中國航天科技集團有限公司五院502所、華為技術有限公司、中國有色金屬工業技術開發交流中心有限公司、中國石油天然氣股份有限公司勘探開發研究院……在今年第十九屆“挑戰杯”競賽“揭榜掛帥”專項賽上，有很多“硬核”企業前來發榜。
從人工智能、量子通信、數字經濟、生物醫藥到生態環保、油氣勘探、新能源新材料、大數據……本屆發榜的56家“硬核”企事業單位所發選題，覆蓋領域廣、技術含量高、攻堅挑戰大。
有難題發榜，憑本事揭榜。面對諸多科技發展前沿和關鍵核心技術難題，敢闖敢干的青年學子們無畏艱險，交出了令人驚喜的答卷。
華為發榜，AI質檢技術誰來推陳出新
“我們與高校的合作是在一定的技術邊界內探索人類的未來。”“我們公司只是放進去一點東西，通過高校的力量來釋放，充分發揮高校學者的作用。比如，高校喜歡‘面條’，我們放了點‘味精’。”2023年3月，華為CEO任正非在內部座談會上的講話刷屏網絡。
加強校企合作，促進成果轉化，為長遠發展及科技創新突破提供支撐。當華為理念遇上挑戰杯“揭榜掛帥”專項賽，一拍即合之下，擦出了許多火花。
華為云開發者聯盟總裁王希海介紹，他們在實踐中發現，隨著AI技術的快速發展，特別是深度學習在圖像識別領域的突破，計算機視覺已成為提高工業產品質量檢測效率和準確性的關鍵技術，但AI技術瓶頸依然較為突出。
在今年的“揭榜掛帥”專項賽中，華為公司發布榜單：“面向新質生產力的AI質檢助力制造業數智化創新”。
117所高校，近2000名學子組團報名，經嚴格篩選審核，華為在今年收到了115份創新方案。這樣豐碩的發榜結果，讓王希海感到很欣喜。
“我們看到這些參賽作品，不僅在算法優化、模型訓練等方面取得了顯著成果，更難得的是，他們還成功將AI技術應用于實際工業質檢場景中，有效提升了產品質量檢測效率和準確性。”王希海對本屆專項賽中奪得“擂主”的南京大學-明鑒智造團隊印象深刻。
南京大學機器學習與數據挖掘研究所在發展工業領域新質生產力方面有長期研究，指導老師葉翰嘉與周大蔚在模型復用、表示學習等方向發表多篇高質量論文，相關研究成果也在工業界落地應用。南京大學-明鑒智造團隊成員徐興業告訴中青報·中青網記者，堅實的研究基礎，讓他們充滿信心，無懼挑戰，果斷揭下了華為發出的“英雄帖”。
針對選題，他們探索出了結合大模型做大小協同檢測的方案。對于輸入的待檢印刷電路板PCB圖片，可以使用不同小模型檢測，對小模型的檢測結果，用大模型協同復用，實現質檢效率和性能的平衡。為應對多變的真實工業生產場景中出現的新缺陷類型，還設計了動態核心集和知識復用等技術。
徐興業介紹：“我們的技術可以實現缺陷檢測模型的增量更新，使模型在預測新缺陷的同時，保留原有缺陷預測能力，存儲開銷能降低85%。”
創新性地運用模型復用技術，解決工業質檢中數據稀缺、標注成本高昂的難題；通過復用已有的高質量模型，在小樣本情況下實現高效的質檢，大大降低了質檢成本，提高了質檢效率……“這種將技術應用于實際場景的能力，正是我們所期望看到的青年學子的創新精神和實踐能力。”王希海對這支年輕的團隊高度肯定。
王希海覺得，“揭榜掛帥”專項賽是一種集創新性與實踐性于一體的競賽模式，它不僅點燃了大學生的創新火花，還加速了科技成果向實際應用的轉化。
