八成項目聚焦AI，“妙思智音”奪冠微軟“創新杯”中國區總決賽

本屆“創新杯”中國區共吸引了來自北京大學、南京大學、中國科技大學、浙江大學等352所高校的 1691名學生參與，大賽共收到作品175件，其中80%的作品將方向聚焦人工智能，經過層層篩選和專業評審團嚴格評審，共有20支隊伍進入決賽。最終，來自西安電子科技大學的“妙思智音”團隊憑借《Muses人工智能作曲》項目脫穎而出，奪得了“創新杯”中國區冠軍，並將代表中國參加於2020年2月在新加坡舉辦的亞洲區總決賽。

從創意上看，本屆的作品開始傾向於借助人工智能技術造福人類健康生活；從技術應用上看，學生團隊對於人工智能及相關機器學習的技術已經逐漸掌握。專業評審團從“技術、多樣性+兼容性+可觸達性、創新、理念、可行性”五大標準入手，對參賽項目進行評選。

作為本屆“創新杯”中國區冠軍，“妙思智音”團隊將目光聚焦文化創意領域：伴隨著短視頻、電商廣告以及遊戲等領域的快速發展，傳統的人工音樂創作模式逐漸暴露出速度慢、價格貴、流程繁瑣等不足。針對這樣的行業困境，《Muses人工智能作曲》項目基於人工智能技術對視頻及音頻機器學習，結合用戶上傳的視頻，實現了高質量、低成本、高速度的原創精準自助譜曲服務。“妙思智音”團隊還打造了目前世界最大的情緒標注MIDI訓練集“EmoMIDI”，采樣了4,000多首搖滾樂、9,000多首爵士樂、11,000多首古典樂，總計近5萬多首訓練曲目。

“妙思智音”團隊已經對其生成的音樂進行了大規模盲測，參與人數超40萬人，其中77%的用戶沒能分辨出人工智能作曲跟普通人工作曲的區別。目前，該團隊申請了兩項發明專利和多項軟件著作權，已經初步形成技術壁壘。

（ 圖為“妙思智音”團隊奪冠2020微軟“創新杯”中國區總決賽）

伴隨著中國區賽事落下帷幕，“妙思智音”團隊將繼續為明年2月的亞洲區總決賽備戰。來自微軟亞洲研究院、微軟解決方案部門、微軟加速器和微軟孵化器的技術專家也將組成專門的導師團隊，幫助獲獎團隊進一步完善商業創意。

與此同時，微軟創新生態也將進一步對本屆賽事中表現優異的團隊開放資源和平台，包括與微軟遍布全國的 20 餘個孵化器平台對接、獲得實習機會、導師指導以及資源支持等後續扶植。作為去年“創新杯”中國區的冠軍團隊，深圳大學的《軌道交通運營維保檢測機器人》項目已經成功入駐位於南沙經濟開發區的“微軟—廣州雲暨移動應用孵化平台”。越來越多與“創新杯”年齡相仿的高校青年，正在積極踐行著以科技改變世界的夢想。

值得一提的是，今年微軟“創新杯”中國區決賽還與中國地震局地球物理研究所聯合，引入了防震減災科技選題，鼓勵參賽團隊應用大數據、人工智能、混合現實等相關技術解決防震減災領域的科學難題，從而真正實現以科技造福人類生活，助力社會發展的美好願景。

作為一項全球性的青年開發者創新賽事，微軟“創新杯”舉辦18年至今，已經累計吸引了來自 190 個國家和地區的 200 多萬名學生參與。在中國，“創新杯”為超過 23 萬名中國學生提供了孵化夢想的機會與平台，超過13個團隊在賽後創立了自己的公司。

自 2003 年開始參加“創新杯”以來，中國學子在微軟“創新杯”的國際舞台上屢創佳績，共獲得 5 項一等獎，9 項二等獎，11 項三等獎以及數次特別獎獎項。而在2019賽季，中國學生更是獲得了亞洲區二等獎的好成績。

