2019数字中国创新大赛 人才、技术、资本

孙会峰：2019数字中国创新大赛汇聚了政、产、学、研、用多方面的优势力量，推动了技术创新和产业应用，搭建了专业的赛事平台，同时也为创新生态提供了可供参考的最佳实践。据我了解，本次大赛的赛题非常有特色，与传统行业的实际问题结合得非常紧密，这也契合了国家推动数字经济与实体经济的融合发展这一精神。本次大赛对于促进实体经济所带来的价值体现在哪些方面？

刘谦：这不仅是一个简单的大赛，更重要的是，它把比赛的过程和实体经济的创新结合起来。广联达所服务的行业是传统的建筑行业，中国在2018年整个建筑业的总产值差不多23万亿元，但是它的数字化程度非常低。所以我们在出题过程中会考虑能不能找到一个切入点，然后通过这个点去解决行业中的一个大问题。后来我们发现在这个行业里面有一个特别关键的材料就是钢筋，钢筋在整个建筑体量里面大概会占到20%～22%左右的造价占比。那么在钢筋的使用过程中，在现场工地进行钢筋盘点的时候，有一些灰色空间，因为钢筋数量从进场再到使用到出场的锻造，这个过程是比较复杂的。所以在实际盘点过程中，经常有很多地方盘点不清楚，我们发现现场钢筋的实际损耗大大超过了国家部委所规定的损耗。

我们知道里面有很多损耗是不正常的，所以能不能采用一种方式，能够快速地把现场的钢筋数量有效地盘点出来，这点特别重要。用AI的方式，用图像识别的方式盘点钢筋数量，广联达之前做过很多技术的突破和尝试。我们差不多花了有一年的时间，使智能算法的准确率达到70%。后来我们又通过大量的努力，达到了95%。

这次让我特别惊讶的是，最后所有进入总决赛的选手的准确率无一例外都达到了99%以上。他们可以在现场用一张照片很迅速地识别这车钢筋里面有多少根钢筋，这个钢筋直径多少，钢筋总量是多少。我们发现用大赛出题的方式快速解决了企业的实际问题，并且用敏捷的方式、用快速迭代的方法进行了创新。

过去，我们经常说企业的创新靠内在动力，但是其实有很多外在的创新要素没有被集聚起来。其实现在很多的优秀学生非常有创新能力，所以将他们和我们的创意结合起来以后，就形成了未来我们可以落地的一个非常好的创业空间。我们仅就这一项简单地测算了一下，如果这一项服务能够产业化、商业化，大概一年就有80亿元左右的商业空间。比如我们拍一张照片1块钱，每年新建项目40万个，在建项目有138万个项目，每个项目要盘点的钢筋数量至少超过100万以上。所以说，技术能够快速地产生一个可以落地的解决方案的时候，这个解决方案就会促进传统的实体经济发展。

肖然：华为比较擅长在实体经济领域深耕，我们是典型的制造型企业。但是随着华为AI解决方案的推出，我们确实要在很多场景里做创新。但是我们发现一旦AI进入行业，其实它的开发难度很大，包括对人的要求很高，开发周期相对比较长。我们想在中国文化传承这个背景下做书法识别，当时我也听到反馈说，这个题目很多选手觉得难度偏大，我看了一些选手的作品，我自己感觉非常出乎意料，这些产品实际上远远不只是在实验室里完成的工作，很多作品是结合实际应用场景做出来的成果，已经接近商用了，因为它的识别准确度非常高。

所以在这个过程中，华为参与数字中国创新大赛，我们自己也感觉受益匪浅。华为的一个痛点就是怎么让先进的技术被各行各业所用，因为华为有自己所在的行业边界，我们不可能熟悉每个行业。特别是人工智能的应用，需要各个行业的知识，这是各个行业立足和生存的根本。华为进入各个行业与这些合作伙伴配合，会去获取合作伙伴的知识。但是我们又要激发一些化学反应，因为很多行业不太了解最新的技术，包括AI技术，但是他们对行业本身非常熟悉。创新大赛实际上搭建了一个非常好的平台，我们可以让技术和场景，还有我们具备创新能力的研发者相互合作，切身解决好自身的痛点，这就是技术应用到各个场景中会产生的经济价值和社会价值。

