第一批“網課大學生”正在忙些什么？

疫情三年，讓不少書生意氣，準備進入大學揮斥方遒的年輕人泄了氣，“這是大學應該有的樣子嗎？”

(資料圖片)

缺少校園生活、無法進行足夠的專業實踐，也讓外界不禁調侃和質疑這批年輕人的學識、拓展能力是否被限制住了。

但實際上，顯微故事走訪了不少大學生后，意外地發現，這些年輕人們依然保留著對世界的熱情，以及他們獨有的、關于科學、物理、甚至全人類社會的思考。

在剛過去的2022年的中國高校計算機大賽——人工智能創意賽中（以下簡稱C4-AI大賽），來自全國400多所高校的3000多支隊伍，帶著他們的AI作品，刷新了人們對“網課大學生”的種種猜想。

有人仰望星空，探索火星探測器降落失聯的“黑色七分鐘”的著名難題；

有人關心社會議題，希望用技術為阿爾茲海默癥的篩查盡綿薄之力；

有人大膽創新，借助無人機和無人車為災后緊急救援爭取時間……航天、農業、醫療、城市、公共安全……

在百度的人工智能技術加持下，這群大學生腦洞大開，探索出了諸多有趣、有溫度的技術應用創意方案，甚至有些超越了我們的想象。

這是一群熱血、真誠的年輕人，他們關注時代和世界、關注技術和產業，也關注社會里的個體，并始終嘗試盡自己所能，為之做些什么。

當我們提及“網課大學生是否為所謂的廢掉的一代”時，不妨先聽聽他們的“心聲”。

以下是他們的真實故事：

文 | 小北

編輯 | 卓然

如果回憶起電影《火星救援》，或許大部分人都對土豆苗在火星上破土而出的那一幕難以忘懷。

在火星的第54個太陽日，一株馬鈴薯嫩芽為宇航員馬克帶來了繼續存活的希望，也勾起了我們對火星的無限遐想。

圖 | 電影《火星救援》劇照

不僅是電影作品，在目前現有的前沿科學研究里，我們也從未停止對火星的種種探索。

在此過程中，一個名為“黑色七分鐘”的難題備受關注。

當探測器從距離火星120公里左右的距離快速降落時，它只需7分鐘就能到達火星表面，但與此同時，因為地火距離較遠，通訊信號完成地火之間的傳遞至少需要10分鐘。

這也就意味著，在探測器著陸火星的時間段里，它與地球是“失聯”的。

“著落失聯，讓一半以上的探測器在降落火星時因遇到隕石坑、巖石等物質，導致探測器側翻，讓探測無法有效進行”，來自北航的李惟瀟解釋道。

圖 |李惟瀟的團隊“火星奇跡”被多家媒體報道

李惟瀟是北航飛行器控制與信息工程專業的大三學生，也是本次C4-AI大賽航天組“火星奇跡”的隊長。出于專業原因，他一下子就想到這個困擾世界的難題——難道人類就不能為“黑色七分鐘”做些什么嗎？在這個初衷下，惟瀟與同導師的元哲明、許智博一拍即合，開始了一場奇妙的火星探索之旅。

在與導師討論后，他們從自己的專業出發，嘗試讓探測器“全自動著陸”——即通過目標和圖像分析，讓火星探測器自發避開隕石坑、巖石等障礙物，尋找恰當的落地點。

受黑色七分鐘影響，目前火星探測器普遍為半自動著陸，通過收集的火星軌道圖像，由地面人員選擇較為廣闊的平原地帶著陸。但整個火星上，這種大面積的平原地帶不足5%，更多的地貌和環境特征，根本無法獲得。

