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中秋前夕，2021高通人工智能開發(fā)者大會暨2021高通人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽頒獎典禮在成都舉行。會上，高通公司全面闡釋了其人工智能戰(zhàn)略，并強調(diào)將與產(chǎn)業(yè)界一道，共同迎接萬物智能互聯(lián)的新時代。大會期間，來自中科創(chuàng)達、小米、極感科技、極視角和FutureMind等演講嘉賓圍繞AI賦能下的產(chǎn)品技術(shù)升級、AIoT、終端側(cè)AI發(fā)展趨勢以及移動應(yīng)用落地等話題進行分享；活動現(xiàn)場還揭曉了“2021高通人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽”的最終獲獎名單。

大賽背景

歷時7個月，高通人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽共收到了1300 多名開發(fā)者的踴躍報名與參與，最終決出獲獎開發(fā)者團隊。大賽為開發(fā)者提供了一系列完整的端到端人工智能應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用落地的支持體系，助力開發(fā)者在更短時間內(nèi)打造高品質(zhì)、低成本、可商業(yè)化的優(yōu)質(zhì)AI應(yīng)用。高通為開發(fā)者提供端到端的解決方案，使得算法模型可以在任何支持高通AI引擎的設(shè)備上運行，這不僅能夠簡化、加速AI應(yīng)用程序的開發(fā)，還能更好地支持創(chuàng)新AI應(yīng)用的落地。本屆大會還為最終獲獎的16組團隊進行了頒獎。

大會現(xiàn)場

大會現(xiàn)場收到了成都開發(fā)者們的熱情參與，來自大賽的獲獎團隊、獲獎開發(fā)者、高通、小米、極視角等產(chǎn)業(yè)大咖，匯聚一堂，共同交流AI行業(yè)新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。會上來自中科創(chuàng)達、小米、極感科技、極視角和FutureMind等演講嘉賓圍繞AI賦能下的產(chǎn)品技術(shù)升級、AIoT、終端側(cè)AI發(fā)展趨勢以及移動應(yīng)用落地等話題進行分享，現(xiàn)場還設(shè)有多臺產(chǎn)品demo展示，吸引許多開發(fā)者駐足體驗。

大會現(xiàn)場圖集

大賽結(jié)果公布

大賽最終獲獎團隊共有16支，他們將共同瓜分總價值50萬的大賽獎勵！

應(yīng)用賽道獲獎作品介紹

AIOT專項獎-T60自動駕駛滑板車【九號公司（納恩博）團隊】

獲獎作品介紹：T60自動駕駛滑板車，一款可以自動駕駛和遠程調(diào)度的共享滑板車（依靠慢速自動駕駛技術(shù)解決合規(guī)、盈利等痛點的共享滑板車）

全面展示了產(chǎn)品對于AIOT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）的應(yīng)用落地，憑借自主導(dǎo)航+遠程遙控半自動駕駛技術(shù)，以及視覺導(dǎo)航、深度學(xué)習(xí)算法等AI技術(shù)的賦能，在應(yīng)用中實現(xiàn)了從“人找車”到“車找人”的轉(zhuǎn)變，讓車輛可以自動躲避障礙物到達指定地點，并識別可通行區(qū)域建立路徑規(guī)劃。由此可以實現(xiàn)，人下車后，車自行回到調(diào)度點充電，或者自行導(dǎo)航至停放點，以滿足運營規(guī)范的要求，解決共享車輛停放不規(guī)范的問題，以及車輛無法按需調(diào)配位置，有用車需求的人找不到車的運營問題。

應(yīng)用賽道季軍-“提要勾玄”端云協(xié)同的智能視頻摘要系統(tǒng)【楊立團隊】

團隊成員與分工：楊立項目負(fù)責(zé)人；江華禧技術(shù)負(fù)責(zé)人；李夢晗后端開發(fā)；黃智榕后端開發(fā)；左春技術(shù)評審

