日前，由DataCastle數(shù)據(jù)城堡聯(lián)合深圳國家基因庫、福建省數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)流通工程研究院、電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心、山東省數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)共同體、亞馬遜云科技、移動云編寫的《人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽白皮書2022》于5月19日正式發(fā)布。

《白皮書2022》基于2020-2022年三年來國內(nèi)辦賽情況，聚焦政府、企業(yè)、科研機構(gòu)各類賽事差異化發(fā)展、拆解競賽基本架構(gòu)、分析競賽業(yè)態(tài)的發(fā)展困境、研判人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽未來趨勢和發(fā)展方向。

《白皮書2022》聚焦近三年人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽現(xiàn)狀，通過抽樣調(diào)查、訪談、樣本分析等研究方法，積極探索人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽的價值路徑和發(fā)展方向，為眾多企事業(yè)單位數(shù)字化轉(zhuǎn)型瓶頸提供先決預(yù)見，為拓展數(shù)據(jù)應(yīng)用方式、推動數(shù)據(jù)要素流通應(yīng)用、尋找優(yōu)秀數(shù)據(jù)人才提供創(chuàng)新思路。

下本文為概覽：

1.人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽概述及基本價值

1.1概述：

人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽是一種以競賽為形式的數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，在短時間內(nèi)聚集大量數(shù)字人才，通過合理的賽事設(shè)計促進人工智能應(yīng)用開發(fā)和數(shù)據(jù)要素的價值挖掘。

1.2基本價值：

人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽作為一種創(chuàng)新業(yè)態(tài)，對內(nèi)匯聚產(chǎn)學(xué)研用多方資源，對外影響、助力整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)。在數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)中，政府、企業(yè)、技術(shù)人才、競賽機構(gòu)形成了一個良性循環(huán)的子系統(tǒng)， 創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)要素、人才要素流通機制， 賦能數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

2.發(fā)展情況與趨勢洞察

2.1各類賽事差異化發(fā)展

2.1.1政府賽事-聚焦公共事業(yè)與行業(yè)應(yīng)用，數(shù)字孿生賦能智慧城市建設(shè)

近年來數(shù)據(jù)科學(xué)賽事市場中專項賽事比例逐漸增加，但在政府辦賽中，綜合賽事仍是主流。同時，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和智慧城市建設(shè)成為多地政府部門的重點工作，以數(shù)字孿生為代表的人工智能技術(shù)在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著積極作用。

2.1.2 企業(yè)賽事-探索競賽與社區(qū)深度融合，構(gòu)建活躍用戶生態(tài)

人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽作為技術(shù)社區(qū)的重要組成部分，被大型技術(shù)企業(yè)作為社區(qū)引流、用戶留存的重要手段，同時通過競賽提升社區(qū)用戶參與度，提高用戶粘性和社區(qū)技術(shù)濃度。

2.1.3 科研類賽事-獨立性減弱，嘗試綁定政企賽事

人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽誕生于學(xué)術(shù)會議，在出現(xiàn)之初長期作為學(xué)術(shù)研究活動存在，但近年來學(xué)術(shù)機構(gòu)獨立辦賽比例持續(xù)下降，與政府、企業(yè)合作辦賽逐漸成為科研學(xué)術(shù)機構(gòu)辦賽的主要選擇。

2.2賽題趨勢

2.2.1 計算機視覺（CV）賽題是2022年最大熱門

在2022年統(tǒng)計到的635道賽題中，計算機視覺（以下統(tǒng)稱CV）相關(guān)賽題占比36.5%，達(dá)232道，是占比最大的技術(shù)方向。

2.2.2 工業(yè)類賽事聚焦應(yīng)用落地

自2021年起，工業(yè)類人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽逐年增多。在2022年的12場工業(yè)類賽事中，全部算法賽賽題均圍繞工業(yè)生產(chǎn)中的實際問題進行設(shè)計，賽題難度適中，賽題方案易落地。

伴隨工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)用以及傳統(tǒng)工業(yè)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢，工業(yè)制造企業(yè)開始重視對工業(yè)數(shù)據(jù)的全面深度感知、實時傳輸交換、快速計算處理和高級建模分析，實現(xiàn)智能控制、運營優(yōu)化和生產(chǎn)組織方式變革。

3.賽事主體

3.1主辦方

人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽的主辦方可以分為三大類 ：政府、企業(yè)與科研機構(gòu)。