“通過聚焦關鍵技術和重大社會課題，賽事有力推動了創新成果的應用，助力突破社會生產實踐的重大技術課題。我覺得我們共同努力的方向，是深化合作、產業需求前置到人才培養階段，持續關注國家重大需求和科技發展趨勢，為青年學子提供更多展示和實踐的機會。我們也熱切期盼與更多高校及開發者建立合作關系，攜手推進AI技術的持續創新與發展，共同探索AI技術的無限可能。”王希海說。
匯聚青年才智，空中無人機賽道百花齊放
體積小、成本低、靈活多能……人工智能加持的無人機相互配合采取行動，已被廣泛應用于商業表演、安防救援等多個領域。在最近的珠海航展上，軍用、民用無人機百花齊放，集群無人機更是吸引了眾多觀眾駐足。
這種具有龐大市場空間和發展潛力的機型，幾乎無所不能，但也面臨著巨大的發展難題——當無人機失去外部信號，會怎么樣？電子科技大學的學生馮狄覺得，那將會是十分混亂的情景。“輕則任務失敗，重則所有無人機漫天亂飛，帶來巨大安全隱患。”
如何走出技術困局？在今年的“揭榜掛帥”專項賽上，中國電子科技集團公司第二十九研究所發榜“拒止環境下微型無人機集群搜索研究”，攜手青年科技人才，探尋出了“破局之法”。
“本屆共有23所高校青年學子科研團隊參與‘揭榜’。”中國電子科技集團公司第二十九研究所團委書記楊陽介紹。作為軍工電子國家隊，中國電子科技集團公司第二十九研究所對參賽選手提出了高標準、嚴要求——開展線下實物飛行比測。這對大學生團隊的理論功底、操作水平、調試能力和現場反應都是一次較大的考驗。
面對這樣高難度的比賽要求，青年們放開手腳、盡展才華、強強對決，楊陽評價：“我們在現場感受到了青年學子的聰明才智、蓬勃朝氣。這些年輕的團隊，給了我們很大驚喜，非常值得點贊。”
電子科技大學的參賽團隊有著響亮的隊名——“蜂行者”，他們也確實如同蜂群一般勇猛，在激烈角逐中，突出重圍，奪得了“擂主”。
我在哪？我們在哪？靶標在哪？飛多高？他們敏銳找出了困局中的4個關鍵問題，并逐一擊破。
“我們通過雙目相機加IMU實現視覺慣性導航，有效解決了‘我在哪’的問題。還根據不同的計算單元設計了高性能GPU和國產化NPU兩款無人機，在保障所有功能的同時作出了國產化嘗試。”團隊成員馮狄介紹，除此之外，他們還將全部算法移植到國產化算力平臺上，在將計算單元硬件成本降低80%的情況下，進一步提高并優化處理能力和視頻計算速度。
在實飛比測環節中，“蜂行者”團隊的3組無人機編隊有序升空、緊密協同、精準識別，在目標位置實現了平穩著陸，全程零炸機、零失控、零急停。在答辯中，他們闡述的通信策略、靶標定位等核心技術創新性強、可行度高，在綜合研判后獲得了專家組的認可。
“我們覺得挑戰杯‘揭榜掛帥’專項賽是一個非常好的讓青年‘挑大梁’‘當主角’的機會。”楊陽告訴中青報·中青網記者，在團中央和集團公司支持下，中國電子科技集團公司第二十九研究所一直踴躍報名“揭榜掛帥”專項賽、積極參加賽題發榜。
他認為，在“揭榜掛帥”專項賽中，企業“發榜”、高校“揭榜”，在讓企業了解把握當前高校新技術“是什么”“怎么樣”的同時，把“創新鏈”和“產業鏈”精準對接，實現了科研攻關、產業轉化由單一主體向多元主體轉變。
對于一些國家急需解決的重大課題、重點項目，如果僅一家單打獨斗，可能需要較長時間才能出成果、見成效。楊陽說：“以此次專項賽為例，一些團隊提出的新思路、新方法，讓我們眼前亮、心底贊，仔細了解后，你會發現確實是非常有意義和價值的，有助于一些科研攻關的推進。希望今后大家能團結奮斗，更好釋放創新潛能、激活發展動能，使原創性、顛覆性科技創新成果競相涌現，加快轉化為新質生產力”。