华为通过参加这次大赛也在学习，特别是主办方非常专业的赛事管理过程，值得我们学习。参赛的选手也非常优秀，我们也看到非常多的年輕人构成了这个产业里的新鲜血液。同时，我们也在不断地总结，如何把这些我们觉得不错的技术更方便、有效地让开发者使用，与掌握了行业知识的专家结合在一起，真正通过解决实际问题来不断地创新。

孙会峰：因为华为选择了一个从0到1的切入点—文化传承，过去没有人做过。这两个题目通过企业家的介绍也确实看到了ICT与传统产业之间的融合，产生了很强的渗透和溢出效应。在这个赛事里，还有工业互联网领域的两道赛题，有请出题单位的企业家来分享一下大赛背后的故事。

王晓冬：中科云谷是中联重科旗下的工业互联网高科技公司，我们成立于2018年，但是中联重科的历史起源于27年前中国的一家科研院所。经过27年发展，伴随着改革开放的步伐，中联重科也从一家国有科研院所发展成为集工程机械、农业机械以及金融服务于一体的高端装备制造型龙头企业。

我们出的赛题题目是“混凝土泵车砼活塞故障预警”，这个题目看起来挺别扭，我讲一下为什么出这个题目。首先，因为混凝土泵车的单台价值比较高，在工程机械里面混凝土泵车价值三四百万元，可能还要再贵一些。其次，因为混凝土泵车的砼活塞价值并不高，砼活塞是一个易耗品，容易坏，坏了之后所产生的非计划性停机造成的损失很大。

为什么要进行预测性维护？我们所说的“工业互联网皇冠上的明珠”就是预测性维护，我们所选择的切入点就是预测性维护这个比较火的方向。由于它是换砼活塞，不是换高价值的东西，所以70%的准确度实际上是有一定指导意义的。因为这个不贵，但是出乎我们意料之外的是，有900多支队伍参与了这道赛题，参与度远远超出我们的设想。因为我本人来中联重科之前在GE任职，负责GE工业互联网，包括预测性维护。我觉得这次大赛无论是组织方式，还是专业程度，都超过了预期。所以，能够看到国内有一批可能相对年轻的学生或者说相对比较早期的从业人员，开始投身于工业互联网这个行业，在我看来是非常好的，因为这个需要相应的积累。

孙会峰：其实大家都知道在工业互联网实施的过程当中，是从类似中联重科这样的传统企业中走出来，还是把信息技术接入进去，其实对于这两个路径大家有不同的理解。目前来看，我觉得两个路径都有非常好的案例和探索，最终有可能是异曲同工，我们也期待有更多这样的企业诞生。

程宏亮：虽然这次我们没有出题，也没有参赛，但是实际上我们是创新大赛最大的收益者。第一，从我自己的收益来讲，我们本身十分关注这次比赛，我们内部已经开始做这样的比赛，我们平常对员工的训练就是以赛代练，来训练员工如何去给客户创造更多的价值。第二，在西安分区决赛我参加了，我也非常关注，我们带了20多个人去现场观摩、学习，发现参赛队员，还有出题专家，水平很高，这也是我们比较遗憾的一个地方，我想我们明年应该会参加。

刚才孙总提到工业互联网的落地实施是由这些巨头企业来做，还是由类似我们这些的IT企业来培育，我觉得两者都有，两者实际上也都有相结合的地方。美林数据现在有400多人，其中大概有150人是数学领域的人才，因为要做数据的探索。大概有120人是智能制造领域的人才，就是对制造行业的系统化理论非常熟悉。其他120多人是IT领域的人才，目的是将数学领域和业务专家串连起来，进行系统开发。