如果能實現全自動著陸，意味著火星探測器能前往山地、深谷、干涸湖泊之類更為豐富的地貌，采集更多的火星數據。

“這是一個很有意義的項目，跳脫出我們所處的地球，探索遙遠太空里的星辰大海，這種感覺特別好。我們當時就想，不管多難，這個項目一定得做下去。”李惟瀟這樣說。

但實際的困難，遠比他們想象得更多。

人類對火星的空間條件缺乏了解，也缺乏可用的巖石、隕石坑數據，難以算法建模；同時，此前也沒人將深度學習的算法用于火星探測，這意味著他們很難找到完整的算法模型做參考，全靠自己摸索。

圖 | 通過探測器“全自動著陸”算法模型可以看到精確的隕石坑

另一個棘手的問題是，趕上暑期放假和疫情原因，所有準備只能在線上進行，且僅有2個月時間。為此，大家使出了十八般武藝，克服一切困難。

比如，元哲明和許智博負責的是隕石坑和巖石的檢測，火星數據不夠，他們就用月球數據來代替、補充；缺少能夠參考的著陸點選擇的算法模型，李惟瀟就瘋狂查資料、看論文，在線上求助百度飛槳團隊的技術人員，不斷驗證模型結果。

“算法模型對數據結果要求嚴苛，一旦有誤就需要推翻重新設計。我們的時間有限，用自己的電腦跑模型，至少得一天，但在飛槳上傳模型，2個小時就能跑完。對我們幫助很大。”

兩個月，在火星奇跡團隊不分晝夜的努力下，探測器“全自動著陸”算法模型終于在開賽前順利完成。“火星車著陸「黑色七分鐘」內的障礙識別與規避”項目也成為C4-AI大賽中一道獨特的風景線。

回顧忙碌且充實的比賽時光，李惟瀟頗為感慨，“完成之后才發現，我們可以做到。不會的可以學，不了解的也可以看前輩的研究。我們完成了這個較為完整的科研工程，這個過程本就收獲巨大。”

遠方的星辰大海讓人心潮澎湃，“身邊人”的故事同樣動人心弦。

魚丸面，連接著孫驊偉印象最深的一個場景。

那是一位父親。當兒子帶著魚丸面去看他，他把面吃完了，但魚丸卻怎么也不肯動。兒子問他為什么不吃魚丸？父親回答道：“這是留給我兒子的，他最愛吃。”

明明最惦念的人就在眼前，卻因疾病而認不出的感覺，深深觸動了孫驊偉……思及逐漸老去的家人，孫驊偉迫切希望能夠為阿爾茲海默癥群體做些什么。

恰好導師的研究方向就是醫療，自己對腦機接口又感興趣，一個大膽的想法誕生……

在當前關于阿爾茲海默癥的前期篩查里，業界較為先進的方法是檢測腦中的Aβ蛋白含量。當老年人患有阿爾茲海默癥后，他們腦區中的Aβ蛋白的分泌會有變化。通過對Aβ蛋白的分析能知道這個人是否患有阿爾茲海默癥。

但是，這需要從腦脊液提取Aβ蛋白，很多人不愿這樣做。很多鄉鎮的老年人也不知道這種前篩方式，且費用較高，大眾無法有效前篩。

因此，孫驊偉和團隊成員想到了一個“折中”的辦法——在這一基礎上轉了一個彎，測試腦區信號，因為腦區信號受Aβ蛋白的分泌影響，一個較為準確的腦區信號模型，能建立起腦區信號-Aβ蛋白分泌-是否患有阿爾茲海默癥之間的聯系，從而有效前篩。

他們會給老年人做“聽說讀寫”測試，并觀察他們腦區信號的反應，通過一種曲面的黎曼流形算法進行解析，從而獲得結果。他們還和醫院合作，招募志愿者，來驗證算法并迭代。

圖 | 團隊成員正在測試

作為比賽的技術支持方，百度的BML平臺為他們提供了很多幫助。

孫驊偉和同導師的張佳樂都是“非科班出身”，不擅長做算法運行和代碼架構，而幾千個前期數據又需要進行精準計算。但好在BML平臺對新手友好，很多模型、組件也都能有所參考，讓整個團隊都能夠快速“上手”。