雙賽道打擂臺，探索天氣雷達精細化探測“秘笈”
氣象事業對國家發展具有極其重要的戰略意義、社會價值和經濟價值，在防災減災、農業生產、交通運輸、能源供應與調配、城市建設與規劃、公共服務與生活便利等領域皆發揮重要作用。
目前，我國已建成世界上最大的天氣雷達觀測網，全國天氣雷達距地1公里高度覆蓋率達到43.6%。
高質量的氣象服務需要高精度的氣象探測數據作支撐。中國航天科工二院23所航天新氣象科技有限公司副總經理周亭亭表示，“氣象雷達是氣象實時監測與預警技術的‘排頭兵’，而毫米波云雷達是一種采用高頻電磁波對氣象目標進行高精度探測的新型氣象雷達，可用于降水、云、霧等氣象目標的精細化探測，但其精細化探測特點也導致在探測氣象目標的同時會接收到大量非氣象目標的回波信號。”
當前，氣象目標回波與非氣象目標回波的疊加，給氣象研究人員在判斷降水區域、降水特性、云底高度等天氣變化時帶來難題，影響氣象數據質量。
如何破題？利用人工智能等先進技術設計智能識別算法，從氣象雷達數據中自動、精準區分氣象回波與非氣象回波，以實現在復雜大氣環境下的非氣象目標識別任務。
借助今年“揭榜掛帥”專項賽平臺，中國航天科工二院23所發布了“毫米波云雷達非氣象目標智能識別技術研究”榜單，覆蓋了高校賽道和青年科技人才賽道，希望借此找到破題“秘笈”。
值得一提的是，為引導和激勵青年科技人才聚焦國家戰略需求和“卡脖子”技術開展科研攻關，幫助青年科技人才在科技創新中“挑大梁”“當主角”，“挑戰杯”競賽在面向高校學生開放的基礎上，今年首次創新開辟了“揭榜掛帥”專項賽青年科技人才賽道，推出11個選題，開放競賽榜單，征集科研成果。
來自內蒙古的錫林郭勒盟氣象局參賽團隊最終獲得青年科技人才賽道特等獎，他們的項目令人印象深刻。
這是一支扎根在草原深處的青年科研團隊。
在攻克思路上，團隊使用傳統算法作為機器學習模型訓練中的先驗知識，基于人工智能領域的半監督機器學習，進行聚類分類判識。
“我們研制的算法將揭榜難題的判識問題轉化為分類問題，再轉為聚類問題，能夠在不依賴任何人工標注或標注集的情況下，僅利用單幅雷達圖像結果進行模型迭代，獲得較好的判識效果與較高的判識效能。”錫林郭勒盟氣象局團隊成員王宇宸說。
王宇宸表示，在毫米波云雷達的綜合回波強度數據中，創新算法分別有效分離了低空飛鳥、蚊蟲、大氣湍流等晴空回波，樓宇、山巒、避雷針等地物回波與氣象回波數據，取得了很好的效果。
對于錫林郭勒盟氣象局參賽作品，周亭亭說：“該團隊設計方案具有高度的業務適用性和技術創新性，很好兼顧了實現效率與識別效果，作品基本可以直接拿來業務使用了。”
今年已是中國航天科工二院23所第二次發榜參賽，在23所黨委副書記齊穎看來，從專業技術角度而言，發榜單位提出行業內具有普適性的技術難題，來自五湖四海的參賽團隊發揮各自所長，提供很多創造性解決方案，青年人才的創新思維對于解決行業“卡脖子”難題、加速技術革新和產業升級很有推動力。
“從校企合作角度看，‘揭榜掛帥’模式鼓勵高校和企業之間的雙向合作，這種產學研深度融合既有助于企業得到高校的科研力量支撐，也使高校更快捷地得到企業提供的實踐平臺，幫助其研究成果更快工程化應用。”齊穎說，高校學子在校階段就開始接觸行業高精尖技術，通過賽事平臺進一步關注、了解企業乃至所在行業，有助于他們在科技創新中挑大梁、當主角，利于個人長期發展。
