AIIA携手鲸鱼发表《人工智能大赛白皮书，数据价值闭环》
本文内容来自人工智能产业发展联盟首次AIIA
数字技术正在渗透到经济、商业、社会生活方式等各个方面，数据智能时代的期待越来越高。数据的力量如何引出。带着这样的疑问，我们将视角转向人工智能竞赛这一职业生涯，目前人工智能竞赛已经作为科技创新的新模式、新业态，蓬勃发展。
有助于行业各界更好地理解什么是人工智能竞赛，如何通过竞赛实现敏捷的价值探索和应用创新，并通过竞争走数据价值的闭环，沉淀创新的应用为了帮助想构建创新生态的机构了解人工智能竞争的做法，在中国人工智能产业发展联盟（AIIA）的领导下，携鲸科技和旗下第三方人工智能竞争平台ldquo，与鲸鱼社区（Heywhale.com）rdquo；、联合中国信息通信研究院数据研究中心，北京邮电大学人工智能学院，人工智能开源社区ldquo，DataWhale.clubrdquo；，联合发布《2021人工智能竞赛白皮书》。
本次白皮书分析了全球市场人工智能竞赛的发展趋势，从不同维度分解人工智能竞赛的价值意义，分析如何办好人工智能竞赛，提出了推进人工智能竞赛前沿技术落地的创新价值思考希望开发行业优质人工智能竞赛运作方法论和最佳实践，为业内提供启发。
白皮书的主要想法
1.人工智能竞赛是数字经济创新发展的重要推动方式。目前，世界上多个国家发布了人工智能国家战略，在战略中将竞争指定为人工智能技术创新、应用发展的重要推进方式，加强人工智能竞争，合作探讨，实现本国人工智能技术的重大突破，并通过竞争方式促进人工智能解决方案的开发应该恢复本国的经济增长。一些国家政府部门牵头组织竞争，解决了有关人工智能的科学和工程问题。
2.人工智能竞赛是各地人工智能产业创新发展的重要实现方式。政务部门在大力倡导政务管理数据化、智能化的同时，也成为有序开放优质公共数据资源、解放公共数据红利的领军人物，为数据创新生态建设提供政策支持和资源支持。如何利用数据科学建设智能城市，是政务机关面临的重要问题。政务部门的数据积累具有数量更大、来源更多、质量更好、纬度更广等特点，其应用领域扩展到城市管理的方方面面。为了探索数据科学在城市管理中应用的可行性，政务机关偏好开放性产品方案的比赛问题。有教育局、交通局、气象局等明显的行业标签，比赛问题的应用场景往往与自己的行业标签一致，没有明显行业标签的政务机关，如人民政府，其比赛问题场景非常广泛。
3.人工智能竞赛是一种敏捷的数据搜索和应用创新方式，引领企业进行技术落地场景的创新探索，为数字化转型创新持续输出动能。企业举办人工智能竞赛的核心诉求是挖掘潜在的创新导向和应用场景。通过举办人工智能竞赛，企业作出了充分融合数据、算法、人才、计算力等各创新要素的示范案例，切入业务问题，使创新探索过程更加具象化，创新探索结果更加明确，为企业数字化投入树立了信心。
4.人工智能竞赛有助于促进高校学科交叉和产研融合。在国家相关政策的鼓励和推动下，越来越多的高校开展了人工智能和数据科学的学科建设，也越来越关注数据科学交叉学科建设和数据应用人才培养。学生需要足够的优质数据，在功能完善的工具平台和接近实战的场景下进行实践mdash。mdash;这一系列问题都是困扰大学的现实困难。人工智能竞赛作为高校推进大数据相关学科建设的重要手段，将教学、科研、实训深入结合，以竞赛问题的形式发布，探索广泛吸引校内人才参与竞争和交流学习，将理论知识转化为实践应用人才在比赛场景中支持比赛促进学。
白皮书目录
第一章人工智能竞赛是数字经济创新发展的重要推进方式
一、人工智能竞赛是人工智能技术创新、应用发展的重要推进方式，受到各国政府高度重视
二、人工智能竞赛是各地人工智能产业创新发展的重要实现方式
三、人工智能竞赛为各行业数字化转型创新持续输出的动能
第二章人工智能竞赛是一种敏捷的数据搜索和应用创新方式
一、数字化转型成本高，隐含诸多风险
二、整合关键创新要素，快速实验创新应用
三、低耗、高效、可持续、生态化创新动能不断
第三章人工智能竞赛辅助促进高校学科交叉与产研融合
一、促进高校学科建设与学科交叉强化
二、推动科研机构产研融合加快技术发展
第四章从运动员看人工智能竞赛
一、为什么参加人工智能竞赛
二、想参加比赛收获
三、思考竞争对自己的意义
第五章组织人工智能竞赛的挑战
一、竞争复杂性调查结果
二、人工智能竞赛运作复杂度细节
第六章如何组织人工智能竞赛
一、人工智能竞赛的重要因素
二、人工智能竞赛的必备条件
三、人工智能竞赛的八大保障
第七章多学科人工智能ー事例
一、政府比赛
二、科研比赛
三、产业赛事
四、高中比赛
第八章人工智能竞争生态版图与竞争平台
一、与鲸鱼的社区
二、阿里云天池
三、华为云大会平台
四、DataFountain
五、DataCastle
六、Kaggle（海外）
第9章人工智能竞赛的五种趋势与展望
一、奖金投入热情高涨，参与规模稳定增长
二、数据红利限期，数据投放姿态积极
三、教育投资日益增长，数据人才能力突飞猛进
四、应用场景不断扩散，基准行业优势初现
五、商业数字化趋势逐步增强，技术创新落地
六、人工智能竞争驱动的创新生态展望