所以说我们也是在这个过程中不断地通过创新、学习，不断地给客户创造价值。美林数据在智能制造领域里是比较懂大数据的，在大数据领域里又是比较懂智能制造的，我们是一个融合的平台。所以说我们给实体企业重点解决的还是质量问题，怎么提升效率，怎么把次品率降下来等。

孙会峰：大家都知道本次大赛是一个算法赛，而算法赛的关键是要有高质量的数据。所以在这次比赛里面，我们也在出题单位的协助下为选手提供了高质量、高价值的比赛数据。我们今天非常荣幸地邀请到一位选手代表，他就是福大-零氪科技赛队的队长李津辰。

李津辰：在参赛的三个多月里，我有幸结识了很多产业内的优秀人才，积累了很多宝贵的实践经验。不同于以往的算法赛，此次创新大赛有三个让我体会非常深刻的地方。

首先，创新大赛的六道赛题均从现实中的实际问题出发，有现实的应用场景，问题涵盖的领域也非常广泛，涉及大数据、人工智能和工业互联网三个方向，这也为更多不同技术背景和领域的人才提供了一个契机。其次，此次大赛具有非常强的人才号召力，成功凝聚了各个领域的顶尖人才共同进行算法竞赛，提供有效的解决方案。最后，此次创新大赛的侧重点有别于其他算法竞赛，非常重视我们发展的潜力和应用价值。

在决赛阶段，我们主要的优化目标是，让算法真正可以落地应用到实际的场景中去产生真正的价值。同时，大赛也提供了非常宝贵的对接交流机会，让人才、技术、资本可以紧密互动，让优秀的方案可以落地。将算法和应用结合起来，让每一个可行的落地方案都具有非常高的产业价值是本次大赛最具吸引力的地方，以解决实际问题出发进行算法竞赛，最后回归到实际问题，提出解决方案，形成闭环。

就我所参加的“大数据医疗—肝癌影像AI诊断”赛题而言，赛题是基于腹部增强CT扫描数据对肝癌进行诊断，以此来帮助医生更好、更高效地对肝癌患者进行筛查。我们小组经过三个多月的探索开发，在数据复杂、标注信息有限的情况下，依然将算法的准确率优化到了90%以上，而且我们在真实世界的场景中做了测试，具有非常好的算法能力，这也为我们在真实世界中的实际应用奠定了基础。

我们在决赛阶段已开发了真正可以落地的肝癌诊断系统，我们非常希望这个系统可以真正落地到医院中去提高医生的诊断效率，这样可以激活数据智能，普惠患者。未来在临床诊疗工作中，医生可以借助AI能力去提高工作效率，把更多的时间投入到现在医学领域中那些悬而未决的问题中去创造更大的价值。

据了解，其他几道赛题都具有非常可行的落地解决方案，因此我觉得如果这些方案都可以真正应用到业务场景中去，会产生非常可观的产业价值。

孙会峰：因为技术和產业的发展离不开资本市场的推动，资本也只能和产业融合起来、相互促进，才能实现自身的增值。因此，本次大赛在举办过程中，也引入了投资机构作为主办单位。下面，我们有请投资机构的领导给大家谈一谈下一步如何把大赛和资本结合起来，从而助力更多的项目从商业角度上能够落地。

李筱强：作为本次大赛的主办方之一，在参赛过程中，我们非常欣喜地看到很多优秀的年轻选手，通过层层选拔，披荆斩棘，脱颖而出。我们也认为，搭建这样一个能够汇聚各方资源的高端赛事平台，对于从实践层面推动数字中国和网络强国建设意义重大。下面，我想从投资机构的角度谈一谈参赛的感受、想法和建议。

