)超過五百萬名理工科學(xué)生。
相信像這次華南理工大學(xué)團(tuán)隊這樣的,能做出實際推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新成果的學(xué)生團(tuán)隊能夠不斷涌現(xiàn)出來。
參考鏈接:
[1] https://arxiv.org/abs/1703.10593
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