曾经有一场不可思议的大赛摆在我面前，我没有珍惜，等我错过才后悔莫及。
讲真，这是笔者近日对错过一场关于人工智能大赛后内心的真实写照。
到底是什么大赛有如此的感召力？ 按理说关于人工智能的大赛都需要很强的技术功底来支持，一个做AI媒体的也能掺和？
这个大赛的名字也很有意思，还真就叫“不可思议挑战赛”，由百度EasyDL出品。（解释一下：DL也就是DeepLearning的缩写，而EasyDL从字面意思来看，是让深度学习更加简单）
而我们想要参赛的项目说来也挺有意思，简单描述就是撸串的季节到了，用深度学习训练一个模型，通过拍照识别羊肉串肉质的不同品相，来判断这个羊肉是否优质，从而判断羊肉串是否好吃。
正因为一忙就错过了报名时间，而没有参加成这个大赛。 但欣喜的是，在这个大赛落幕后，我们看到涌现出了一大批或创意满满或很接地气贴近生活，或者试图让效率提高，让社会更美好的一些参赛案例。
正如大赛的名称一样，不可思议，又超出了预期。
不可思议大赛的惊喜和温度
这场大赛叫“不可思议挑战赛”， 再诠释一下就会更好理解：就是由百度EasyDL组织举办的图像定制化平台创意开发比赛。
EasyDL又是什么？百度给出的官方定义是自动化的深度学习模型训练和服务平台，即使不了解深度学习相关知识，用户也可通过可视化在线操作获得自定义模型。知道了这个概念后，接下来就很好理解了。
大赛从5月2日启动，到今天以公布获奖信息完美落幕。整体下来，从几个数据来看还是非常可观：参赛团队／个人数量为185个，最终19个高质量作品进入复赛。大众评委投票数总共超过5万9千票，共6个团队项目获奖，并分别获得从30000到10000的大奖。
大家比较关心的获奖项目也依次诞生，下面我们就挑那些受到评委高度认可以及激动人心的项目来和大家分享一下。
▌最光芒：盲人导路
为盲人导路，可以说是一个世界级的难题。此前有些印象，都是一些高大上的机构在实验室开发，所需要的技术、硬件、数据要求非常之高，耗费巨大。而这次大赛惊现这样的项目，并获得大众和评委的一致认可获得第一名。
那是什么初衷让他有这样的想法，并在EasyDL平台实现的？
据参赛选手介绍，这也正是来至于生活用之于生活的最佳例证。他现场表示有一次走在路上的时候发现，路边有一些盲道有缺失，甚至有些路段根本没有盲道，盲人出行就非常难，所以就想通过头戴式设备或者像谷歌眼镜这样实时采集盲人面前路面信息，然后训练模型反馈给盲人，帮助盲人更好的出行。
通过这个模型，盲人可通过头戴式设备，实时采集路面信息，调用训练好的模型识别当前的路面状况，通过语音或者震动的方式反馈告知给盲人，帮助盲人解决出行困难等问题。目前这个算法模型准确率已经达到了99%。而整个过程也基本没有什么费用。
英国《柳叶刀·全球卫生》有一份研究报告预计，当下，全球盲人数量为3600万，如果不加强对眼疾的治疗，到２０５０年将增至１.１５亿。
这是一个足够惊人的数据，而借助技术的力量，哪怕是让其中百分之一的人使用到这个产品，也将是功德无量的事情。
而有意思的是，奖品也恰到好处，HTC VIVE VR 头盔及Virtuix Omni万向VR跑步机。是不是之后可以利用到这个神器来帮助优化？
▌最非凡：Clean Land
在众多项目中我们看到一个叫Clean Land的项目，认真看后，会不禁感慨其社会意义重大。
具体来说是基于百度EsayDL平台建立的污染场地风险管理模型，通过收集学习目前环境管理部门已经明确的污染场地的历史图像，结合EsayDL平台多种算法组件及训练模板，基于百度大数据实现少量数据训练精准模型，用于快速扫描识别城市潜在的污染场地。模型top1准确率83.33%，top5准确率100.00%，校验对应的地块分类置信度大于99%。
