AI+遥感焕发新动能，天翼云赋能北航团队大赛夺冠

遥感技术宛如连接苍穹与大地的“千里眼”，从其捕捉的图像与数据，可以“提取”出大量有用的信息。而人工智能技术的深度赋能，正推动遥感技术发展，使图像识别能力迈上新台阶。

近日，首届北京市大学生“人工智能+”创新大赛圆满落幕。本次大赛共吸引了全市1.1万名大学生报名，覆盖全部在京985高校。经过校市两级层层选拔，来自55所高校的222支精英队伍、921名选手挺进决赛。北京航空航天大学参赛团队凭借出色表现，在“遥观万象 遥感图像智能分类”赛道中荣获一等奖。

遥感影像在环境监测、资源管理、城市规划等多个领域发挥着重要作用，但其数据处理与分析工作难度较大。北航团队参赛的初衷，正是希望运用所学知识与AI技术，解决受限资源和复杂成像环境下的遥感图像分类问题。为此，团队设计了名为Titan-ConvNeXt的深度学习系统，采用“强增强+现代架构+多尺度推理”策略，推动遥感数据处理向自动化、智能化分析模式变革。

大赛中，北航团队计划构建一个多分类的神经网络，以机器学习方法对遥感图像进行分类，需将学校、住宅、公园、森林、沙漠等30类场景全部区分识别，这对模型的分类精度与泛化能力提出了极高要求。更具挑战的是，传统DDPM(Denoising Diffusion ProbabilisticModels，去噪扩散概率模型)存在局限，无法根据标签生成图片，如果训练过程中样本数量不足，会直接制约训练效果，这进一步增加了任务难度。

经过深入研究，团队尝试“以噪制噪”的方法，在训练数据中针对性加入高斯噪声、椒盐噪声等强化干扰，并将标签信息融入图片输入，用Attention机制加以约束，同时使用传统数据增强方法增加样本数量，有效提升了模型的抗干扰能力与稳定性，成功破解技术瓶颈。

大赛期间，天翼云息壤科研助手作为技术支撑方，为参赛队伍提供了所需的硬件资源、环境配置、数据管理与安全保障，并为“遥观万象遥感图像智能分类”等三个以AI算法解决实际应用问题的赛道提供平台支持。通过专属访问链接，选手无需自行购置硬件或搭建基础环境，登录即可直接开展代码编写、模型训练等相关操作。团队表示，在方案优化阶段，天翼云提供的两张AI训练显卡发挥了重要作用，利用双卡并行训练优势，团队在比赛最后一晚同时验证两种技术方案，高效完成了模型迭代优化和测试，为最终夺冠奠定了基础。

团队成员也高度肯定了天翼云息壤科研助手带来的便利。云端开发环境实现了项目进度的实时同步与透明化管理，提升了团队协作效率；平台严格的数据权限控制与访问日志功能，保障了赛事的公平性与数据安全性。

目前，北航团队研发的系统已具备基本的图片生成与标签分类能力，增加样本数量可进一步提高模型图像生成的质量。获奖后，成员们表示既惊喜又激动。从方案设计、技术攻坚到落地验证，每一个环节都加深了他们对理论知识实际应用的理解，也锤炼了团队协作与问题解决能力。

首届北京市大学生“人工智能+”创新大赛，为高校学生搭建了理论与实践深度融合的平台。天翼云通过支撑本次大赛，展现了国家云平台在赋能教育科研、助力人才成长方面的价值。未来，天翼云将持续发挥资源与生态优势，深化与高校的产学研协同，为人才培养与技术创新提供支持，推动AI技术与实体经济深度融合，为各行各业数字化转型注入新动能。