“新手號”一路跌跌撞撞，終于憑借著一腔熱血和真誠挺進“決賽圈”。孫驊偉回憶道，比賽過程總是意外頻發，特別擔心會折在九十九步。但值得慶幸的是，他們不僅取得不錯的成績，更為“阿爾茲海默癥前篩”提供了新的可能，邁出了堅實一步。

圖 |孫驊偉團隊的項目模型

C4-AI大賽，是由教育部牽頭，百度參與聯合承辦的比賽，目前已到第五屆，是針對高校學生在AI領域規模最大、最權威的科學競賽之一，備受學子歡迎。

正值“超級航天年”，百度作為中國探月與航天工程(603698)的人工智能全球戰略合作伙伴，本屆賽事更是與探月與航天工程中心、嫦娥奔月航天科技(000901)合作，增設“AI+航天”的賽道，鼓勵高校學子探索人工智能技術在航天、工業、醫療、教育、金融、交通等多個領域的應用價值。

在此前的比賽中，高校學子們曾研發出“Story Drawer”，讓孩子們在畫畫時，AI項目能根據孩子的繪畫內容講故事，引導孩子不斷思考，激發他們的想象力和創造力；也曾打造“醫療伴隨機器人”，從醫院陪護場景出發，打造具備跟隨、監護、報警等功能的機器人，為病患提供及時周全的陪護服務。

學生們擅長從自身專業、個人經歷等不同視角出發，用AI把一個個創意落地生花。今年，一個協同空地無人群體的項目摘得“創新組”特等獎。它來自北京理工大學的山海團隊，通過無人群體的聯合感知，為那些遭遇天災的人們提供更快的救援。

災后緊急救援牽動人心。但目前的救援通常只用到無人機或無人車，如果能將二者進行協同，或將可以爭取更多救援時間，這成了山海團隊的切入點。

無人機和無人車都是以各自收集的數據完整性、探索區域，以及減少消耗為目標進行，但實際上無人機能去的范圍更遠，但它無法搭載較重的通信資源；而無人車移動速度慢，但可以作為移動基站接收無人機的數據。

圖 |山海團隊搭建的測試仿真平臺，可以看到無人機、無人車合作搜尋的效果

該如何讓二者“牽手合作”呢？團隊成員思索良久，想到了一個創新方案——嘗試用無人群體內在的激勵，讓他們主動探索沒有探索過的領域。

“我們初期的算法很難做到這一點，并且如果無人機、無人車不能很好合作的話，探索的效率會很低。”隊長葉語霄這樣說。

為了解決這個難題，平時喜歡研究社會心理學的葉語霄想到了“自利和利他”原則，如果驅動算法，讓無人車不再以自身收集數據為主，而是更多作為移動通信基站協同無人機，通過“利他”的原則，讓無人機和無人車充分利用各自優勢，會讓整個數據收集更加合理高效。

圖| 葉語霄線上答辯

為此，團隊連續幾天開啟腦暴、優化算法、調試，集中力量辦大事。經常早上10點上線，一直忙到凌晨1、2點。為了緩解壓力，葉語霄還會化身吉他小王子，為大家彈奏歌曲緩解心情。

辛勤付出總會收獲回報。由于項目在智慧交通、應急救援等領域有重要應用，已與中國航天等單位開始深入產學研合作，支撐災后救援等重大公共安全事件響應。

在C4-AI大賽的平臺上，還有更多年輕人的技術“火種”被發現、被點燃，在更為廣闊的世界形成燎原之勢。

在此過程中，需要更多技術信仰者秉燭前行。這也與百度的“500萬AI人才培養計劃”的初衷不謀而合。

1月10日的百度Create大會上，李彥宏表示：“百度將一如既往為社會、為產業培養AI人才。三年前，我們宣布五年內為社會培養500萬AI人才，目前已培養了超過300萬。未來，百度會投入更多資源，與各位開發者們一道，為中國AI的發展盡我們最大的努力。”