首先，我们建议把创新大赛进一步打造成为汇聚智力、信息、资本专业化的展示和对接平台。大赛是在数字中国建设峰会这样一个高端平台上孕育出来的一个品牌，在汇聚资源方面应当说有着得天独厚的优势。目前，大赛有效地汇集了政、产、学、研、用这几方面的资源，作为投资机构我想提个建议，进一步加大资本方的参与度。

大家知道互联网发展20多年来，其实资本在背后起到了很重要的推动作用，无论是技术创新还是商业模式创新，都离不开资本的大力支持。在大赛里面，加大资本的参与力度可以进一步为优秀人才和项目提供成长的空间和土壤，也可以进一步把大赛打造成为智力、信息、资本三者汇聚的平台，促进资源的配置。

第二，建议依托大赛建立一个有效的人才、项目、资本的对接机制。举办大赛的目的是利用大赛的平台为各方资源提供一个对接机会，汇聚各方资源，共同助力网络强国、数字中国建设，这是本次大赛的目标。所以我觉得比赛本身不是目的，恰恰相反是新的开始。所以怎样把大赛成果从线上延伸到线下，这才是最重要的。所以，建议形成一个覆盖项目成长全周期的常态化机制。

赛事最终目的是促成人才、项目、资本之间的充分了解和高效对接，帮助资本找到优秀的项目和团队，使项目借力资本做大做强，最终实现互利共赢。

周晔：站在投资机构的角度看，我们这次看到大赛最后胜出的团队和项目，总体感觉离商业落地还是有一定的距离。

第一，如果能拿到一份商业合同来做比赛，就能够吸引到专业的团队，不一定是以高校为主的参赛者，而是以创业公司或者行业内比较领先的团队为主体参赛者。最后也能够帮助像我们这样的投资机构，通过这样的比赛能够挖掘出行业里面有创新能力和技术能力的初创型公司。

第二，可以考虑一些场景足够大，有足够强的变现能力的问题来做赛题。这次大赛我们感觉到很多虽然是非常落地的场景，但是靠这些东西是不足以养活一家公司的。

我觉得大赛具有非常强的资源整合能力以及非常高的起点，我相信在一个高起点上，如果能够打造一个真金白银、真枪实弹的选拔平台，无论对于出题企业、参赛团队还是投资机构而言，都是非常好的事情。

孙会峰：感谢以上代表从资本投资界角度对赛事和选手都提了一些很好的意见和建议。接下来我们想谈一谈如何从创新创业的角度上来提升大赛。

吕本富：我们知道人工智能的发展确实离不开大赛，大赛除了要选拔出优秀人才之外，还要考虑如何找到一个合适的核心架构，比如工具方面的创新，而不是说仅仅解决问题。除此之外，竞赛要向深度方向走，向创新方面走，其实还可以软硬结合地走。举个例子，我们知道这次参加大赛的团队大多数都在算法上做了改进，其实算力和算法也是可以结合的，比如说现在的边缘计算，如果把边缘计算设备的算力设计和算法设计统一组织，而这样的一个应用场景是有巨大的商业价值的。

其实任何一个算法，在我们看来都是一组数据的相关关系，经济学上叫模型，物理学上就叫公式。我们可以把知识分成两个维度，比如可体验的是X轴，可表达的是Y轴。

由于可体验和可表达的情况不同，就把知识分成了四类：第一类明知识，既可表达又可体验，比如说牛顿定律、阿基米德浮力定律都可以归为这一类。我们现在的教材上所有有记载的东西，基本上都可以认为是明知识。第二类也是明知识，比如说量子力学、相对论，这些知识是可以表达但无法体验，是逻辑推理出来的。第三类知识是可体验不可表达的，我们称之为默会知识。默会知识可以身教却不可言传，比如说我们很多经验，属于默会知识。第四类是既不可表达也不可体验的知识，有人把它称为暗知识，现在人工智能挖掘得很多的都是暗知识。举个例子来说，AlphaGo是怎么战胜人类的？很多人并不知道。

