好未來(lái)AI團隊斬獲UbiComp 2020國(guó)際競賽冠軍

近日，全球人(rén)機交互與普适計算領域頂級會議UbiComp2020（The ACM International Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing）公布了(le／liǎo)競賽成績，好未來(lái)AI中台機器學習團隊從全球50多支優秀參賽隊伍中脫穎而(ér)出(chū)，以(yǐ)顯著優勢奪得冠軍。

再奪國(guó)際冠軍，展示中國(guó)AI競争力

UbiComp競賽是(shì)UbiComp2020會議的(de)重要(yào / yāo)組成部分。該競賽由UbiComp組織，埃爾蘭根大(dà)學機器學習和(hé / huò)數據分析實驗室、弗勞恩霍夫集成電路研究所聯合主辦。

近幾年，UbiComp的(de)參會者及團隊數量高速增長，其中不(bù)乏谷歌、亞馬遜、微軟、阿裏巴巴、騰訊等國(guó)内外領先互聯網研究機構及企業。今年，埃爾朗根-紐倫堡大(dà)學、杜伊斯堡-埃森大(dà)學等50多支專業團隊參賽。

本屆競賽以(yǐ)面向教育領域的(de)前沿探索爲(wéi / wèi)主題，要(yào / yāo)求參賽者不(bù)依靠傳統的(de)圖像識别技術，直接利用智能筆書寫軌迹信息，并對相應的(de)書寫内容進行字符識别。經過兩輪的(de)激烈角逐，好未來(lái)AI中台機器學習團隊最終獲得冠軍，向世界展現了(le／liǎo)中國(guó)教育AI技術的(de)硬實力。

現階段，OCR（光學字符識别）技術是(shì)大(dà)部分企業經常采用的(de)文字識别技術，一(yī / yì ／yí)般需要(yào / yāo)對書寫的(de)最終結果進行拍照後識别。但這(zhè)一(yī / yì ／yí)過程容易受光線、陰影、拍攝角度、清晰度等因素影響，且完全忽略了(le／liǎo)書寫過程、動作及習慣等信息，導緻識别結果不(bù)夠精準。

比賽中，好未來(lái)機器學習團隊完全不(bù)依賴OCR技術，而(ér)是(shì)使用E-RTCR模型，并融合兩種前沿深度學習模型R-Transformer與CRNN，成功地(dì / de)捕獲了(le／liǎo)智能筆中的(de)多模态傳感器信号、學習數據中的(de)局部突變特征與整體趨勢特征，即直接對智能筆的(de)傳感器原始數據，包括書寫軌迹、角度、速度、加速度、停頓、筆畫等書寫過程進行建模識别。

相比使用OCR技術直接對圖像進行分析，該方法克服了(le／liǎo)傳感器信号極端抽象、不(bù)同人(rén)書寫習慣迥異、多傳感器信号分布差異大(dà)等難題。好未來(lái)機器學習團隊最終以(yǐ)評分遠超第二名的(de)優異成績奪冠。

好未來(lái)機器學習團隊以(yǐ)遠超第二名的(de)優異成績奪冠

随着人(rén)們對教育體驗提升的(de)不(bù)斷追求，智能筆等硬件設備逐漸開始在(zài)教學場景中投入使用。這(zhè)類設備既能保留學生的(de)紙面書寫習慣和(hé / huò)自然感受，又能保證書寫軌迹、角度等信息被實時(shí)記錄。

好未來(lái)機器學習團隊自主研發的(de)、業内領先的(de)基于(yú)傳感器信号時(shí)間序列的(de)字符識别技術，爲(wéi / wèi)教學場景的(de)數據分析、内容識别、自動批改等打下了(le／liǎo)良好的(de)基礎。

加大(dà)科研投入，夯實研究能力

自成立以(yǐ)來(lái)，好未來(lái)始終秉承“愛和(hé / huò)科技讓教育更美好”的(de)使命，緻力于(yú)讓每個(gè)人(rén)都能享有公平而(ér)有質量的(de)教育，不(bù)斷加大(dà)科技研發投入。2019 年 8 月，科技部批準依托好未來(lái)建設智慧教育國(guó)家新一(yī / yì ／yí)代人(rén)工智能開放創新平台。

依托于(yú)智慧教育國(guó)家新一(yī / yì ／yí)代人(rén)工智能開放創新平台，好未來(lái)AI中台不(bù)斷加強底層學術能力的(de)構建，在(zài)與國(guó)内外優秀高校保持密切科研學術合作的(de)同時(shí)，也(yě)在(zài)各技術細分領域的(de)全球最高學術舞台上(shàng)，展示了(le／liǎo)中國(guó)教育AI的(de)領先實力。

如，好未來(lái)AI團隊的(de)數十項學術成果入選AAAI、WWW、AIED、NCME等國(guó)際頂級學術會議，獲世界計算機視覺領域頂級會議CVPR-EmotioNet競賽冠軍。在(zài)紐約國(guó)際人(rén)工智能頂級會議AAAI上(shàng)，好未來(lái)AI團隊成功組織了(le／liǎo)首屆AI for Education學術研讨會，推動教育AI領域的(de)國(guó)際學術交流。

近年來(lái)，好未來(lái)AI中台不(bù)斷取得前沿核心技術突破，并在(zài)語音技術、視覺理解、知識圖譜等AI能力持續積累的(de)基礎上(shàng)，實現多項技術的(de)産品化應用，打造了(le／liǎo)包括AI課堂、教學過程評估、口語表達能力評測、作業拍搜批改等創新産品解決方案，覆蓋“教、學、測、練、評”各教學環節。

截至目前，好未來(lái)已擁有100餘項針對教育行業的(de)AI能力。其中，行業領先及獨有的(de)模型數達到(dào)半數，周均調用量達到(dào)5億以(yǐ)上(shàng)。好未來(lái)表示，将持續向全行業開放AI+教育實踐成果，全面賦能行業夥伴，共同推動實現公平而(ér)有質量的(de)教育。