共计 1016 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
日前，高德地图联结阿里云天池平台举办的 AMAP-TECH 算法大赛闭幕。本次大赛以“基于车载视频图像的动静路况剖析”为赛题，来自 15 个国家和地区的 880 支战队通过数轮强烈角逐后，1996 年出世的北京邮电大学博士三年级学生朱奕达率领的战队夺得冠军。
（高德地图技术委员会主席李小龙给冠军队伍颁奖，从左到右的三位同学别离是北京邮电大学研究生一年级学生谢志庆、广州大学方滨兴班研究生二年级学生黄文锋、北京邮电大学博士三年级学生朱奕达）
本次比赛的赛题来源于高德实在的业务场景。路况信息不仅影响用户抉择出行的路线、出行的形式，预估达到的工夫，对于交通管理部门和城市规划部门也有重要的价值。
此次高德地图号召寰球的开发者利用人工智能技术摸索动静路况难题，收到了国内外顶尖学府、科研机构以及一线出名技术企业等产学研各界技术爱好者的积极响应。历经 4 个月的初赛、复赛，五强战队从来自于 15 个国家和地区，309 所高校和 256 家 + 公司的参赛者组成的 880 支战队中怀才不遇进入到现场决赛问难。
决赛评审上，北京大学传授、机器感知与智能教育部重点实验室主任查红彬，中科院自动化所研究员、模式识别国家重点实验室主任王亮，高德地图技术委员会主席李小龙，高德地图首席科学家任小枫，阿里巴巴达摩院主动驾驶实验室负责人王刚组成的专家评审团从创新性、实用性和扩展性以及现场体现三个维度对各队计划进行现场的综合评审。
评委们认为，朱奕达战队以模块化的形式设计了一个端到端序列分类模型，应用了比拟新鲜的滑动窗口法对数据进行裁减。在简洁模型构造中充分利用了图像序列信息，并实现了较为优异的性能。在较量过程中，算法的鲁棒性优良，并具备良好的可扩大能力。同时模型设计过程中应用了学术研究畛域绝对前沿的技术办法，落地和实用性的后劲在决赛的几个作品里更突出。
北京大学传授、机器感知与智能教育部重点实验室主任查红彬示意，针对交通场景，选手们对深度学习网络结构方面下了很大的功夫。交通场景的问题是个动态变化的自适应性问题，心愿同学们可能更多从在线学习角度思考相干问题。
高德地图技术委员会主席、研究员李小龙在决赛现场发言时示意，动静路况剖析是智慧出行场景的重要课题，高德通过智能化伎俩解决动静路况剖析就须要用到人工智能、大数据等技术，这个问题的解决对于精准导航和人们美妙出行具备重要的现实意义。他激励同学们通过更多系统性的深度思考，把更多学术界的前沿办法用到工业界的理论业务场景中，带来新的冲破方向。
