备受关注的第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道入围命题于2022年5月30日正式公布。

自动驾驶如何支撑智慧交通？AI大模型怎样驱动数字人？元宇宙能否赋能乡村振兴？

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据悉，百度在本次“互联网+”大赛产业命题赛道中共有38道命题入围，包括百度飞桨深度学习平台的31道命题，以及百度Apollo自动驾驶平台的7道命题，在所有参与产业命题赛道的企业中位居第二，其中AI类命题位居首位。

百度将为参赛高校和团队提供全方位技术支持和资源倾斜

6月1日起，本次“互联网+”大赛产业赛道正式开放报名与对接。

接下来，百度将为参赛团队提供全方位的支持。

在学习与计算资源上，参赛团队可以在飞桨AI Studio获得免费学习课程、产业级开源数据集和大赛专属GPU算力，以及云服务免费额度和相关硬件的免费借用。

在技术对接和项目培育上，百度将举办各类命题解析会、技术研讨会和线下对接会，并根据参赛团队的需要，组织生态企业的参观和合作洽谈会，工程师团队将全程为参赛选手答疑解惑，为项目的成长和落地保驾护航。

在创业与就业上，百度将邀请获奖团队，参加百度年底AI峰会的项目路演，帮助团队与更多企业进行合作对接；团队成员将获得宝贵的百度offer直通车资格，更有丰厚礼品与奖金激励。

百度是一家拥有强大互联网基础的领先AI公司，“用科技让复杂的世界更简单”是百度的使命。

百度打造了中国第一个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨，相当于人工智能时代的操作系统。基于飞桨，百度进一步攀登预训练大模型的技术高地，打造具备“知识增强”能力的文心大模型，其中多个模型达到世界领先水平。

百度在人工智能领域取得多项突破，得益于持续压强式、马拉松式的研发投入，以及领先的技术专利积累。

公开数据显示：在研发投入方面，2021年，百度核心研发费用221亿元，占百度核心收入比例达23%。在技术专利方面，截至2022年4月，百度全球人工智能专利申请超过2.2万件，其中，中国专利申请量超过1.6万件，AI专利申请量、授予量均连续4年蝉联国内榜首。

截至2022年3月底，百度自动驾驶中国专利申请量位居中国第一；其中高级别自动驾驶全球专利族数1000余项，排名全球第一。

实际上，百度一直致力于用技术解决社会问题。

2020年6月，百度宣布未来5年预计培养AI人才500万，为中国智能经济和智能社会的发展提供AI人才保障，截至目前已经培养AI人才超200万。

2021年，百度宣布将在2030 年实现集团运营层面的“碳中和”目标，与生态伙伴携手用AI助力“零碳成长”。

百度AI类命题位居全国首位，兼顾技术深度与行业广度

产业命题赛道在2021年第七届“互联网+”大赛首次设置，该赛道旨在适应行业企业创新发展需求，加强产学研深度融合，推动高校毕业生更高质量创业就业。

2021年是产业命题赛道的开局之年。

据人民日报海外版的数据统计，2021年产业命题赛道共吸引国内1024所高校、10466个项目、59454人次报名参加。高校师生高涨的参赛热情，吸引了众多对于产学研深度融合和推进实体产业全链条升级改造感兴趣的企业。

百度发现，去年的入围命题仅有200余个，而今年的入围命题则暴增到了1947个。可见，今年的“互联网+”大赛对于企业提出命题的专业性和覆盖面都提出了更高的要求。

今年，百度聚焦国家“十四五”规划战略新兴产业方向，着力面向新工科、新医科、新农科和新文科对应的产业和行业领域进行命题设计，将来自企业一线的发展需求与高校创新创业教育进行有机结合，最终38道命题成功入围，在所有参与本次大赛的企业中位居第二，其中AI类命题位居首位。

在数量众多的同时，命题类型丰富、团队选择空间大，也是本次百度产业命题的突出特点。

在命题类型方面，入围命题覆盖了技术攻关、系统开发和方案创新。丰富的命题类型，使选手们都能找到适合自己的方向。

在命题内容方面，高校团队可以围绕“自动驾驶”、“车路协同”、“国产化”、“乡村振兴”、“双减”、“芯片制造”、“元宇宙”、“反诈”等贴合国家重大需求和产业热点的命题开展创新和创业，更好地满足我国社会发展的重大需求。本次入围的命题，也重点关注了技术热点和前沿趋势，如“药物研发”、“跨模态大模型”、“AI For Science”、“硬件加速”等，专注于深层技术的高校团队可在其中大显身手。

命题源于产业一线， 百度AI赋能千行百业

今年是“互联网+”大赛设立产业命题赛道的第二个年头，大赛吸引了全球范围的企业竞相申报，在如此巨量的企业命题中想要脱颖而出，则更需要资深的业务实践和行业洞察。在上述的38道命题中，百度飞桨入围了31道命题。

作为百度自主研发的中国首个开源开放的产业级深度学习平台，截至2022年5月，飞桨凝聚了477万开发者，创造了56万个模型，服务了18万企事业单位，产学研用紧密协同培养了超过200万AI人才。

百度CTO王海峰曾表示：在AI工业大生产阶段，深度学习技术的通用性越来越强，深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著，深度学习应用越来越广泛且深入，已经遍地开花。

在飞桨的命题中，除了有飞桨自身遇到的技术难题，更多的是飞桨在为各行业赋能时所发现的具有产业普遍性的真实需求。

例如在工业检测方面，飞桨已经帮助诸多企业建立了关键环节的质检系统，有力地帮助合作伙伴提升质量降低成本。

在此次“互联网+”大赛，飞桨提出了“针对芯片制造生产线的高精度工业智能质检和控制系统”这一命题，正是基于我国国产化半导体产业近年来的蓬勃发展对精密器件工业质检的需求，要求参赛团队运用AI及其相关技术面向芯片制造、精密仪器制造等领域提出小样本缺陷识别的精密器件质检解决方案，用以提升此类场景下的质检效率。

在以往的飞桨应用案例里，使用飞桨深度学习开源框架开发的 AI+工业的各类方案，为企业生产流程的数字化和智能化带来了新的动能，让企业在研发时快速迭代、生产时降本增效。

“面向深度学习应用的张量数据源分布到目标分布的最优通信方式”、“基于FPGA的图计算加速器设计”等命题，技术壁垒高，创新空间大。“面向城市交通管理的多摄像头多目标车辆跟踪系统”、“基于物联网与云平台的智能安防监控系统”等命题，落地场景复杂，系统价值高。

飞桨源于产业实践，并致力于与产业深入融合。

有的企业基于飞桨，仅在场景中布置一个摄像头，就能在工厂中实现工作服穿戴检测、员工到岗检测和离岗检测、员工疲劳检测等，有效帮助企业提升工厂人员管理效率并降低企业管理成本。

飞桨通过自身的生态影响力，可以为参赛项目提供未来赋能千行百业的加速平台，从而使参赛项目在真正行业落地中取得更大成功。