捷报！港科大（广州）AI 团队荣膺省高质量数据集大赛低空赛道桂冠
近日，“湾区数超”广东省首届高质量数据集创新大赛（第一期）获奖名单正式揭晓。香港科技大学（广州）人工智能学域代表队在全省 178 支参赛劲旅中表现卓越，成功摘得低空赛道一等奖。
获奖团队由人工智能博士生马文宗、卢云帆及研究型硕士生何建翔组成，并在港科大（广州）协理副校长、人工智能学域讲座教授熊辉的指导下完成项目。此次夺魁，不仅彰显了该校在低空经济与人工智能交叉领域的深厚科研底蕴与创新实力，也集中体现了人工智能学域鼓励青年学子投身前沿探索、深化产学研用融合的育人宗旨。
低空赛道获奖名单如下：
本次赛事由广东省政务服务和数据管理局牵头主办，以“数聚湾区，智创东莞”为核心主题，旨在“深耕数据要素价值释放，赋能大湾区人工智能产业提质升级”，紧密契合数字经济实战需求。赛题涵盖能源、医疗、金融、交通、低空经济、教育等关键领域，均源自中国南方电网、广州国家实验室、广东省人民医院、中国平安财产保险、佳都科技集团等行业领军企业的真实业务痛点。大赛共吸引全省高校、科研院所及企业组建的 178 支队伍角逐，已成为汇聚大湾区数据创新资源、加速成果转化的重要平台。
获奖方案详解
低空赛道赛题
基于事件相机的复杂光照条件成像
背景阐述
传统相机动态范围有限，难以适应自然界多变的光照环境；而事件相机凭借高动态范围（>140dB）、高时间分辨率（微秒级）等显著优势，能在极弱光、强曝光及快速变化等传统相机束手无策的场景下实现稳定成像。本赛题旨在面向全社会征集具备场景落地能力及商业化潜力的事件相机图像增强与重建算法，以此推动事件相机在自动驾驶、应急保障、安防监控等领域的广泛应用，全面提升复杂光照条件下的成像质量。
场景剖析
传统相机在应急管理、智能交通、安防巡检等领域面临核心痛点，严重制约了场景化应用：
在弱光、高曝等复杂光照环境下成像质量差，极易引发目标漏检、决策失误等隐患。
空 - 地多视角协同困难，时空未对齐导致定位偏差、追踪中断等问题频发。
动态场景下难以兼顾实时性与准确性，图像拖影或识别精度下降带来潜在风险。
模型泛化能力欠缺，在未知光照、极端运动等场景下性能大幅衰退。
针对上述痛点，本项目期望通过构建高质量数据集开展模型训练，提升复杂光照下的识别精度，解决定位与交互判断难题，增强动态目标捕捉能力，实现实时性与识别准确性的平衡，强化泛化性能，从而为应急管理、智能交通、安防巡检等场景提供高可靠的技术支撑与解决方案。
解决方案概述
香港科技大学（广州）熊辉教授团队的项目聚焦于复杂光照条件下的视觉成像与智能感知，构建了面向事件相机与 APS/RGB 成像融合的高质量数据集。该数据集侧重低光增强，涵盖地面和空中双重视角，重点覆盖天台、广场、池塘外围等多种真实场景。数据总量约 500GB，采用低光—正常光成对组织方式，提供 APS 与事件相机的多模态数据格式，服务于低光图像增强和低空智能感知需求。
核心创新亮点
项目的创新之处在于同步利用四足机器狗和无人机两种移动平台采集多视角数据。地面采集平台由机器狗、机械臂及事件相机/APS 相机构成，低空采集平台则使用团队自主设计的无人机系统挂载事件相机。通过技术手段，团队成功实现了地面数据向低空视角的泛化，使得地面训练成果可迁移应用于低空领域，极大拓展了传统数据集的应用边界。
数据采集模式
数据采集分为地面和低空两套独立平台。地面平台采用四足机器狗搭载机械臂和事件相机/APS 相机，实现移动环境下的多模态数据采集；低空平台由团队自主改装的无人机挂载事件相机组成，重点服务于低空领域的数据获取。两种平台均在真实环境中运行，突出“低空”特色，为低光巡检、夜间导航等应用奠定坚实数据基础。
获奖团队感言
“非常荣幸能在本次大赛中斩获一等奖。首先，衷心感谢熊辉老师在赛前准备及比赛全程给予的支持与指导。在数据集采集启动前，我们就已开展了低空赛道无人机平台的探索工作，将事件相机等新型传感器整合至无人机上，为后续数据采集奠定了坚实基础。正是熊老师的积极推动和技术支持，使我们在比赛开始后的数据集构建环节取得了领先优势，这对我们最终脱颖而出至关重要。
比赛过程充满挑战，尤其在最终路演环节。我们的主要竞争对手南网通航在巡检行业拥有丰富的低空无人机数据采集经验和资源优势，并带来了独家电力巡检场景。然而，我们提供的空地协同视角数据集不仅兼具地面与空中双重视角，更强调将地面数据的训练成果泛化到低空领域，这使得我们的项目相较于单纯的空中巡检数据集更具竞争优势。
通过这次比赛，我们深刻体会到学界与工业界的差异：学界更擅长从 0 到 1 的原始创新，而工业界则擅长将技术从 1 扩展到 99，实现规模化应用。我们希望借助高质量数据集大赛这一平台，探索更多校企合作的可能，让学界与工业界携手共进，共同推动具有社会价值的研究与应用落地。”
指导老师
熊辉
AAI、AAAS、IEEE、ACM 会士
中国人工智能学会会士、中国计算机学会会士
港科大（广州）协理副校长、讲座教授
美国明尼苏达大学双城分校博士
研究方向
人工智能、数据挖掘
个人简介
熊辉，现任香港科技大学（广州）协理副校长、讲座教授，荣获国际人工智能促进协会会士（AAAI Fellow）、美国科学促进会会士（AAAS Fellow）、电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow）、国际计算机学会会士（ACM Fellow）、中国人工智能学会会士、中国计算机学会会士、国际计算机学会（ACM）杰出科学家、国家重大人才工程入选者、教育部长江讲座教授、海外杰青、广东省劳动模范、广州优秀科技工作者等多项荣誉。他兼任广州市人民政府参事、广州欧美同学会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、Nature npj AI 创刊主编等多个重要政府、社会及学术职务。此前曾任美国罗格斯大学杰出教授、百度研究院副院长及首席科学家（T11）。主要从事人工智能与数据挖掘研究，主持或参与国家科技部重点研发计划、国家自然科学基金（含重大研究计划）。熊辉教授的 Google Scholar 引用次数已超 68000 次，h-index 达 104，曾获 ACM SIGKDD 服务奖、AAAI 最佳论文奖等顶级奖项，并多次担任 KDD、ICDM 等行业大会主席。在人才培养方面，已有数十位学生成长为国际知名大学教授。
扫描关注
获取更多 AI 学域资讯
SCAN & FOLLOW US!