对于环境管理部门、政府规划部门、开发商都会有极其重要的评估和指导意义。
你想不到的这只是在百度EsayDL跑通的算法模型，简单高效，并且意义非凡。
▌最暖心：家人跌倒安全报警
这个项目就比较好理解了，通过算法模型，给监控摄像头赋能，使其感知人跌倒的状态，及时发出警报，更好关爱家人，尤其是老年人居家安全健康。
目前准确度达到了93.75%。
我们看到很多场合会用AI传递出人工智能和爱的寓意，而这个Case也恰到好处的体现了AI所带来的温暖的一面。
明星项目背后的神秘巨星EasyDL
以上三个项目是比较有代表性的案例，也只是参赛的众多优质项目的冰山一角。除此之外，还有比如：安检机物体识别、CT影像诊断、瓶子分拣等项目。我们也了解到比如CT影像诊断项目的故事，正是因为亲人得了带状疱疹因为耽误治疗导致严重的后遗症，也直接触动他本来一个光热发电行业的从业者，通过EasyDL来训练模型，用于医学的诊断和治疗。
我们也从中窥视到了本次大赛代表的一种新势力：无污染世界、更简单生活、最精致健康、无止尽脑洞。
而所有项目的背后，都是百度EasyDL在默默的提供着支持。
EasyDL，它让“AI小白”也能零门槛训练一款定制化AI模型。再升级一个说法就是自动化的深度学习模型训练和服务平台。
我们从官网看到用户根据文字提示进行简单的页面操作，只需简单四步，最快10分钟即可训练业务定制的深度学习模型。这意味着，即使是完全不懂代码编程的技术小白，也可以零门槛快速上手。
再回到开篇讲到的，这也正是遇见人工智能要参赛的勇气和底气所在了。
EasyDL具有可即用、更轻快、高精度、强安全四大特征。目前已经开放图像分类、物体检测定制训练，在未来还会陆续开放定制声音识别等能力，以及多环境部署及数据服务。
本次不可思议大赛，也正成为EasyDL的最佳试验场，一大批好项目和想法涌现。而这些项目通过快速生成的落地页面，又让普通用户也快速的体验到了不同形态不同用途的的AI实际落地产品，可谓一石多鸟，进而让这个幕后真正的神秘巨星EasyDL得到更多的关注和认可，从而形成一个更加积极健康快速生态的发展。
如此好用的EasyDL是百度AI开放平台团队基于PaddlePaddle深度学习开源框架打造，它通过转化输出PaddlePaddle的深厚功力，将其变成不可思议的创新力。可见，PaddlePaddle还隐藏着大量深不可测的能力。换言之，如果企业能操持起PaddlePaddle这款终极AI武器，将能获得更多综合性AI能力，满足企业多样化AI需求，帮助他们成功。
EasyDL开启的深度学习新常态
有一种比较公认的观点，深度学习是实现人工智能最有效、也是取得成效最大的实施方法。深度学习算法随着数据处理量的增大输出的结果会更加准确。
但一提到深度学习，这也往往意味着对开发人员的技术能力的更高要求，但更多的从事者却苦于没有足够的实力去触碰被高高奉起的深度学习。
恰逢其时，EasyDL出现，给那些基层甚至小白开发者一个巨大利好：低门槛、简单易用，但实际效果却又超出预期的一个深度学习平台。
籍此我们可以看到，一个承载着更大受众人群、肩负让深度学习惠及更多开发者重任的EasyDL通过这场大赛的华丽亮相。一个让小白都能分分钟训练出一个实际可落地的深度学习算法模型也为期不远，加速人工智能产品的快速落地。
往更深一层意义来看，这一切也正是为了人们对美好生活的向往又近了一步所做的努力吧。
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