第53个地球日,开发者可以做什么

阳春三月万物苏,地球添绿正当时。但随着科技进步和社会发展,人类对地球资源的消耗,对生态环境的影响也越来越大。基于此,今年微软携手英特尔面向企业开发者再次发起绿色行动——2022年微软X英特尔黑客松大赛再度启幕!


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大赛年年有,今年何不同?

2020,第51个地球日

微软与英特尔共同推出“AI 爱地球”系列技术分享,帮助开发者学习 AI 技术,赋能可持续发展!
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▲2020 微软X英特尔线上 AI 爱地球系列技术分享峰会

2021,第52个地球日
“AI for Earth-英梦集结,微 AI 来战”主题黑客松大赛号召全体开发者通过技术交流与进阶,用技术保护地球!
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▲2021 微软X英特尔黑客松大赛合影照片

2022,第53个地球日

微软与英特尔再次强强联手,推出以云车竞速,码到成「工」为主题的黑客松大赛。

本届大赛围绕「自动驾驶」、「工业生产安全」两大赛题,在3月10日-4月22日期间诚邀企业开发者(以企业为单位)参与大赛,使用 OpenVINO™ 工具套件,Intel® Edge Insights for Industrial (EII) 和 Azure AI (AML) & Dv5 VM 实例关键技术,开发更多的创新型绿色项目,帮助开发者学以致用,共启行业数智未来。

▌自动驾驶:用绿色技术描绘未来出行的轮廓

数据显示,交通运输的温室气体排放量占全球总排放量510亿吨的16%。作为减排的重要发力点,自动驾驶凭借着智能路线规划、零碳排放等特性让交通运输和出行更高效和绿色。
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自动驾驶是一项庞大且复杂的工程,在研发中绕不开如下技术和概念:

  • 汽车开放系统架构(AUTOSAR,即 Automotive Open System Architecture):AUTOSAR 分层软件架构提供的基础软件模块可以用于不同制造商的车辆和不同供应商的电子元件,能够帮助车企减少研发支出。
  • 高级驾驶员辅助系统(ADAS,即 Advanced Driver Assistance System):通过危险预测、交通状态更新和驾驶行为分析有效减少驾驶员交通事故。
  • 软件定义汽车(SDV,即 Software Defined Vehicles):智能化风口下,车载软件的集成对改善乘客和驾驶员的用车的体验愈加重要。传统汽车电子电器架构 ECU 与 ECU 之间都是通过点对点进行通讯的,而 SOA 软件架构将车辆功能分为不同的服务组件,解决某一个功能组件更改造成牵一发动全身的问题。
  • 空中下载技术(OTA,即 Over-the-Air Technology) :软件定义汽车时代,通过使用物联网技术,在移动通信的空中接口实现汽车软件的远程预测维护、管理和更新,同时空中下载技术还能帮助主机厂预置各种模型,增强 ADAS 应用。
  • 软件在环测试 (SIL ,即 Software-in-the-Loop) & 硬件在环测试 (HIL,即 Hardware-in-the-Loop):SIL 可以在服务器上大量部署,不需要考虑目标硬件,成本较低。HIL 测试区别于 SIL 需要考虑目标硬件,成本较高,一般不会大量部署,其结果相比 SIL 更接近真实状态,这两种方式均能进行高等级自动驾驶系统测试验证,帮助车企实现自动驾驶产业化。

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根据自动化程度的不同,国内外相关机构将自动驾驶分为 L0~L5 六个等级,业内普遍以 L3 为分水岭,以下为辅助驾驶,以上是高级自动驾驶。目前国内市场上的自动驾驶水平多处于 L3-L4 之间,L3 和 L4 最直接的区别是后者不需要驾驶端的介入,能够在高速及园区等可预测环境中实现超高度自动驾驶。

目前我国极为复杂的交通环境是牵制自动驾驶发展的重要原因,在路况识别方面,车辆需要完成对道路障碍、行人、交通信号、其他车辆状态的掌控与识别,迄今为止,能够达到这一效果的自动驾驶汽车很少。微软和英特尔希望通过本次大赛,聚集拥有创新型实力的企业,采用 OpenVINO™ 工具套件、Microsoft Azure - AI (AML) 技术,进行自动驾驶模型训练,在1:16的实物车架上秀出训练结果,展示自动驾驶黑科技,助力中国自动驾驶技术再升级。

▌工业生产安全:以低碳方式擦亮“安全之眼”

