陽春三月萬物蘇，地球添綠正當時。但隨著科技進步和社會發展，人類對地球資源的消耗，對生態環境的影響也越來越大。基於此，今年微軟攜手英特爾面向企業開發者再次發起綠色行動——2022年微軟X英特爾黑客鬆大賽再度啟幕！
大賽年年有，今年何不同？
2020，第51個地球日
微軟與英特爾共同推出“AI 愛地球”系列技術分享，幫助開發者學習 AI 技術，賦能可持續發展！
▲2020 微軟X英特爾線上 AI 愛地球系列技術分享峰會
2021，第52個地球日
“AI for Earth-英夢集結，微 AI 來戰”主題黑客鬆大賽號召全體開發者通過技術交流與進階，用技術保護地球！
▲2021 微軟X英特爾黑客鬆大賽合影照片
2022，第53個地球日
微軟與英特爾再次強強聯手，推出以雲車競速，碼到成「工」為主題的黑客鬆大賽。
本屆大賽圍繞「自動駕駛」、「工業生產安全」兩大賽題，在3月10日-4月22日期間誠邀企業開發者（以企業為單位）參與大賽，使用 OpenVINO™ 工具套件，Intel® Edge Insights for Industrial (EII) 和 Azure AI (AML) & Dv5 VM 例項關鍵技術，開發更多的創新型綠色專案，幫助開發者學以致用，共啟行業數智未來。
▌自動駕駛：用綠色技術描繪未來出行的輪廓
資料顯示，交通運輸的溫室氣體排放量佔全球總排放量510億噸的16％。作為減排的重要發力點，自動駕駛憑藉著智慧路線規劃、零碳排放等特性讓交通運輸和出行更高效和綠色。
自動駕駛是一項龐大且複雜的工程，在研發中繞不開如下技術和概念：
- 汽車開放系統架構（AUTOSAR，即 Automotive Open System Architecture）：AUTOSAR 分層軟體架構提供的基礎軟體模組可以用於不同製造商的車輛和不同供應商的電子元件，能夠幫助車企減少研發支出。
- 高階駕駛員輔助系統（ADAS，即 Advanced Driver Assistance System）：通過危險預測、交通狀態更新和駕駛行為分析有效減少駕駛員交通事故。
- 軟體定義汽車（SDV，即 Software Defined Vehicles）：智慧化風口下，車載軟體的整合對改善乘客和駕駛員的用車的體驗愈加重要。傳統汽車電子電器架構 ECU 與 ECU 之間都是通過點對點進行通訊的，而 SOA 軟體架構將車輛功能分為不同的服務元件，解決某一個功能元件更改造成牽一髮動全身的問題。
- 空中下載技術（OTA，即 Over-the-Air Technology） ：軟體定義汽車時代，通過使用物聯網技術，在行動通訊的空中介面實現汽車軟體的遠端預測維護、管理和更新，同時空中下載技術還能幫助主機廠預置各種模型，增強 ADAS 應用。
- 軟體在環測試 (SIL ，即 Software-in-the-Loop) & 硬體在環測試 (HIL，即 Hardware-in-the-Loop)：SIL 可以在伺服器上大量部署，不需要考慮目標硬體，成本較低。HIL 測試區別於 SIL 需要考慮目標硬體，成本較高，一般不會大量部署，其結果相比 SIL 更接近真實狀態，這兩種方式均能進行高等級自動駕駛系統測試驗證，幫助車企實現自動駕駛產業化。
根據自動化程度的不同，國內外相關機構將自動駕駛分為 L0~L5 六個等級，業內普遍以 L3 為分水嶺，以下為輔助駕駛，以上是高階自動駕駛。目前國內市場上的自動駕駛水平多處於 L3-L4 之間，L3 和 L4 最直接的區別是後者不需要駕駛端的介入，能夠在高速及園區等可預測環境中實現超高度自動駕駛。
目前我國極為複雜的交通環境是牽制自動駕駛發展的重要原因，在路況識別方面，車輛需要完成對道路障礙、行人、交通訊號、其他車輛狀態的掌控與識別，迄今為止，能夠達到這一效果的自動駕駛汽車很少。微軟和英特爾希望通過本次大賽，聚集擁有創新型實力的企業，採用 OpenVINO™ 工具套件、Microsoft Azure - AI (AML) 技術，進行自動駕駛模型訓練，在1:16的實物車架上秀出訓練結果，展示自動駕駛黑科技，助力中國自動駕駛技術再升級。
▌工業生產安全：以低碳方式擦亮“安全之眼”
據甲子光年統計，工業視覺檢測到2026年預計超過500億元。趨勢之下，越來越多製造企業基於機器視覺技術。通過採集、分析生產中的人員、裝置、生產物資、環境、工藝等資料，來避免工人操作不當、檢測人員視覺疲勞，引起檢測誤差等生產安全風險，降低成本，提高檢測效率。
由於產品的差異化、生產環境等條件的限制，不同的應用場景，對檢測的準確性和延遲要求不同。如化學品洩露檢測，電力設施檢測這些重要的檢測場景往往需要24小時自動化監測，而汙水檢測，工業堆積檢測的通常不是全天候的檢測。
