八成项目聚焦AI，“妙思智音”夺冠微软“创新杯”中国区总决赛

本届“创新杯”中国区共吸引了来自北京大学、南京大学、中国科技大学、浙江大学等352所高校的 1691名学生参与，大赛共收到作品175件，其中80%的作品将方向聚焦人工智能，经过层层筛选和专业评审团严格评审，共有20支队伍进入决赛。最终，来自西安电子科技大学的“妙思智音”团队凭借《Muses人工智能作曲》项目脱颖而出，夺得了“创新杯”中国区冠军，并将代表中国参加于2020年2月在新加坡举办的亚洲区总决赛。

从创意上看，本届的作品开始倾向于借助人工智能技术造福人类健康生活；从技术应用上看，学生团队对于人工智能及相关机器学习的技术已经逐渐掌握。专业评审团从“技术、多样性+兼容性+可触达性、创新、理念、可行性”五大标准入手，对参赛项目进行评选。

作为本届“创新杯”中国区冠军，“妙思智音”团队将目光聚焦文化创意领域：伴随着短视频、电商广告以及游戏等领域的快速发展，传统的人工音乐创作模式逐渐暴露出速度慢、价格贵、流程繁琐等不足。针对这样的行业困境，《Muses人工智能作曲》项目基于人工智能技术对视频及音频机器学习，结合用户上传的视频，实现了高质量、低成本、高速度的原创精准自助谱曲服务。“妙思智音”团队还打造了目前世界最大的情绪标注MIDI训练集“EmoMIDI”，采样了4,000多首摇滚乐、9,000多首爵士乐、11,000多首古典乐，总计近5万多首训练曲目。

“妙思智音”团队已经对其生成的音乐进行了大规模盲测，参与人数超40万人，其中77%的用户没能分辨出人工智能作曲跟普通人工作曲的区别。目前，该团队申请了两项发明专利和多项软件著作权，已经初步形成技术壁垒。

（ 图为“妙思智音”团队夺冠2020微软“创新杯”中国区总决赛）

伴随着中国区赛事落下帷幕，“妙思智音”团队将继续为明年2月的亚洲区总决赛备战。来自微软亚洲研究院、微软解决方案部门、微软加速器和微软孵化器的技术专家也将组成专门的导师团队，帮助获奖团队进一步完善商业创意。

与此同时，微软创新生态也将进一步对本届赛事中表现优异的团队开放资源和平台，包括与微软遍布全国的 20 余个孵化器平台对接、获得实习机会、导师指导以及资源支持等后续扶植。作为去年“创新杯”中国区的冠军团队，深圳大学的《轨道交通运营维保检测机器人》项目已经成功入驻位于南沙经济开发区的“微软—广州云暨移动应用孵化平台”。越来越多与“创新杯”年龄相仿的高校青年，正在积极践行着以科技改变世界的梦想。

值得一提的是，今年微软“创新杯”中国区决赛还与中国地震局地球物理研究所联合，引入了防震减灾科技选题，鼓励参赛团队应用大数据、人工智能、混合现实等相关技术解决防震减灾领域的科学难题，从而真正实现以科技造福人类生活，助力社会发展的美好愿景。

作为一项全球性的青年开发者创新赛事，微软“创新杯”举办18年至今，已经累计吸引了来自 190 个国家和地区的 200 多万名学生参与。在中国，“创新杯”为超过 23 万名中国学生提供了孵化梦想的机会与平台，超过13个团队在赛后创立了自己的公司。

自 2003 年开始参加“创新杯”以来，中国学子在微软“创新杯”的国际舞台上屡创佳绩，共获得 5 项一等奖，9 项二等奖，11 项三等奖以及数次特别奖奖项。而在2019赛季，中国学生更是获得了亚洲区二等奖的好成绩。

