5月17日，第一屆6G智能無線通信系統(tǒng)大賽分享交流會暨頒獎典禮在上海順利舉行，宣告大賽圓滿收官。

頒獎典禮現(xiàn)場合影

本次大賽在6G研究的關鍵發(fā)展階段適時提出，旨在向社會各界推廣6G愿景、先進技術和概念，廣泛吸引全社會的優(yōu)秀人才，系統(tǒng)性、多角度地分析和研究AI對未來無線通信系統(tǒng)的影響以及對關鍵問題的解決方案，以期全面推動智慧6G的技術突破，構建產業(yè)先發(fā)優(yōu)勢。在為期三個月的賽程中，有上千支團隊及選手報名參加大賽。最終，3道賽題共32支團隊躋進排行榜前列，獲得大賽獎項。

在分享交流會上，來自中國信息通信研究院、華為、OPPO、浙江大學、上海科委等組織單位的特邀嘉賓一一致辭，各位無線通信領域的專家學者高度認可了賽事價值及其影響力，肯定了選手們的作品與技術能力，并表達了對賽事不斷探索新領域、新方向，為6G技術產業(yè)發(fā)展做出更多積極貢獻的期待。

特邀嘉賓致辭

大賽亮點

順時應勢，加速6G高質量發(fā)展

響應國家“創(chuàng)新驅動發(fā)展”戰(zhàn)略，圍繞科技創(chuàng)新需求，大賽聚焦6G研究，通過競賽營造學術和產業(yè)研發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)造氛圍，推動6G產業(yè)化進程，促進產業(yè)、學術、人才等創(chuàng)新要素融合發(fā)展。

權威組織，開啟6G領域新賽事

大賽主辦方IMT-2030(6G)推進組，承辦方中國信息通信研究院、華為、OPPO、浙江大學、上?？莆冉M織單位，始終致力于開啟6G新通信賽事，積極挖掘專業(yè)人才，全面推動智慧6G的技術突破與產業(yè)落地。

高額獎金，斥資百萬招募英才

大賽共設置三大賽題，總獎金池150萬元，以高額激勵刺激6G愛好者參賽，希望能夠匯聚人工智能與無線通信領域的優(yōu)秀人才與先進技術，為我國加快科技自立自強和科技強國建設步伐再添裨益。

簡單賽制，一榜到底首評即決賽

客觀成績占比100%，線上測評榜單實時更新，全賽程一榜到底，經復現(xiàn)審核后的客觀成績即最終比賽成績。

參賽情況

賽事期間，共1588支團隊參加，報名人數達2567名。

華為賽題：智能波束預測與模型遷移

吸引眾多頂尖高校的學生組隊參加，例如，清華大學、北京大學、香港中文大學（深圳）、復旦大學、中山大學等高校學生參與到競賽中，積極參賽提交優(yōu)秀作品，同時也獲得業(yè)界廣泛關注。

三星、聯(lián)想、電信、移動、聯(lián)通、愛立信、中興等知名企業(yè)均有研究人員報名參加。

華為賽題：智能分布式無線電地圖構建

吸引眾多頂尖高校的學生組隊參加，例如，清華大學、香港中文大學（深圳）、復旦大學、中山大學等高校學生積極參與到競賽中，積極參賽提交優(yōu)秀作品，同時也獲得業(yè)界廣泛關注。

三星、聯(lián)想、電信、移動、聯(lián)通、ZTE 、DOCOMO 等知名企業(yè)均有研究人員報名參加。

OPPO賽題：面向小樣本條件場景自適應及在線更新需求的無線AI設計

共有來自國內外120余所高校及科研院所的選手參賽，例如，中國科學院大學、北京郵電大學、西安交通大學、復旦大學、南京大學等高校學生參與到競賽中，積極參賽提交優(yōu)秀作品，同時也獲得業(yè)界廣泛關注。

中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、華為、中興、三星、騰訊、百度、阿里巴巴等知名企業(yè)均有研究人員報名參加。

