DeeCamp双城记圆满完结，168小时极速AI挑战完美落幕！
2019/1/30 18:11:04 创新工场
「这是我们的机械臂小黑，接下来它将持黑子与我和我的队友进行人机对战，进行一场激烈的五子棋角逐。」
「在这几天内我们在导师的帮助下成功让 Turtlebot 小车实现基于单线 Lidar 的仿真无人驾驶功能，不仅要短时间内解决小车的启动、决策问题，还要注意建图、定位、会车等一系列功能，并思考如何提升整体鲁棒性。」
「我们的模型致力于解决流媒体中的实时延迟问题，希望能通过这个实践让大家打游戏的时候不被延迟影响，早日从菜鸡变成大神。」
「这里是我们此次建模所有的代码数量，如果全部刷给大家看可以刷 10 分钟……」
一周前，我们在 168 小时极速挑战!DeeCamp 双城冬令营拉开大幕中提出了一个问题：这次双城竞技能否成功实现，并成为未来更大规模 DeeCamp 训练营的起点？
大幕落下，我们也知道了答案：是的，可以，因为他们成功了!
「双城记」落下帷幕
2019 年 1 月 27 日下午，创新工场北京总部的希望树会议室，三台轰轰作响的机械臂停了下来，就此，DeeCamp 2019 冬令营北京营学员结束了他们的 168 小时极速 AI 之旅——五个小组，29 名学员，交出了各自项目的答卷。
紧接着，1 月 28 日上午的创新工场南京人工智能研究院，另外 30 名学员，8 个项目小组的项目海报贴满了会议室的墙壁，打造出一场学术感十足的结营答辩。
本次冬令营由创新工场主办，并邀请了中国自动驾驶领域的独角兽 Momenta 提供支持。在一周时间内，来自创新工场及 Momenta 的产业导师不仅与学术导师一起为学员讲授知识课程，还分别带领学员进行了内容丰盛的产业实践项目。
北京的项目既有操作机械臂进行五子棋对战，也有实时无人车远程遥控协议的呈现，还有低延迟视频回传系统的实践；而南京的赛场则更加丰富，从 AI 图片审查系统的搭建、强化学习在电商推荐系统的应用、基于机器人的无人驾驶仿真系统，到运用人工智能做金融资产配置、筛选股票，涵盖面更广。
一周的时间虽然短暂，但学员们通过加倍的努力和付出拓宽了冬令营的战场；虽然不能完美实现所有想法，但也为未来写下了开端。
正如创新工场南京人工智能研究院负责人冯霁在结营仪式中所说：「我们希望看到学员们在七天时间里，针对某个应用领域的具体问题进行从零开始的项目搭建与尝试，并通过解决过程中遇到的问题，打开更广阔的技术之门。如果在这个过程中学员们学习到的知识和经验，能在未来仍然起作用，那你们参加 DeeCamp 的目的就算是达到了。」
高淘汰率选拔出的「精英班」
这次 DeeCamp 2019 冬令营的规模虽小，但学员配置却是优中选优：一千余名报名者，经过层层选拔，两地共录取 64 名学员，录取率不足 5%；学员中绝大多数来自国内知名学府——清华大学、北京大学、北京航空航天大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学，生源涵盖了全部 C9 院校。
北京营的孙歆垚说：「我来自西安交通大学，开营前被同组学员选为组长，后来发现组员们不是清华的就是北大的，压力好大。」
DeeCamp 的初衷是发挥学员们的自主性，换言之，项目最终做出怎样的成果，全看学员们自己如何努力和探索。在这一周里，这些「精英班」的学员们不仅很好地平衡了知识课与实践项目之间的时间，还自己进行了项目分工，完成了既定成果，制作了展示 demo。
