近日，全球人機交互與普適計算領域頂級會議UbiComp2020（The ACM International Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing）公布了競賽成績，好未來AI中臺機器學習團隊從全球50多支優(yōu)秀參賽隊伍中脫穎而出，以顯著優(yōu)勢奪得冠軍。

再奪國際冠軍，展示中國AI競爭力

UbiComp競賽是UbiComp2020會議的重要組成部分。該競賽由UbiComp組織，埃爾蘭根大學機器學習和數據分析實驗室、弗勞恩霍夫集成電路研究所聯合主辦。

近幾年，UbiComp的參會者及團隊數量高速增長，其中不乏谷歌、亞馬遜、微軟、阿里巴巴、騰訊等國內外領先互聯網研究機構及企業(yè)。今年，埃爾朗根-紐倫堡大學、杜伊斯堡-埃森大學等50多支專業(yè)團隊參賽。

本屆競賽以面向教育領域的前沿探索為主題，要求參賽者不依靠傳統(tǒng)的圖像識別技術，直接利用智能筆書寫軌跡信息，并對相應的書寫內容進行字符識別。經過兩輪的激烈角逐，好未來AI中臺機器學習團隊最終獲得冠軍，向世界展現了中國教育AI技術的硬實力。

現階段，OCR（光學字符識別）技術是大部分企業(yè)經常采用的文字識別技術，一般需要對書寫的最終結果進行拍照后識別。但這一過程容易受光線、陰影、拍攝角度、清晰度等因素影響，且完全忽略了書寫過程、動作及習慣等信息，導致識別結果不夠精準。

比賽中，好未來機器學習團隊完全不依賴OCR技術，而是使用E-RTCR模型，并融合兩種前沿深度學習模型R-Transformer與CRNN，成功地捕獲了智能筆中的多模態(tài)傳感器信號、學習數據中的局部突變特征與整體趨勢特征，即直接對智能筆的傳感器原始數據，包括書寫軌跡、角度、速度、加速度、停頓、筆畫等書寫過程進行建模識別。

相比使用OCR技術直接對圖像進行分析，該方法克服了傳感器信號極端抽象、不同人書寫習慣迥異、多傳感器信號分布差異大等難題。好未來機器學習團隊最終以評分遠超第二名的優(yōu)異成績奪冠。

好未來機器學習團隊以遠超第二名的優(yōu)異成績奪冠

隨著人們對教育體驗提升的不斷追求，智能筆等硬件設備逐漸開始在教學場景中投入使用。這類設備既能保留學生的紙面書寫習慣和自然感受，又能保證書寫軌跡、角度等信息被實時記錄。

好未來機器學習團隊自主研發(fā)的、業(yè)內領先的基于傳感器信號時間序列的字符識別技術，為教學場景的數據分析、內容識別、自動批改等打下了良好的基礎。

加大科研投入，夯實研究能力

自成立以來，好未來始終秉承“愛和科技讓教育更美好”的使命，致力于讓每個人都能享有公平而有質量的教育，不斷加大科技研發(fā)投入。2019 年 8 月，科技部批準依托好未來建設智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。

依托于智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，好未來AI中臺不斷加強底層學術能力的構建，在與國內外優(yōu)秀高校保持密切科研學術合作的同時，也在各技術細分領域的全球最高學術舞臺上，展示了中國教育AI的領先實力。

如，好未來AI團隊的數十項學術成果入選AAAI、WWW、AIED、NCME等國際頂級學術會議，獲世界計算機視覺領域頂級會議CVPR-EmotioNet競賽冠軍。在紐約國際人工智能頂級會議AAAI上，好未來AI團隊成功組織了首屆AI for Education學術研討會，推動教育AI領域的國際學術交流。

近年來，好未來AI中臺不斷取得前沿核心技術突破，并在語音技術、視覺理解、知識圖譜等AI能力持續(xù)積累的基礎上，實現多項技術的產品化應用，打造了包括AI課堂、教學過程評估、口語表達能力評測、作業(yè)拍搜批改等創(chuàng)新產品解決方案，覆蓋“教、學、測、練、評”各教學環(huán)節(jié)。

截至目前，好未來已擁有100余項針對教育行業(yè)的AI能力。其中，行業(yè)領先及獨有的模型數達到半數，周均調用量達到5億以上。好未來表示，將持續(xù)向全行業(yè)開放AI+教育實踐成果，全面賦能行業(yè)伙伴，共同推動實現公平而有質量的教育。