所以，第一类明知识的比赛，最主要的就是看谁的模型总结得最准确，比如说当年谷歌预测流感的时候其实就是这么做的。第二类暗知识，恐怕是没法比赛的，这是靠天才的感觉。第三类默会知识也没法比赛。因为人类能够计划的知识一定是可以表达的，有很多默会知识没法用文献来表达，这个地方是计划不出来的，只能靠博弈来做。但是现在有个办法可以做了，比如用推荐算法，其实就是把默会知识通过人工智能算法把它变成能够操作的东西，过去是没有办法的。

所以这种默会知识事实上现在都可以变成竞赛。如果我们的竞赛要提升品牌力的话，可以朝这个方面努力。因此我建议两头走，一头越来越实用，一头越来越高端。也许这两个方向的进步，就可以把我们数字中国创新大赛上升到一个新高度。

孙会峰：下面我们围绕明年大赛的议题设计，谈谈想法和建议。

施水才：我希望创新大赛能够成为数字中国建设峰会的一个非常靓丽的名片。整个大赛我认为可以用三个“化”来表示未来的方向，第一个是品牌化，第二个是国际化，第三个是平台化。大赛在人才、技术、资本各方面后续的服务闭环非常重要。未来的赛题可以考虑两个类型：第一类创业项目，第二类技术创新。技术创新我认为企业出题是比较合适的，因为像我们在座的这些上市公司企业代表，更关注的是人才的发现和技术的挑战，而投资者更看重的是一个完整的商业模式。

钱晖：今年六道赛题特别注重跟实体经济的结合，但是相对来讲覆盖面还是比较窄的。我有个建议，随着新型城镇化的发展，包括城乡融合、城市群和都市圈等相關政策的出台，未来城市经济的发展，比如与智慧政府、数字政府创新管理相关的内容可以作为新的赛题方向。对于地方政府而言，可以基于数据共享平台选取一些数据，将与智慧社会相关的大数据与民生紧密结合起来。

今年我们的参赛团队主要以高校学生为主，实际上我们肯定要吸收国际资源，完全可以把影响力做得更大。另外，在一定程度上大赛实际上牵扯到一个人才保护的现状，很多优秀的参赛队伍，大家都想挖走。怎样建立一个人才保护的双向机制，可能也是大家要考虑的问题。结合资本市场，可以由地方政府牵头做一个产业引导基金，或通过与投资机构合作创建创业基金模式，这样在某种程度上可以通过创业项目的方式对相关的团队进行保护。

李青龙：我积极表态一定要参与第二届大赛。我们拥有大量的数据基础，这些数据基础加上我们创新团队里的创新型算法和应用，应该能够达到我们预想的效果。

其实在大数据和人工智能这个领域中，真正做出应用产品的企业相对较少，所以我建议在未来的组织过程当中，可以多寻找一些类似这样的企业。这样的话，有两个问题需要考虑，第一个就是数据的贡献能力。因为他们做了很多重大的大数据、人工智能类型的项目，但是这些项目的全部数据拿不出来，可能无法让这些参赛选手更好地发挥，但是其中有一部分也是可以共享的，把企业的一些能够公开的数据和互联网上可以公开的数据拿出来，让参赛选手可以更好地施展他们的才华，能够做出更好的应用。

第二个，我觉得这次大赛的效果是我们意想不到的，尤其是1.8秒的CT扫描的计算能力，还有关于99%以上的识别能力。这些应用，我觉得都是非常好的，只是要考虑，在这个基础上怎样能够更好地切入到实际业务场景里。

孙会峰：今年的大赛是第一次举办，我觉得有几句话可以讲，开了一个好头，聚齐了一批要素，树立了一个品牌，但是，我们未来在国际化、品牌化、平台化方面还有很长的路要走。我们希望明年大家可以一起参与，共同努力把大赛办得更好。