学员们的不同背景、性格、团队角色组合起来，组成了一支支强悍有力的战队，在短短的七天之内所做的项目，全部达到了导师们预估的效果，有些项目甚至超出了导师们的预期。
面向未来的实用型项目
「DeeCamp 的第一个宗旨，就是希望同学们能利用学校学习的知识去解决一个真实的问题。」在南京和北京的结营仪式上，创新工场人工智能工程院院长王咏刚都提到了这一点。无论是长达 5 周的夏令营，还是仅有 1 周的冬令营，组委会设计的课程和项目，都注重于人工智能技术在现实中的应用。
而这次冬令营各个项目的最终呈现，也都体现着这个原则。
由南京研究院冯霁和南京大学教授俞扬教授联合指导的深度强化学习小组被评为南京营最佳团队，他们设计的「多模型逆强化学习商品推荐系统」呼应了当前最实用的电商推荐技术，将已有的技术基准上，性能提高了 30% 以上，获得了评委老师们的高度赞扬。
冯霁表示，深度强化学习小组给他带来了很大的惊喜，这个项目本身十分复杂，一周的时间掌握背景知识已经不易，他们不仅迅速掌握了现有解决方案，并且尝试了四条提升路径，获得了有意义的提升结果。这已经是国际一流科研组的优秀学生的战斗力了。
导师俞扬和深度强化学习组的学员们进行讨论
获得北京营最佳团队奖的是机械臂项目小组，他们的实践课题是「人机对弈」。机械臂项目强调学生的实际工程能力，气路的连接、机械臂运动控制、相机的标定、视觉算法的优化以及最后产品功能的实现，旨在锻炼学生们在一个工程项目中解决实际问题的综合能力。
获奖小组的学员们遵循着「需求—产品」的原则，在完成了「下棋」基本功能后，针对真实环境下可能出现的问题，持续改进方案和算法，让产品功能得到了很大提升。
他们甚至还附赠了一个机械臂彩蛋：操纵机械臂摆出 AI 的图形，实际上，在大小和分辨率允许的情况下，他们可以让机械臂摆出任意字母的组合
无人驾驶也是一个重要的看点。在南京营开营的第一天，来自 Momenta 的产业导师蔡雨辰就手工为学员们铺设了完整的无人车赛道：
无人驾驶仿真(「基于单线 Lidar 的无人驾驶仿真」)项目通过赛道上多种纸箱、施工路牌等不同障碍物，模拟出城市真实场景，学员们需要让小车从起点出发，自主规划路径，并且完成避障、会车等一系列操作后驶入库位，并全程保持无人驾驶状态。
最终，南京的无人驾驶(激光)团队拿下了南京营的最佳工程奖。
北京的团队则挑战了与无人驾驶实现紧密相关的实践项目。在 Momenta 无人驾驶软件架构师梁潇的带领下，其中一个小组从零开始打造了一套完善的无人车远程遥控协议，除了能够及时、稳定发送信号之外，还需要充分考虑到网络传输的波动、连接中断等异常情况下可能带来的危险。虽然组员戏称「开局一张图」，但这个项目最终获得了北京营的最佳技术奖。
导师梁潇和拿到了北京营最佳技术奖的学员们
咏刚院长说，从无到有就是很大的一步了。这一步是学员们在短短一周时间里能迈出的最大路径了，希望在未来，他们所做项目的延展性能让他们得到更多的进步。
意犹未尽，暑期训练营再见
从导师到学员，都在项目呈现的过程中表达了一个观点：这次冬令营时间太短，让人感觉意犹未尽——导师们还未来得及倾囊相授，学员们也没有充足的时间尝试所有想法。
不过令人期待的是，在不远的 2019 年暑假将会开启规模更大、地域选择更多的 DeeCamp 训练营，让大家充分享受科研成果转化落地的快乐。而如今这 59 名学员手中的冬令营结业证书，也将成为他们 DeeCamp 2019 夏令营的入场券。
相信他们挥别冬令营的那句「再见」吧，在夏令营的赛场上，再次相见!
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