初夏的銀川還有一份清涼，但銀川市第三十一中學的學生們，正在火熱的進行著亞馬遜雲科技Amazon DeepRacer全自動駕駛賽車的實踐。
2021年亞馬遜雲科技就發起了「AI在未來」公益計劃項目，項目由亞馬遜雲科技與中國光華科技基金會共同合作開展、專注於青少年人工智慧和機器學習質素和能力培養的一個公益項目。
通過亞馬遜雲科技全球領先的人工智慧學習工具Amazon DeepRacer全自動駕駛賽車為基石，依託中國光華科技基金會在社會化動員、項目化推進方面的優勢而落地執行。
5月9日，銀川市第三十一中學也成為了「AI在未來」公益計劃項目校，同時也落地了「AI在未來」公益計劃首個人工智慧體驗中心。中國光華科技基金會、亞馬遜雲科技、寧夏團區委、銀川市政府和銀川團市委的各方代表共同見證了「AI在未來」項目校的落成。
新學年，新提升
今年「AI在未來」公益計劃項目已經進入第二學年，截至目前，共有65所學校的超過6500名學生參與到了項目中，第二學年共有四個省份的40所學校參與到項目中。
少年智則國智，我們相信科技創新的根本在於人。亞馬遜全球副總裁、亞馬遜雲科技大中華區執行董事張文翊表示，亞馬遜雲科技希望通過「AI在未來」公益計劃將豐富的全球教育和培訓資源帶給更多中西部學校的學生，點亮他們的科技夢想。
亞馬遜雲科技正與中國光華科技基金會一起，持續擴大項目的覆蓋範圍，將人工智慧體驗中心打造成同學們交流學習的大本營，支持他們在科技探索的道路上乘風破浪、勇敢追夢。
「我們有信心攜手亞馬遜雲科技，將『AI 在未來』項目打造成在公益行業在科技教育領域的標杆，也希望亞馬遜雲科技和社會各界持續關注中西部地區科普教育事業的發展。」中國光華科技基金會黨委書記、理事長梅峰說道。
基於第一學年的經驗，項目在第二學年進行了兩方面的提升，包括課程內容的提升和項目設計的豐富性。
課程內容上，適當減少理論課程，更多上手實踐；為每個省份配備人工智慧體驗中心；加大教師培訓力度，給學生提供更長時間、更充分、更個性化和更具指導性的培訓，最終能夠提升孩子的學習體驗。
項目設計上，引入了人工智慧體驗中心；以賽促學，增加孩子在校際方面的交流和體驗，除了線上還有線下比賽，最終有機會進入夏令營和全國聯賽；提供「AI在未來」獎學金；打造輕量化支持模式。
亞馬遜雲科技大中華區公共關係及企業社會責任副總裁張颯英指出，Amazon DeepRacer是有一定門檻的，把它推向青少年必須從課程上更加適應孩子們的知識水平、學習進度，而且還要能激發孩子的學習興趣。
「AI在未來」公益計劃項目為期三年，涵蓋了從老師培訓、學生課程的開展、人工智慧體驗中心的捐贈、相關賽事的開展等，長期對老師和學生進行持續的投入。項目不僅僅是一個簡單的比賽，希望學生在學習的過程中不止學習人工智慧和機器學習的基礎知識，而是鍛煉思維、啟發創新，將來用這套理論解決現實世界的困難和問題。而且亞馬遜雲科技也不是簡單的捐出硬體，還配備了專人指導，擁有整套課程，以及完整的項目機制，包括合作夥伴來長期支持和跟蹤，保證老師和學生能用到、用好，在這個過程中提升自己。
據介紹，體驗中心配備電腦、賽車和賽道等設施並培訓專業科技老師進行運營，將開放給項目省內所有高中，為學生日常的培訓和比賽提供場地、硬體資源與技術支持，讓同學們在實踐中進一步掌握人工智慧知識，在競技中提升解決真實世界中複雜問題的能力，將項目的影響力和可持續性提升到更高的水平。
本學年，繼寧夏之後，亞馬遜雲科技將與中國光華科技基金會在青海、四川和山西三個項目省落地三家體驗中心，幫助更多中西部地區的青少年開啟人工智慧學習之旅。
Amazon DeepRacer最適合推動學習人工智慧
「AI在未來」公益計劃是圍繞Amazon DeepRacer，通過提供人工智慧課程、師資培訓、組織Amazon DeepRacer比賽以及夏令營等活動，幫助青少年學習和實踐人工智慧前沿技術。
Amazon DeepRacer是一款由強化學習、3D 賽車模擬器驅動的 1/18 比例的全自動駕駛賽車。學習者可以在線上模擬器中訓練、評估和調整強化學習模型，將自己的模型部署到 Amazon DeepRacer 上進行實踐。
亞馬遜雲科技大中華區數據技術專家團隊總監王曉野表示，Amazon DeepRacer的賽道不是直線，所以並不是單純比速度，核心是要在速度和穩這兩者之間取得平衡。
所以操作者需要給Amazon DeepRacer賦予一個「大腦」，這個「大腦」也就是機器學習里所講的模型。在亞馬遜雲上的控制台，可以模擬小車整個賽跑過程。同時學生、參賽選手可以利用Amazon DeepRacer上的攝影機收集數據，幫助訓練Amazon DeepRacer的「大腦」模型，整個訓練背後需要大量的算力，這些都是亞馬遜雲科技在項目里提供的。
Amazon DeepRacer跟機器學習的關係或者跟AI的關係總結起來主要有三個「一致」，從這三點看來，亞馬遜雲科技認為通過Amazon DeepRacer來推動學生學習機器學習是最合適的。
第一，原理一致。Amazon DeepRacer背後需要一個跑得快又不出圈的「大腦」，這和如今各行各業應用背後所需的AI能力一模一樣，是機器學習的原理，也叫做強化學習或者增強學習。
第二，過程一致。學生學習和改進Amazon DeepRacer算法的過程，比如如何收集數據、訓練模型，構建這樣的「大腦」等，都和同樣運用機器學習原理的網際網路推薦算法的過程是完全一致的。
第三，體驗一致。學生比賽和學習的過程，需要反覆設定目標並反覆嘗試、調整，最終實現這個目標的過程，這個和真實生活中無論是科研，還是工作感受的體驗都是完全一致的。
亞馬遜雲科技將訓練模型的過程進行簡化，降低了門檻，學生在沒有任何基礎或者理論的前提下，也可以以點擊的方式，把整個流程跑通，訓練出一個模型，讓車就可以跑。王曉野說，每個步驟都有一部分定製的能力，包括速度、轉角，還可以幫學生生成代碼等，學生還可以自己對代碼做一些改造。
除了「AI在未來」公益計劃以外，亞馬遜雲科技也通過Amazon DeepRacer針對客戶、內部員工進行相關培訓。
無論在深入性，還是執行性，「AI在未來」公益計劃都是非常獨特的公益項目。亞馬遜雲科技也希望在當下，能夠把前沿的科學技術帶給更多的孩子，「AI在未來」公益計劃項目在當下則具有非常獨特和深遠的意義。