獲獎團隊

特邀嘉賓為華為賽題獲獎團隊頒獎

特邀嘉賓為華為賽題獲獎團隊頒獎

特邀嘉賓為OPPO賽題獲獎團隊頒獎

專家點評

華為賽題：智能波束預測與模型遷移

無線Massive-MIMO技術顯著地提升了通信系統(tǒng)的容量，而在高頻場景下，更精準，更低開銷的智能波束成形是實現(xiàn)未來6G通信系統(tǒng)容量更大程度提升的關鍵。選手通過對波束預測與遷移中的問題進行分析，設計了多種有效算法，實現(xiàn)以給定測量開銷獲得準確的波束預測。

參賽選手從數據增強、模型設計、模型遷移、模型訓練方法等研究點出發(fā)，通過對環(huán)境信息、波束數據等進行分析，采用機器學習或者設計神經網絡模型等方法，考慮了不同的訓練方法和遷移方法，實現(xiàn)了精準的波束預測。

選手所采用的技術方案中，基本涵蓋了現(xiàn)有AI技術中的主流神經網絡模型結構和機器學習算法，如transformer、MAE，xgboost等。同時，按賽題要求，將模型預測精度指標和模型泛化能力指標進行結合，三個任務（波束預測、載頻遷移、環(huán)境遷移）下波束預測精準度的平均值達到了0.9以上。

華為賽題：智能分布式無線電地圖構建

無線電地圖的概念是無線通信系統(tǒng)滿足智能城市、智能工廠等6G潛在場景的關鍵工具。透過分布式學習方法，探究6G智能網絡的關鍵技術。選手通過對無線電地圖中的問題進行分析，設計了多種優(yōu)秀算法方案，完成了智能的分布式無線電地圖的構建。

參賽選手從數據增強、模型設計、用戶調度算法、神經網絡結構、模型融合算法和模型上傳下發(fā)時的稀疏化算法等研究點出發(fā)，通過對環(huán)境和數據等進行分析，設計用戶調度算法和神經網絡模型，并同時考慮上下行開銷，完成無線電地圖的構建。

選手在有效控制無線分布式學習系統(tǒng)中的通信開銷（上行通信開銷和下行通信開銷）的影響的同時，所訓練的模型得分（真實信號強度和算法估計信號強度的歸一化均方誤差）均達到20分以上。且通過如動態(tài)量化，剪枝dropout等稀疏化算法，大幅降低了上/下行的通信開銷。

OPPO賽題：面向小樣本條件場景自適應及在線更新需求的無線AI設計

場景化、數據驅動的無線AI解決方案，在獲得高性能優(yōu)勢的同時，也面臨著多場景下的泛化問題，針對不同場景需要承受較高的數據采集成本、較長的訓練時間等以實現(xiàn)適配模型的更新，這對基于AI方案的落地部署提出了挑戰(zhàn)。針對 “面向小樣本條件場景自適應及在線更新需求的無線AI設計”為題目，探索了更為實際的目標場景小數據限制下的無線AI解決方案構建方式。

參賽選手從數據預處理/增強、遷移學習/元學習、模型復雜度控制與在線適配模型選擇等角度出發(fā)，通過對數據、學習、模型、應用等階段的方案優(yōu)化，實現(xiàn)了一系列行之有效的小數據限制下的無線AI解決方案在線更新與場景適配方案。

杜瀅主任進行大賽總結演講

中國信通院移動通信創(chuàng)新中心副主任杜瀅指出，參賽團隊和選手積極貢獻智慧，呈現(xiàn)多樣化解決思路，不斷刷新賽題性能和效率，深刻地體現(xiàn)了技術交叉融合的優(yōu)勢。這些經驗和成果將會應用到后續(xù)6G研究工作中，共同推進6G與AI融合發(fā)展。杜瀅表示，6G和AI融合的學術研究和產業(yè)實踐日益深入，主辦方將再接再厲，集智踐行，共同推動6G成為智能化等應用的高效數字基座。

大賽期間，DataFountain大數據競賽平臺（簡稱DF平臺）為本屆大賽提供全流程的運營服務與技術支持，持續(xù)助力6G與AI融合等技術領域的專業(yè)化人才發(fā)展，推動行業(yè)生態(tài)的良性建設。未來，DF平臺期待與更多政府、企業(yè)、高校及科研院所攜手，展開更多“大數據+”、“人工智能+”相關的競賽探索，遴選國內外頂尖數智技術與人才，為我國的數字化建設和數字經濟發(fā)展再添助力。