聚焦新能源領域，為人民生命財產保駕護航
在政策和技術雙重驅動下，近年來我國新能源汽車產銷量快速增長，但隨之而來的因動力電池熱失控引發的車輛起火事故時有發生，阻礙了產業高質量發展。在此背景下，強化基于大數據的電池安全預警技術研發與應用已成為行業共識。
在國家市場監督管理總局技術創新中心（新能源汽車數字監管技術及應用）常務副主任王澎看來，行業前期普遍面臨“預警時間晚、診斷精度低、故障識別少”等關鍵技術瓶頸，更缺乏統一、科學、公正的第三方測試評價平臺，導致安全預警技術研發遭受“盲人摸象”“閉門造車”問題制約，研發人員既難以精確對標、精準開發，更難以合作交流、融合創新。
在今年的“揭榜掛帥”專項賽上，由該機構發布的榜題“新能源汽車動力電池故障分析及提前預警策略研究”引發關注，共吸引了全國84所高校、128支科研團隊報名參賽，遼寧工業大學團隊便是其中之一。
“基于對新能源汽車行業和智能網聯車技術發展的觀察，多年來團隊一直對電池運行期間的數據，如電壓、電流、溫度、絕緣電阻等，以及電池的理化特性和在不同故障狀態下的特點進行深入分析。”團隊成員、遼寧工業大學電氣工程學院控制科學與工程專業碩士研究生王浩說。
團隊發現，在新能源汽車動力電池故障分析及提前預警方面還存在著大數據智能化水平不足、電池故障機制認知不足、電池管理系統的集成度和智能化水平低、缺乏故障診斷和預警統一標準等短板。
為此，團隊經過實驗分析，對預警算法進行優化，提出了“先定位，再判斷”的設計思路，并基于此開發了一種知識與數據驅動相結合的故障診斷算法。
“首先，針對故障電池單體難定位，團隊提出了一種基于箱型圖和基尼不純度的風險識別方法，這是一種無需構建復雜模型的小樣本數據預測技術，此方法能夠有效減輕大數據平臺在實時計算中的壓力，從而提高系統的運行效率。”王浩說。
在定位到異常單體電池后，團隊繼續深入分析不同故障類型的特征，設計一套基于專家系統的故障識別方法。“通過將異常單體歷史數據的特征與知識庫中的已有故障模式進行比對，精確識別出具體的故障類型。”王浩說。
如今，團隊創新提出的算法在實現快速定位故障電池單體的同時，也能顯著提高故障診斷的準確性與可靠性，為電動汽車電池管理系統提供更為高效的故障診斷解決方案。
王澎發現，很多參賽高校團隊不僅從理論層面進行剖析，而且從算法層面進行開發，將知識、理論、方法與人工智能、大數據、軟件等進行深度融合。
“部分高校團隊開發的算法策略，迥異于傳統技術思路，可謂是另辟蹊徑，讓人眼前一亮，受到行業專家的廣泛認同和贊許。”王澎表示。
其實近年來，國家市場監督管理總局技術創新中心重點聚焦“標準缺”“數據缺”“平臺缺”三大難題，已牽頭研制行業首個《電動汽車電池系統安全預警模型評價方法》團體標準，有效填補標準空白，推動行業在測評體系與關鍵指標方面達成共識，并組織構建高質量的測試數據集，涵蓋多種故障模式的脫敏實車數據，為開展第三方公正測評和提供相關技術服務奠定堅實基礎。
如今，本屆賽事告一段落，對于下一步計劃，王澎表示，他們將積極聯系在比賽中取得優異成績的參賽團隊，有效推動高校將先進算法策略快速融入新能源汽車產業實踐中，賦能企業電池安全預警技術研究與進步，同時將賽事中表現亮眼的高潛人才推薦給企業，增強行業后備力量，強化產學研合作創新，助力我國新能源汽車產業高質量發展。
