主播君的话
在刚刚结束的第十九届“挑战杯”竞赛“揭榜挂帅”专项赛上，有很多“硬核”企业前来发榜，所发选题覆盖领域广、技术含量高、攻坚挑战大。有难题发榜，凭本事揭榜！面对诸多科技发展前沿和关键核心技术难题，敢闯敢干的青年学子们无畏艰险，交出了令人惊喜的答卷。
“我们与高校的合作是在一定的技术边界内探索人类的未来。”“我们公司只是放进去一点东西，通过高校的力量来释放，充分发挥高校学者的作用。比如，高校喜欢‘面条’，我们放了点‘味精’。”
2023年3月，华为CEO任正非在内部座谈会上的讲话刷屏网络。
加强校企合作，促进成果转化，为长远发展及科技创新突破提供支撑。当华为理念遇上挑战杯“揭榜挂帅”专项赛，一拍即合之下，擦出了许多火花。
华为云开发者联盟总裁王希海介绍，他们在实践中发现，随着AI技术的快速发展，特别是深度学习在图像识别领域的突破，计算机视觉已成为提高工业产品质量检测效率和准确性的关键技术，但AI技术瓶颈依然较为突出。
在今年的“揭榜挂帅”专项赛中，华为公司发布榜单：“面向新质生产力的AI质检助力制造业数智化创新”。
117所高校，近2000名学子组团报名，经严格筛选审核，华为在今年收到了115份创新方案。这样丰硕的发榜结果，让王希海感到很欣喜。
“我们看到这些参赛作品，不仅在算法优化、模型训练等方面取得了显著成果，更难得的是，他们还成功将AI技术应用于实际工业质检场景中，有效提升了产品质量检测效率和准确性。”王希海对本届专项赛中夺得“擂主”的南京大学-明鉴智造团队印象深刻。
南京大学机器学习与数据挖掘研究所在发展工业领域新质生产力方面有长期研究，指导老师叶翰嘉与周大蔚在模型复用、表示学习等方向发表多篇高质量论文，相关研究成果也在工业界落地应用。南京大学-明鉴智造团队成员徐兴业告诉中青报·中青网记者，坚实的研究基础，让他们充满信心，无惧挑战，果断揭下了华为发出的“英雄帖”。
针对选题，他们探索出了结合大模型做大小协同检测的方案。对于输入的待检印刷电路板PCB图片，可以使用不同小模型检测，对小模型的检测结果，用大模型协同复用，实现质检效率和性能的平衡。为应对多变的真实工业生产场景中出现的新缺陷类型，还设计了动态核心集和知识复用等技术。
徐兴业介绍：“我们的技术可以实现缺陷检测模型的增量更新，使模型在预测新缺陷的同时，保留原有缺陷预测能力，存储开销能降低85%。”
创新性地运用模型复用技术，解决工业质检中数据稀缺、标注成本高昂的难题；通过复用已有的高质量模型，在小样本情况下实现高效的质检，大大降低了质检成本，提高了质检效率……“这种将技术应用于实际场景的能力，正是我们所期望看到的青年学子的创新精神和实践能力。”王希海对这支年轻的团队高度肯定。
王希海觉得，“揭榜挂帅”专项赛是一种集创新性与实践性于一体的竞赛模式，它不仅点燃了大学生的创新火花，还加速了科技成果向实际应用的转化。
“通过聚焦关键技术和重大社会课题，赛事有力推动了创新成果的应用，助力突破社会生产实践的重大技术课题。我觉得我们共同努力的方向，是深化合作、产业需求前置到人才培养阶段，持续关注国家重大需求和科技发展趋势，为青年学子提供更多展示和实践的机会。我们也热切期盼与更多高校及开发者建立合作关系，携手推进AI技术的持续创新与发展，共同探索AI技术的无限可能。”王希海说。
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共青团新闻联播（ID：gqviewpoint）
记者｜周呈宣 李川
编辑｜周呈宣 统筹｜陈凤莉
中国青年报·中青在线出品
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