在2022年統(tǒng)計到的211場競賽中，企業(yè)辦賽占據(jù)主流，共計109場，占比51.7% ；政府辦賽數(shù)量多于科研機構(gòu)辦賽，共計64場，占比30.3%；科研機構(gòu)（包含高校）辦賽38場，占比18%。

政府

政府辦賽雖然只占據(jù)2022年人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽總場次的37%，但在整體競賽生態(tài)中具有較大影響力。

政府辦賽現(xiàn)狀分析與趨勢預(yù)測：

·探索公共數(shù)據(jù)應(yīng)用，推動創(chuàng)新項目孵化

·賽事水準(zhǔn)保持高位，賽事吸引力強

·政務(wù)數(shù)據(jù)為主，多種類數(shù)據(jù)輔助

·能夠提供優(yōu)質(zhì)稀缺數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)的技術(shù)證明、對高水平團隊具有較高吸引力

企業(yè)

數(shù)據(jù)驅(qū)動是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心方式，人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽可以彌補企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)人力、時間、成本等方面的不足，部分競賽賽題深入到數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，探索復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的新方法。

企業(yè)辦賽現(xiàn)狀分析與趨勢預(yù)測：

·辦賽兼顧人才儲備與品牌建設(shè)

·賽題方向多樣化，數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域仍是主流

·人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽成為企業(yè)公益新路徑

科研機構(gòu)

科研機構(gòu)以科研成果產(chǎn)出與科研人才培養(yǎng)為發(fā)展重心。其辦賽以精準(zhǔn)為重點，吸引領(lǐng)域內(nèi)頂尖人才參賽是其辦賽的側(cè)重點。

企業(yè)辦賽現(xiàn)狀分析與趨勢預(yù)測：

·科研機構(gòu)與高校主辦的賽事商業(yè)化氛圍較弱，主要集中在學(xué)科競賽和跨學(xué)科科研攻關(guān)兩大方面。

3.2 賽事平臺

人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽需要的賽事設(shè)計能力、技術(shù)支持能力、賽事運營宣傳能力可能超出部分主辦機構(gòu)的能力或職責(zé)之外。因此賽事平臺成為將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為完整競賽的重要第三方。

賽事平臺的主要職責(zé)包括三方面 ：賽事設(shè)計、技術(shù)支撐與賽事運營。

3.3第三方獨立平臺

DC競賽

DataCastle數(shù)據(jù)城堡平臺于2016年正式上線，由電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心主任周濤教授發(fā)起成立，平臺基于公司多年競賽業(yè)務(wù)體系得技術(shù)沉淀，為用戶提供競賽、實訓(xùn)、人工智能實驗室、算力資源等服務(wù)。

DC競賽以Kaggle競賽模式為藍(lán)本，采用平臺化、模塊化、自動化的辦賽方式，同時結(jié)合國內(nèi)具體辦賽需求，基于自研數(shù)據(jù)科學(xué)實訓(xùn)平臺DCLab與相關(guān)專利，為主辦方提供定制化辦賽服務(wù)。經(jīng)過多年辦賽實踐，DC競賽平臺發(fā)展成為國內(nèi)領(lǐng)先的第三方辦賽服務(wù)供應(yīng)商，平臺注冊用戶超過32.5萬人，上線賽題500余道，累計發(fā)放獎金9700余萬元。

和鯨社區(qū)

和鯨社區(qū)（原 “科賽網(wǎng)”）成立于2015年，是中國知名的第三方數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)之一，較早一批專注于大數(shù)據(jù)算法比賽的平臺，擁有近20萬注冊數(shù)據(jù)科學(xué)家用戶， 輻射超過30萬數(shù)據(jù)人才群體。

DF競賽

DF競賽（DataFountain）是北京數(shù)聯(lián)眾創(chuàng)科技有限公司旗下品牌， 是國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)競賽服務(wù)平臺和數(shù)據(jù)智能協(xié)同創(chuàng)新平臺，旨在圍繞協(xié)作、數(shù)據(jù)、知識、技能形成大數(shù)據(jù)愛好者的專業(yè)成長鏈路，為數(shù)據(jù)科學(xué)家及產(chǎn)業(yè)賦能。

3.4企業(yè)自建平臺

天池

阿里集團于2014年正式推出 “天池” 大數(shù)據(jù)科研平臺， 該平臺基于阿里云的開放數(shù)據(jù)處理服ODPS， 面向?qū)W術(shù)界開放海量數(shù)據(jù)（阿里數(shù)據(jù)及第三方數(shù)據(jù)）和分布式計算資源，平臺業(yè)務(wù)包括 ：天池大數(shù)據(jù)競賽、數(shù)據(jù)實驗室、開放式教學(xué)、數(shù)據(jù)人才認(rèn)證。