獲獎作品介紹：

“提要鉤玄”是一款端云協(xié)同的智能視頻摘要系統(tǒng)，通過基于深度學(xué)習(xí)的視頻摘要和文本摘要等技術(shù)，對用戶傳入的視頻鏈接進行抓取和分析，實現(xiàn)代為“觀看”相關(guān)視頻與直播，并生成包含視頻關(guān)鍵內(nèi)容的圖文摘要，通過圖文形式反饋給用戶，幫助用戶在海量信息中快速高效地獲取自己感興趣的內(nèi)容，為用戶節(jié)約至少80%以上的觀看時間。

應(yīng)用賽道亞軍-非接觸式駕駛?cè)藛T健康感知系統(tǒng)【科思創(chuàng)動團隊】

團隊成員與分工：曹玥產(chǎn)品設(shè)計；王啟波算法研發(fā)；彭亮產(chǎn)品研發(fā)

獲獎作品介紹：

科思創(chuàng)動非接觸式駕駛?cè)藛T健康感知系統(tǒng)是通過攝像頭捕捉圖像，以非接觸的方式、利用獨有的圖像處理算法獲取駕乘人員不能主觀控制的生理指標(biāo)，如心率、心率變異性、血壓、呼吸等，并分析出對象的年齡段、性別等生理特征。利用科思創(chuàng)動深度學(xué)習(xí)算法對這些指標(biāo)進行處理，最終可以分析出駕乘人員的心理狀態(tài)，如焦慮、緊張、疲憊、昏昏欲睡等緊張程度，及駕乘人員的心臟及神經(jīng)系統(tǒng)健康程度，如恢復(fù)指數(shù)、長期壓力、機能活性度等。該系統(tǒng)為提高駕駛安全性和駕駛體驗提供可信、可量化的生物識別結(jié)果，為汽車廠商實現(xiàn)真正的人機耦合提供賦能。

應(yīng)用賽道冠軍-基于AI的高性能屏下ToF感應(yīng)方案【光云視界團隊】

團隊成員與分工：Yongming Xie：項目Leader ；King Wai Chow：算法設(shè)計及實現(xiàn)；Bruce Li：軟件工程實現(xiàn)；Ellie Wang：軟件工程實現(xiàn)；Xiaopeng：硬件工程實現(xiàn)

獲獎作品介紹：

基于終端用戶的真實需求，團隊通過UDT"標(biāo)準(zhǔn)化"產(chǎn)品方案與ToF芯片公司與屏廠展開深度合作，并充分考慮ToF傳感的高頻率、SWIR與940nm等不同的性能特征與OLED相融合，搭以驍龍移動平臺，完成了屏下方案樣機開發(fā)。

（圖：屏下ToF樣機方案示意）

屏下ToF Sensing優(yōu)化：通過對屏下ToF成像進行分析，總結(jié)了“五類挑戰(zhàn)”，包括了屏下結(jié)構(gòu)件，OLED結(jié)構(gòu)對VCSEL能量消耗；Tx & Rx光學(xué)衍射；OLED透光率；ToF區(qū)域屏幕的圖像顯示；污漬等，模擬不同“挑戰(zhàn)”下的成像數(shù)據(jù)，構(gòu)建專用的UDT AI算法及模型，有效改善了邊緣模糊及清晰度降低的問題。

（圖：屏下IR成像優(yōu)化，左：UDT-IMCN結(jié)果，右：屏下原始圖）

（圖：屏下深度優(yōu)化，左：UDT-IMCN結(jié)果，右：屏下原始圖）

屏下ToF Sensing AI模塊：UDT-IMCN是團隊基于ToF尤其是屏下ToF Sensing應(yīng)用特性模塊。基于高通平臺Hexagon AI加速，ToF Sensing在上述3種3D應(yīng)用的推理效率上取得了27%~43%的提升，進一步提升了終端用戶在設(shè)備上的“無感體驗”。

3D應(yīng)用遷移及驗證：基于前置ToF的過去實施案例，驗證了人臉識別、人眼追蹤和心跳檢測在屏下ToF的運行情況，均與非OLED屏下的應(yīng)用效果與精度無異，充分驗證了UDT在應(yīng)用上的可行性。