隨著雲時代的到來，藉助日益成熟的雲技術，企業能夠打造雲-邊協同工業視覺檢測平臺，在邊緣裝置中完成推理計算，進行雲端對邊緣端的統一管理，減少人工值守，實現精準檢測、減少環境汙染。
賽程安排
本次大賽包含「自動駕駛」、「工業生產安全」兩大賽題，涵蓋大賽報名、線上培訓、作品提交、線下決賽、頒獎5個階段，具體賽程安排如下：
- 大賽報名：3月10日-4月22日
- 線上培訓：4月25日-5月19日
- 線上提交作品&初審：5月6日-5月9日
- 線下總決賽： 時間：5月20日-5月22日，地點：上海
- 結果公示&頒獎儀式：5月23日-6月30日
*因上海等城市疫情防控要求，線下決賽時間有可能進行一定調整，具體調整結果另行通知，請大家關注大賽官網（https://aka.ms/2022AIoThack）。
賽題要求
▌自動駕駛
- 基於計算機視覺（分類和目標檢測），採用 1:16 車架，結合 Intel 以及 Microsoft Azure 的先進架構，進行指定賽道的自動駕駛競賽，包含訓練、避障、加/減速、過彎、Stop Sign 等場景。
- 重點企業：主機廠、整車廠、微軟/Intel 全球合作伙伴及汽車行業相關解決方案提供商
- 參賽團隊須使用組委會定製的硬體平臺進行開發
參考：Donkey Car - 參賽團隊須具備以下技術能力：
Familiar with Python2.0 / 3.0
Familiar with Linux- Ubuntu 18x/20x
Familiar with VScode, WSL, Bash, etc.
[Optional]Familiarwith Arduino
[Optional]Experience in OpenVINO™ 工具套件
[Optional]Experience in Azure AI (AML)
[Optional]Experience on TensorFlow 2.x/YOLO/Keras/etc. - 參賽團隊須在自己的方案中應用並部署以下 Intel 及 Microsoft Azure 相關產品：
OpenVINO™ 工具套件
Microsoft Azure - AI(AML)
▌工業生產安全
- 基於機器視覺技術，通過對生產環境中的參與人員、裝置或是物料，進行實時 AI 檢測，提升工業領域的生產安全，減少環境汙染。
- 參賽團隊須使用組委會定製的硬體平臺進行開發、部署和演示：
Industrial MV Development Kit - 參賽團隊建議具備以下技術能力：
Familiar with Python/C++
Familiar with Linux/Docker
Experience in AI Inference Deployment
Experience in Azure AI/IOT service - 參賽團隊須在自己的方案中應用並部署以下 Intel 及 Microsoft Azure 相關產品：
OpenVINO™工具套件
Intel® Edge Insights for Industrial (EII)
Microsoft Azure – Azure IoT
Microsoft Azure Dv5 VM – Series instances basedon ICX
企業秀酷技，收穫更可期
深度參與技術賽題，和高手一起開黑，展示技術實力……事實上對參賽企業而言，參與活動的收穫可遠不止這些！參加比賽，成為綠色大使企業可以獲得：
▌產品&服務宣傳曝光
- 參賽的企業將免費享受本次大賽線上線下多渠道流量曝光和推廣，提升品牌及業務核心技術的認知度。
- 在比賽中獲勝的團隊，將在 Microsoft Build 2022 大會期間參加直播頒獎，並展示作品/核心技術能力。
▌與同行客戶、大咖交流
- 與同行業客戶、合作伙伴在實戰中深度交流技術、分享企業經驗和產品特點，結識更多的行業和技術友人，擴充技術圈和商業市場。
- 與行業專家、技術評委面對面，深入交流人工智慧與物聯網的行業前沿趨勢，助力企業技術革新。
▌原廠技術支援，加速技術革新 - 微軟全球 AIoT SWAT 專家與 Intel 物聯網技術專家全程指導，參與並提供原廠技術支援，助力企業開發團隊快速部署實戰。
- 全程免費使用 Microsoft Azure 和 OpenVINO™ 工具套件，並在大賽定製的自動駕駛/工業視覺開發套件上部署、測試模型。
預見未來的最好方式是去創造它。掃碼關注大賽官網，瞭解更多大賽動態訊息，為地球添綠，推動行業革新升級。
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