飛槳AI Studio

飛槳AI Studio是基于百度深度學(xué)習(xí)平臺飛槳的人工智能學(xué)習(xí)與實訓(xùn)社區(qū)， 提供在線編程環(huán)境、免費 GPU 算力、海量開源算法和開放數(shù)據(jù)，幫助開發(fā)者快速創(chuàng)建和部署模型。分設(shè)飛槳大賽、飛槳常規(guī)賽、新人練習(xí)賽等賽事分類。

華為云

華為云大賽是華為云開發(fā)者平臺打造得開發(fā)者綜合賽事平臺，其競賽內(nèi)容涵蓋機器學(xué)習(xí)、軟件開發(fā)、硬件開發(fā)、系統(tǒng)開發(fā)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等眾多方向。華為云賽事平臺嚴(yán)格來說并非數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺，而是綜合性開發(fā)者賽事平臺，并且只為華為集團自身業(yè)務(wù)服務(wù)。

3.5參賽者

身份特征

學(xué)歷特征：在學(xué)歷背景方面，參賽者群體中60%左右為碩博人才，本科人才占比37.88%。在人才專業(yè)情況方面，其中87%左右的人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽人才來自于理工科背景。由于經(jīng)濟管理學(xué)科與數(shù)據(jù)密切相關(guān)，諸多賽題來自金融領(lǐng)域，因此還有部分競賽人才來自經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)專業(yè)。

職業(yè)特征

學(xué)生是競賽人才的主力，占比約64%，在職人員多數(shù)將人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)競賽作為技能練兵場和興趣俱樂部，主要人群為IT及相關(guān)行業(yè)的工作者，以及從事金融、咨詢等與數(shù)據(jù)相關(guān)方面的工作者。

地域特征

參賽者訴求

根據(jù)參賽者的典型特征進行歸類總結(jié)能夠幫助我們更好地進行賽事設(shè)計，并分析研判未來賽事的發(fā)展方向。

·獎金名譽訴求：以獎金激勵和名譽獲取為核心訴求的參賽者以在校學(xué)生和職場新人為主，可支配時間充裕，技術(shù)實力較高，有沖擊獎金和 TOP 排名的精力與實力，這些參賽者也是各大競賽前排選手的重要組成部分。

·就業(yè)創(chuàng)業(yè)訴求：以就業(yè)創(chuàng)業(yè)為核心訴求的參賽者求具有很強的針對性，主要參與某類垂直領(lǐng)域的專業(yè)賽事，如金融、科技、生物醫(yī)藥等。

·學(xué)習(xí)提升訴求：以獲取數(shù)據(jù)和技能實訓(xùn)為核心訴求的參賽者主要由數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者為主，受限于數(shù)據(jù)獲取困難和實訓(xùn)機會匱乏而選擇參賽，是各大賽事中占比最高的參與者。這些參賽者技術(shù)實力較弱，但學(xué)習(xí)意愿強，有機會發(fā)展為競賽核心選手。

·社交活動訴求：以社交活動為核心訴求的參賽者數(shù)量少，影響力大。在競賽社區(qū)加速發(fā)展的環(huán)境下， 部分競賽深度選手開始組建交流社區(qū)、俱樂部、自媒體平臺，成為競賽領(lǐng)域意見領(lǐng)袖，對競賽運營招募與輿情風(fēng)向施加巨大影響力。

4.賽事基本架構(gòu)拆解

5.前景展望

5.1 平衡數(shù)字中國建設(shè)區(qū)域差異，賦能數(shù)字政府生態(tài)發(fā)展。

5.2 數(shù)字中國展開布局，數(shù)據(jù)要素相關(guān)競賽或納入考核指標(biāo)。

5.3 成果落地案例涌現(xiàn)，價值轉(zhuǎn)化路徑逐漸清晰。

5.4 解決人才招聘痛點，利用考核操作過程的評分系統(tǒng)精準(zhǔn)評估技能。

5.5 科研教學(xué)為微型賽事提供落地場景。

5.6 AIGC帶來AI革命，NLP賽題將成為新一階段熱點。

5.7 仿真賽題貼進實際問題，強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)最優(yōu)解或成為熱門賽題類型。

5.8 線上賽事青睞云端環(huán)境，線下賽事追求競技感。

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