8月26日，首屆阿里巴巴3D AI挑戰賽落下帷幕。本屆挑戰賽共有1258支隊伍報名參賽，三個賽道冠亞季軍獲獎名單出爐（文章底部查閱獲獎名單），頒獎典禮將於Alibaba 3D Artificial Intelligence Challenge Workshop (IJCAI-PRICAI2020) 進行。
同時，阿里巴巴淘系技術部開源的3D-FUTURE數據集受到了業界的廣泛讚許與青睞。海內外知名院校和機構，包括斯坦福、UC伯克利、帝國理工、蘇黎世理工、加利福尼亞大學、蘋果、Facebook、清華、北大等，已開始就3D-FUTURE數據集開展相關學術研究。
基於阿里開源的業界首個工業級大型3D傢俱數據集3D-FUTURE，**“3D機器建模技術”可實現高質量高效率的3D建模，未來有望在保證工業級質量前提下，將建模時間從3小時驟降到10秒，並降低9成建模成本。
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阿里開源的3D傢俱數據集3D-FUTURE中的傢俱示意圖
3D模型是未來數字化與智能化的基礎，但3D建模成本高、效率低，設計師通常需1～3小時才能完成單個物體的手工建模。本次大賽旨在利用3D AI技術破解產業難題，共吸引1258支隊伍參加，選手們在阿里開源的3D-FUTURE數據集基礎上，通過深度學習技術，讓AI在10秒內完成3D建模。
大賽其中一條賽道“基於單張圖的3D模型重建”，需參賽隊伍對2D照片中的傢俱進行3D重建，是設計師常見工作之一。來自Zhongjun Wu等人提出的新方法，能根據照片迅速給出3D建模結果，與設計師人工建模匹配度最高，並以79.01分的成績奪冠。通常重建一個3D模型成本在300～500元，通過3D AI技術，可迅速批量重建3D模型，業內估計將降低9成建模成本。
圖為3D建模對比圖，分別為輸入圖片，設計師模型，機器重建模型
阿里巴巴淘系技術資深算法專家 樂田表示：“3D重建是3D機器學習的核心，只有在高質量3D數據集支持下，工業級3D AI建模才能滿足更大規模的產業需求，技術前景廣闊。”阿里3D AI技術已成功應用在淘寶3D購、躺平設計家等場景中，未來還可應用於自動駕駛、VR、AR等領域，將大大提高人機互動、線上商城、室內設計等場景的精確度和豐富度。
三維重建是目前的研究核心與趨勢，也是打造未來數字化世界的基礎。然而，高精度三維重建還停留在研究初期階段，尤其在家居行業的工業落地困難重重。阿里作為互聯網領軍者之一，期望為3D家居高精度重建，叩響工業界的大門，開啟智能家居設計的嶄新時代，為未來的家居設計提供更加便捷，高效的解決方案，以革新家居生活新體驗。
此次競賽總結了業界最先進的高校建模方案，探索並驅動了3D重建工業界建模的方法研究。AI技術將會百倍級壓縮建模時間，大大簡化家居設計時間，為未來降低工業設計成本，提高客戶體驗感提供新方向。在數據為王的時代，業界此前並沒有高質量3D家居開源數據集，這極大制約了學術及工業界在3D高精度重建方面的研究發展。此次，阿里巴巴淘系技術部開源了3D-FUTURE數據集，共包含20,000+高清室內場景專業設計渲染圖，與10,000+工業在用的高精度3D傢俱模型，以及信息豐富的高清紋理和屬性標籤，讓數據驅動的工業級3D建模成為可能。該數據集擁有少見的高清紋理，幾何細節豐富的模型、以及豐富的類別屬性。一經發布，就吸引了斯坦福大學、加州大學伯克利分校、清華大學、香港中文大學等高校及蘋果、Facebook等企業，在該數據集基礎上開展學術和應用的前沿研究。我們將持續維護，完善，提升，並擴充該數據集。
3D-FUTURE數據集主頁：
https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/alibaba-3d-future
2020阿里巴巴 3D AI 挑戰賽獲獎名單如下：
// 賽道一 reconstruction
// 賽道二 retrieval
// 賽道三 segmentation
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