据甲子光年统计,工业视觉检测到2026年预计超过500亿元。趋势之下,越来越多制造企业基于机器视觉技术。通过采集、分析生产中的人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据,来避免工人操作不当、检测人员视觉疲劳,引起检测误差等生产安全风险,降低成本,提高检测效率
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由于产品的差异化、生产环境等条件的限制,不同的应用场景,对检测的准确性和延迟要求不同。如化学品泄露检测,电力设施检测这些重要的检测场景往往需要24小时自动化监测,而污水检测,工业堆积检测的通常不是全天候的检测。
随着云时代的到来,借助日益成熟的云技术,企业能够打造云-边协同工业视觉检测平台,在边缘设备中完成推理计算,进行云端对边缘端的统一管理,减少人工值守,实现精准检测、减少环境污染。

赛程安排

本次大赛包含「自动驾驶」、「工业生产安全」两大赛题,涵盖大赛报名、在线培训、作品提交、线下决赛、颁奖5个阶段,具体赛程安排如下:

  1. 大赛报名:3月10日-4月22日
  2. 在线培训:4月25日-5月19日
  3. 线上提交作品&初审:5月6日-5月9日
  4. 线下总决赛: 时间:5月20日-5月22日,地点:上海
  5. 结果公示&颁奖仪式:5月23日-6月30日
    *因上海等城市疫情防控要求,线下决赛时间有可能进行一定调整,具体调整结果另行通知,请大家关注大赛官网(https://aka.ms/2022AIoThack)。

赛题要求

▌自动驾驶

  • 基于计算机视觉(分类和目标检测),采用 1:16 车架,结合 Intel 以及 Microsoft Azure 的先进架构,进行指定赛道的自动驾驶竞赛,包含训练、避障、加/减速、过弯、Stop Sign 等场景。
  • 重点企业:主机厂、整车厂、微软/Intel 全球合作伙伴及汽车行业相关解决方案提供商
  • 参赛团队须使用组委会定制的硬件平台进行开发
    参考:Donkey Car
  • 参赛团队须具备以下技术能力:
    Familiar with Python2.0 / 3.0
    Familiar with Linux- Ubuntu 18x/20x
    Familiar with VScode, WSL, Bash, etc.
    [Optional]Familiarwith Arduino
    [Optional]Experience in OpenVINO™ 工具套件
    [Optional]Experience in Azure AI (AML)
    [Optional]Experience on TensorFlow 2.x/YOLO/Keras/etc.
  • 参赛团队须在自己的方案中应用并部署以下 Intel 及 Microsoft Azure 相关产品:
    OpenVINO™ 工具套件
    Microsoft Azure - AI(AML)

▌工业生产安全

  • 基于机器视觉技术,通过对生产环境中的参与人员、设备或是物料,进行实时 AI 检测,提升工业领域的生产安全,减少环境污染。
  • 参赛团队须使用组委会定制的硬件平台进行开发、部署和演示:
    Industrial MV Development Kit
  • 参赛团队建议具备以下技术能力:
    Familiar with Python/C++
    Familiar with Linux/Docker
    Experience in AI Inference Deployment
    Experience in Azure AI/IOT service
  • 参赛团队须在自己的方案中应用并部署以下 Intel 及 Microsoft Azure 相关产品:

OpenVINO™工具套件
Intel® Edge Insights for Industrial (EII)
Microsoft Azure – Azure IoT
Microsoft Azure Dv5 VM – Series instances basedon ICX

企业秀酷技,收获更可期

深度参与技术赛题,和高手一起开黑,展示技术实力……事实上对参赛企业而言,参与活动的收获可远不止这些!参加比赛,成为绿色大使企业可以获得:

▌产品&服务宣传曝光

  • 参赛的企业将免费享受本次大赛线上线下多渠道流量曝光和推广,提升品牌及业务核心技术的认知度。
  • 在比赛中获胜的团队,将在 Microsoft Build 2022 大会期间参加直播颁奖,并展示作品/核心技术能力。

▌与同行客户、大咖交流

  • 与同行业客户、合作伙伴在实战中深度交流技术、分享企业经验和产品特点,结识更多的行业和技术友人,拓展技术圈和商业市场。
  • 与行业专家、技术评委面对面,深入交流人工智能与物联网的行业前沿趋势,助力企业技术革新。
    ▌原厂技术支持,加速技术革新
  • 微软全球 AIoT SWAT 专家与 Intel 物联网技术专家全程指导,参与并提供原厂技术支持,助力企业开发团队快速部署实战。
  • 全程免费使用 Microsoft Azure 和 OpenVINO™ 工具套件,并在大赛定制的自动驾驶/工业视觉开发套件上部署、测试模型。
    预见未来的最好方式是去创造它。扫码关注大赛官网,了解更多大赛动态讯息,为地球添绿,推动行业革新升级。

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