作為國內的AI領頭羊，百度一直在積極推進“人工智能+X”復合型人才的培養。

面向高校，推動校企聯合、產教融合，提供全套教學資源包、億元算力支持，與高校共建課程體系、出版AI教材，舉辦高校師資培訓班、各類AI競賽等，全方位助力AI人才培養體系的構建。

譬如，除了承辦C4-AI大賽，百度還發起百度之星大賽、國際大數據競賽等相關AI比賽賽，以賽促學，幫助學生更好地理解和實踐所學知識，開拓視野，從而賦能他們自我的成長。

在教學上，百度與清華大學出版社聯手出版首套產教融合人工智能系列教材，包括《機器學習實踐》《自然語言處理實踐》《計算機視覺實踐》等。

在中小學的產教融合方面，百度也做了一些新的探索和嘗試，包括出版了一套涵蓋初中高級的中小學AI教輔讀物；并在北京奮斗小學開設了人工智能綜合素養課程——《大圣教你學AI》，強調中小學生動手實踐能力的培養。

在師資方面，自2018年5月起，百度聯合國內頭部高校，舉辦深度學習師資培訓班，截止目前覆蓋1000+所院校的4200+名老師。

在資金扶持上，專門設置百度獎學金、松果基金等，為全球AI領域優秀的青年學者提供高額資金，獎勵其的突出貢獻。

目前已累計頒發獎金超過千萬，覆蓋了北大、清華、上海交大、斯坦福、MIT等全球二十多所全球頂尖高校。

與此同時，百度還聯合全國11家職業教育集團發布“大國智匠”人才培養計劃，為高職院校提供一個覆蓋教師、學生群體，集培訓、實踐學習、項目孵化等于一體的“綜合治理”方案。

2022年8月，“大國智匠”激勵金共有近 100所職業院校、近600位教師參與，最終20組來自職業院校的項目，獲得百度資金與技術支特。

正如我們共同期盼的那樣，技術不再是遙不可及的名詞，而是正在成為AI新青年們大膽實踐、理想的入門券。

人工智能是一門強實踐的學科，選手們在比賽中做的項目、學到的知識，在未來也能很好地運用。

在葉語霄看來，災后救援，是一個非常具體的領域，但其背后的邏輯，即多智能體的協同，卻能用于生活中的方方面面，包括自動駕駛、多智能體的游戲問題。

對孫驊偉與張佳樂而言，他們通過這一項目更深入地了解了腦機接口的運用，而他們對腦控無人機等項目同樣感興趣，他們將會學習這一項目的經驗，更好地嘗試制造腦控無人機。

而專注于深空探測的李惟瀟，則會在這一次針對探測器的規避上，進一步探索圖形處理的各個模塊，望向和探索遙遠的宇宙。

他們各自的人生，都因參與這一次的C4-AI大賽而有所成長。而在背后，還有千千萬萬的與之相似的人因各種各樣的培養措施而受益。

在剛剛結束的Create 2022 AI開發者大會上，百度宣布已培養300萬AI人才。而葉語霄、孫驊偉、李惟瀟，正是其中的縮影，他們通過百度學習AI技術，憑技術實現自己的想法，與百度共同成長。

500萬AI人才的培養仍在繼續，當越來越多懂技術、懂AI，明白如何用技術賦能生活的人進入到社會，他們終會潛移默化地為社會帶來改變。

在大時代下，每一個小人物都值得被看見，每一個小人物都不普通。

我們關注每一個垂直行業的參與者、親歷者，

將視角切換到這些參與到時代變遷、企業進化的人群身上，

通過更專業細膩的筆觸，讓更多人看見更多人。

先后榮獲

2021年百度百家號優質成長力作者

2021年度鳳凰新聞大風號影響力TOP50作者

2021年度網易新聞網易號年度影響力作者

2020年度鈦媒體年度十大作者

2020年度騰訊新聞企鵝號優秀內容合作伙伴

2020年度ZAKER影響力排行榜最有價值作者

……

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