以科技创新带动产业升级：第四届工业大数据创新竞赛优胜队伍访谈

2020 年 11 月 24-25 日，由中国信息通信研究院和深圳市宝安区人民政府联合主办的“第四届工业大数据创新竞赛”决赛答辩和颁奖仪式在深圳举行。本届大赛主题为“互联工业 赋智赋能”，由国网湖南省电力有限公司和富士康工业互联网股份有限公司提供数据支持，聚焦水电站入库流量预测、注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化等行业转型痛点需求。大赛希望为工业大数据领域的相关研究人员和创业者们提供一个高水平的交流平台，在工业互联网产业中探索更多创新应用场景。

本届大赛得到了全国工业互联网领域的高度关注，共吸引 2600 余支队伍、超过 5000 余人参赛，接近前三届参赛人数总和。进入决赛的团队共赴深圳参加 11 月 24 日的答辩评审，并围绕两大赛道三大赛题奉献精彩表现，线上直播访问量超过 358.7 万人次。经过专家组认真细致评审并结合初赛复赛成绩，最终决出 21 支获奖团队。11 月 25 日的颁奖环节结束后，部分获奖队伍在后台接受了采访，介绍并分享了各自的作品概况、参赛经历与获奖体验。

获奖团队风采一瞥

赛题一：水电站入库流量预测

荣获第一赛题一等奖的个人选手张勇心情非常激动。作为业余选手，张勇感谢本届大赛为他提供了宝贵的学习和展示机会。张勇强调，工业互联网行业的爱好者一般很难接触到生产实践中的真实数据，而本次大赛公开的很多现实工业数据与 AI 应用场景令他这样的选手受益匪浅。谈到自己的获奖作品，张勇认为自己的参赛 AI 模型主要胜在特征工程简单、可解释性强，也希望模型能够在未来的企业实践中得到应用并创造价值。

张勇（个人）

赛题二：注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化

来自浙江天垂科技的 Teletrann 团队荣获本赛题一等奖。团队两位选手提到，他们的参赛初衷是希望学习进步，并与同行交流经验。大赛提供的真实数据集让团队学到了很多课本中接触不到的现场知识，团队在开发模型时还遇到了意料之外的工况，从中获得了很多实践应对经验。两位选手也希望自己的模型能够帮助企业提升效率，在实际生产中发挥更多价值。

Teletrann（团队）

荣获二等奖的 star 团队由三位长期关注智能制造行业的爱好者组成。团队选手表示，工业领域的大数据由于保密等因素往往不对外公开，因此本次大赛为选手提供的大数据资料有助于团队深入了解工业界实践场景，更好地提升自身能力。他们希望自己的获奖模型方案能够帮助工厂优化注塑工艺，为工业领域生产力提升做出贡献。

star（团队）

由中科院力学研究所派出的 LHD 战队也荣获赛题二的二等奖。团队在研究大赛提供的工业数据时发现，这些数据与研究所主攻的物理研究方向有很多相似之处，因此团队设法从物理原理出发，与大数据结合找到了最佳平衡点，开发出了质量较好的模型作品。而从另一方面，工业数据集也让团队的模型有了很好的工业场景验证机会，给了团队很大帮助。

LHD 战队（团队）

获得三等奖的 Micro_i 团队来自微亿智造。微亿智造的业务方向与本赛题高度契合，这也成为了公司派出团队参赛的驱动力。选手表示，大赛提供的真实数据可以为团队开发的模型带来更好的可解释性，能够帮助公司在今后的业务中获得更大的成就。团队在模型开发过程中遇到了很多困难，而解决这些问题的优化思路则为他们赢得了不小的优势。

Micro_i（团队）

赛题三：特色应用赛道

深圳素问智能信息技术有限公司凭借“产业链大数据智能平台”作品荣获一等奖。该平台的主要目标是从产业链供应商的角度构建大数据知识图谱，为区域内政府和企业提供产业链规划服务。平台已在工业互联网示范基地取得了初步成果，未来将向全国推广。团队代表表示，工业互联网大赛平台为选手提供了很好的学习、交流和展示的机会，并号召更多选手踊跃参赛。

深圳素问智能信息技术有限公司（团队）

中科院自动化所工业智能技术与系统团队的白熹微凭借“锂离子动力电池一致性优化方案”获得第三赛题二等奖。团队选手代表表示，中科院作为科研机构，主要关注理论层面的研究创新；而参加本次大赛让选手有机会将自身的理论知识用于工业实践场景，并通过与企业之间的互动和磨合，推动了科研成果的实践落地。选手也预祝参加下一届比赛的选手取得更好的成绩。

白熹微（个人，中科院自动化所）

获得三等奖的 THU828 是来自清华大学的个人选手朱永佩，获奖作品是“AI 大数据在医学临床诊断场景的应用”。像其他业余参赛团队一样，朱永佩选手也非常看重大赛提供的工业领域真实数据集。他表示这些数据可以很好地帮助选手训练、测试和优化自己的模型，并希望自己的作品能够在医疗实践场景中落地实用。

THU828（个人，清华大学）

各赛题成果总结

大数据算法是工业互联网行业创新实践的关键突破口之一。本届大赛的算法赛道为参赛选手创造了十分难得的实践检验机会。通过贴近现实生产的数据集实操和解决方案探索过程，参赛队伍不仅强化了自身的理论基础，也获得了更多算法理论与实际业务相结合的宝贵经验。另一方面，算法赛道出题方作为一线生产者，也从参赛优秀作品中获得了很多灵感和参考。

随着大数据和 AI 等前沿技术在工业互联网领域应用范围逐渐扩大，很多全新的应用场景也在不断涌现。与注重特定问题解决方案的算法赛道相比，大赛的特色应用赛道更多考察作品的整体完成度与市场潜在价值，更贴近现实生产与市场需求，也为参赛选手的自由发挥提供了更为广阔的空间。

大赛还为参赛队伍与一线生产企业搭建了一座很好的交流合作桥梁。获奖选手与企业代表在采访中纷纷表示，希望未来能有更多类似本次大赛的合作机会，帮助国内工业互联网大数据算法领域得到全面发展进步。