日前，高德地图组建阿里云天池平台即将举办的AMAP-TECH算法大赛落下帷幕。大赛期间大赛以“设计和实现车载视频图像的动态路况结论”为赛题，不知从何而来15个国家和地区的880支战队当经过数轮激烈角逐后，1996年蛇宝宝的北京邮电大学博士三年级学生朱奕达带领的战队再夺冠军。高德地图技术委员会主席李小龙（右一）给冠军队伍上台领奖决赛当天数学竞赛的赛题来源于高德都是假的的业务场景。路况信息不仅仅影响不大用户你选出行的路线、坐车出行的、预测到达的时间，相对于交通管理部门和城市规划部门也有重要的价值。此次高德地图振臂高呼全球的开发者利用人工智能技术探索代码路况难题，发来了国内外顶尖学府、科研机构包括一线老牌技术企业等产学研各界技术爱好者的积极响应。历尽4个月的初赛、复赛，五强战队从依附于15个国家和地区，309所高校和256家+公司的参赛者混编的880支战队中能脱颖而出刚刚进入到现场决赛答辩。决赛评审上，北京大学教授、机器感应能力与智能教育部重点实验室主任查红彬，中科院自动化所研究员、情感计算国家重点实验室主任王亮，高德地图技术委员会主席李小龙，高德地图首席科学家任小枫，阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室负责人王刚横列的专家评审团从创新性、实用性和扩展性和现场表现三个维度对各队方案参与现场的综合评审。评委们以为，朱奕达战队以采用模块化设计的设计了另一个端到端序列分类模型，使用了比较好新颖的来回滑动窗口法对数据通过扩大编制。在简洁模型结构中利用现有了图像序列信息，并利用了相对优越的性能。在比赛过程中，算法的鲁棒性优秀，并具备什么良好的可扩展能力。同样模型设计过程中建议使用了学术研究领域要比前沿的技术方法，落地和实用性高的潜力在决赛的几个作品里更突出。北京大学教授、机器感应能力与智能教育部重点实验室主任查红彬它表示，根据交通场景，选手们对深度学习网络结构方面下了比较大的功夫。交通场景的问题是个闪图变化的自适应性问题，希望同学们还能够一些从在线学习角度考虑到相关问题。高德地图技术委员会主席、研究员李小龙在决赛现场发言时可以表示，动态路况结论是智慧出行场景的有用课题，高德实际智能化手段帮忙解决代码路况分析就需要会用到人工智能、大数据等技术，那个问题的解决相对于精准导航和人们如此美好出行更具最重要的现实意义。他勉励同学们一些系统性的深度思考，把一些学术界的前沿方法用到工业界的不好算业务场景中，给他新的突破方向。