（ 图为2020“创新杯”中国区参赛队伍代表及评审合影）

以下为二、三等奖获奖团队项目简介：

二等奖（两名）

暨南大学追光者团队：LIPS-室内可见光定位导航系统

项目简介：

一款基于微软Azure云服务数据库和LED可见光通讯技术的室内定位导航系统--LIPS。系统在现有LED上进行调制，用摄像头来接收LED灯发出的可见光信号，经过自主图像处理算法处理后得到室内行人、车辆的实时高精度定位。团队目前也推出了两个产品：手机定位导航软件和微型化可嵌入开发定位模组。产品定位精度达到了4.5cm，定位耗时低于22ms，位置实时更新速度快，可以支持移动速度高达18km/h，在业界中处于国际领先的地位，是目前国内外唯一可以支持车辆中低速行驶时实时导航的室内可见光定位系统；目前，该系统已授权4项发明和实用新型专利、应用于4处示范工程。

重庆邮电大学CQUPT-weCAN团队：融合大数据与智能算法的光纤工厂

项目简介：

本作品利用机器学习和大数据的相关技术，通过分析预制棒数据和光纤数据，根据功能需求建立不同模型，并形成可视化的系统，为光纤制备专家提供辅助决策。 本系统可为光纤制备专家提供四种可视化分析工具——参数预测展示、专家规则树、影响因子分析以及可视化大屏。根据具体生产流程，光纤制备专家可自行选择可视化控件进行组合，并设置数据绑定，建立分析模型，实现数据和分析结果的可视化，使光纤制备过程更加信息化与智能化。通鼎互联已同本团队所在重庆邮电大学签订相关协议并开展预研工作，协同打造了光纤智能制造领域的首款辅助决策类系统，本作品一直在不断完善与更新。

三等奖（三名）

江南大学捌叁壹团队：BioJN发酵技术云服务系统

项目简介：

微生物发酵产品（如抗体药物、氨基酸、酶制剂、酒类等）与人类生活密切相关，本团队基于微软云的数据库、物联网和机器学习功能平台，开发了BioJN发酵技术云服务系统，该系统主要功能包括：（1）数据管理及设备控制： 利用PC客户端从生物反应器采集数据，集中保存于云端，实现数据的高效管理和可视化分析，对生物反应器实施本地或远程操作。（2）数据挖掘：利用已有数据分析特定发酵生产过程的关键变量，同时捕获潜在故障信息，最终实现发酵性能的自动监测和发酵故障的自动预警；（3）工艺控制：开发通用型以及个性化的工艺控制模块对该系统进行扩展，供用户下载使用，最终实现发酵生产工艺的自动执行。

华南农业大学Los Angeles Lakers团队：结合三维重建和机器视觉的智能分级系统

项目简介：

结合三维重建和机器视觉的智能分级系统，该系统是结合三维重建和机器视觉的智能分级系统，能够实现对水果进行品质分级，分为三个等级：优果，次果，裂果。采用三步相移法来实现三维重构，即利用编码好的条纹图投射到水果，解码得到三维信息，输出水果的三维点云用来检测水果表面缺陷，在形成点云的过程中去除了背景，可手动调节参数之控制3d模型的生成效果，最后将生成水果点云输入到ResNet三维神经网络，进行缺陷检测，得到检测结果，该神经网络的训练模型准确率达到97%。

南京大学DOCLab团队：水中溶解性有机物快速检测系统

项目简介：

针对国民饮用水安全问题，团队基于光谱检测技术,设计了水中溶解性有机物快速检测系统，包括手持式检测仪,手机端App以及Azure云服务器。硬件结构采用直径仅为8毫米的深紫外LED光源，光路方向上检测溶解性有机物的紫外吸光度，垂直方向上检测其激发的两类荧光强度，一灯三信号，综合表征溶解性有机物含量。服务器可以收集数据并通过云计算构建全国范围内的水质地图大数据。目前本项目已申请包括国际PCT在内的9项专利，1项软件著作权。与市场同类产品相比，本产品灵敏度提高5倍，价格从数十万元级降至千元级，体积缩小近10倍。