（ 圖為2020“創新杯”中國區參賽隊伍代表及評審合影）

以下為二、三等獎獲獎團隊項目簡介：

二等獎（兩名）

暨南大學追光者團隊：LIPS-室內可見光定位導航係統

項目簡介：

一款基於微軟Azure雲服務數據庫和LED可見光通訊技術的室內定位導航係統--LIPS。係統在現有LED上進行調製，用攝像頭來接收LED燈發出的可見光信號，經過自主圖像處理算法處理後得到室內行人、車輛的實時高精度定位。團隊目前也推出了兩個產品：手機定位導航軟件和微型化可嵌入開發定位模組。產品定位精度達到了4.5cm，定位耗時低於22ms，位置實時更新速度快，可以支持移動速度高達18km/h，在業界中處於國際領先的地位，是目前國內外唯一可以支持車輛中低速行駛時實時導航的室內可見光定位係統；目前，該係統已授權4項發明和實用新型專利、應用於4處示範工程。

重慶郵電大學CQUPT-weCAN團隊：融合大數據與智能算法的光纖工廠

項目簡介：

本作品利用機器學習和大數據的相關技術，通過分析預製棒數據和光纖數據，根據功能需求建立不同模型，並形成可視化的係統，為光纖製備專家提供輔助決策。 本係統可為光纖製備專家提供四種可視化分析工具——參數預測展示、專家規則樹、影響因子分析以及可視化大屏。根據具體生產流程，光纖製備專家可自行選擇可視化控件進行組合，並設置數據綁定，建立分析模型，實現數據和分析結果的可視化，使光纖製備過程更加信息化與智能化。通鼎互聯已同本團隊所在重慶郵電大學簽訂相關協議並開展預研工作，協同打造了光纖智能製造領域的首款輔助決策類係統，本作品一直在不斷完善與更新。

三等獎（三名）

江南大學捌叁壹團隊：BioJN發酵技術雲服務係統

項目簡介：

微生物發酵產品（如抗體藥物、氨基酸、酶製劑、酒類等）與人類生活密切相關，本團隊基於微軟雲的數據庫、物聯網和機器學習功能平台，開發了BioJN發酵技術雲服務係統，該係統主要功能包括：（1）數據管理及設備控製： 利用PC客戶端從生物反應器采集數據，集中保存於雲端，實現數據的高效管理和可視化分析，對生物反應器實施本地或遠程操作。（2）數據挖掘：利用已有數據分析特定發酵生產過程的關鍵變量，同時捕獲潛在故障信息，最終實現發酵性能的自動監測和發酵故障的自動預警；（3）工藝控製：開發通用型以及個性化的工藝控製模塊對該係統進行擴展，供用戶下載使用，最終實現發酵生產工藝的自動執行。

華南農業大學Los Angeles Lakers團隊：結合三維重建和機器視覺的智能分級係統

項目簡介：

結合三維重建和機器視覺的智能分級係統，該係統是結合三維重建和機器視覺的智能分級係統，能夠實現對水果進行品質分級，分為三個等級：優果，次果，裂果。采用三步相移法來實現三維重構，即利用編碼好的條紋圖投射到水果，解碼得到三維信息，輸出水果的三維點雲用來檢測水果表麵缺陷，在形成點雲的過程中去除了背景，可手動調節參數之控製3d模型的生成效果，最後將生成水果點雲輸入到ResNet三維神經網絡，進行缺陷檢測，得到檢測結果，該神經網絡的訓練模型準確率達到97%。

南京大學DOCLab團隊：水中溶解性有機物快速檢測係統

項目簡介：

針對國民飲用水安全問題，團隊基於光譜檢測技術,設計了水中溶解性有機物快速檢測係統，包括手持式檢測儀,手機端App以及Azure雲服務器。硬件結構采用直徑僅為8毫米的深紫外LED光源，光路方向上檢測溶解性有機物的紫外吸光度，垂直方向上檢測其激發的兩類熒光強度，一燈三信號，綜合表征溶解性有機物含量。服務器可以收集數據並通過雲計算構建全國範圍內的水質地圖大數據。目前本項目已申請包括國際PCT在內的9項專利，1項軟件著作權。與市場同類產品相比，本產品靈敏度提高5倍，價格從數十萬元級降至千元級，體積縮小近10倍。