" 總有一天，我會聚集一群夥伴，并找到世界第一的财寶，我要當海賊王！" 試問哪個少年心中，不曾有過路飛一樣的夢想，對探索未知世界、實現人生理想，充滿了向往。
今天，産業數智化正在加速躍遷，雲原生、AI 大模型等核心軟件技術已成爲各行各業數智升級的基石。然而，各行各業中仍然存在大量的數智化難題、難事，這些嚴重依賴專業人才的創造力，這對所有高校開發者來說都是機會。
與此同時，AI 大模型也正在改變軟件開發的傳統範式，承擔起很多常規的開發任務，提供新的工具和方法，幫助開發者提升開發效率，這對高校開發者的技能和知識結構提出了新的要求。
我們注意到一場軟件編程比賽，從中可以發現，AI 大模型正在重塑軟件産業創新，引領軟件創新從雲原生向 AI 原生邁進，成爲高校開發者用技術改變世界的全新工具。
4 月 28 日，2024 華爲軟件精英挑戰賽－" 普朗克計劃 " 全球總決賽剛剛落下帷幕。大賽自 2015 年開始舉辦，目前已經來到了第十屆。其中的 " 普朗克計劃 " 主題，是以德國物理學家馬克斯 · 普朗克命名，代表着華爲期盼通過這一賽事，不斷尋找像普朗克一樣，用技術推動世界進步的人。
今年大賽曆時兩個月，吸引了來自全球 800 多所高校、近 30000 名選手、超 5700 支隊伍參賽。最終，京津東北賽區來自哈爾濱工業大學的 " 元夢之星 " 隊一舉奪魁，赢得全球總冠軍，獨攬 20 萬元獎金。
( 華爲雲 CTO 張宇昕爲冠軍隊伍頒獎 )
欲練英雄志，須明勝負多。本屆大賽都爲高校的軟件人才提供了哪些試煉呢？
今年賽題抽象自華爲雲智能港口真實業務難題，選手通過算法完成運輸船隻智能泊靠、運輸機器人智能揀貨裝貨、基于大模型的運輸問題智能問答、多隊同場次競技等任務，以最大化提升港口物流效率。
本屆大賽不同于以往的特别之處在于，首次把大模型應用開發納入決賽賽題範疇，鼓勵學生将 AI 大模型與産業中真實存在的難題相結合。
可以看到，高校開發者、雲端的 AI 大模型和軟件開發能力、真實的産業應用交彙在華爲軟件精英挑戰賽的舞台上。
透過這場軟件競技賽，我們可以解釋三個問題：爲什麽産業要與 AI 大模型相結合？從高校學生到 AI 開發者，高校軟件開發者如何錘煉産業真正需要的能力與品質？軟件人才想把握 AI 大模型機會，爲什麽會選擇華爲？
少年、産業和 AI 大模型
相逢在華爲舞台
首先要回答第一個問題，AI 大模型重塑千行萬業的大背景下，會給各行各業帶來什麽變化？
港口是航運的起點和終點，也是貿易與物流的樞紐，對促進内外經濟循環、保障産業鏈供應鏈安全穩定有着重要意義。
傳統港口高度依賴人力近端操作集裝箱起重機械，工作環境惡劣、工人勞動強度大、人力短缺，已無法滿足全球海運快速發展的需求，港口自動化、智能化建設已成爲全球港口共同的訴求。
當前，以雲爲底座的創新生态，以 AI 大模型爲代表的創新技術，正在加快重塑千行萬業，港口行業也不例外。通過行業大模型，可以将 AI 大模型技術與港口業務場景進行深度融合，加速智慧港口建設再升級。
在智能港口領域，如何規劃多機器人的任務執行以實現最優調度，如何控制泊位和機器人的配合實現最高運輸價值等都是非常有價值的算法難題。
比如，港口行業作業時間長、作業環境艱苦，員工在高強度工作和複雜環境下容易發生工傷事故，由機器人替代傳統的人工作業，實現智能揀貨、裝貨，可以提高港口工作的安全性，減少人爲事故，提升整體的港口作業效率。
機器人智能揀貨和裝貨技術雖然具有巨大潛力，但要真實落地，算法上的難度不小：需要高效地規劃路線，避免碰撞和擁堵；在複雜多變的港口環境中，保持良好的穩定性；需具備一定的搬運常識，針對不同待搬運貨物采用合适方式完成妥善搬運；具備高精度的感知識别能力，有效抓取貨物……
可以看到，港口複雜的業務場景，與 AI 大模型相結合，可以在提升運營效率、加強安全管理、改進服務質量、降低運營成本等多個方面，收獲巨大的創新紅利。這就需要既了解軟件工程理論知識，又具備 AI 大模型實戰能力，還了解港口行業特定需求的複合型人才。
于是，第二個問題就是，如何試煉和選拔出具備上述能力的軟件精英？
爲了讓選手真正面對産業真實環境，讓賽事更加務實求真，2024 華爲軟件精英挑戰賽的賽題，完全抽象自華爲雲智能港口真實業務場景，通過軟件模拟了智能港口的真實狀态信息，由選手來挑戰這些有價值的算法難題。
初賽階段，選手們就需要克服種種技術難點，通過算法編程方式來操作多個機器人，在給定的港口地圖空間内，完成貨物智能揀貨與裝貨等動作，在限定時間内搬運物品，賺取更多傭金。
複賽階段的挑戰進一步升級。選手們在啓動揀貨之前，要先完成船隻智能泊靠。
所謂智能泊靠，能夠通過精确的控制和避障技術，提高港口作業效率，優化靠泊路徑和操作，減少燃油消耗和碳排放，是智慧港口高水平的表現，也是現代物流發展的重要趨勢。
複賽過程中，選手們不僅要通過精确的泊靠策略，讓船隻在複雜情況下做出最佳決策，還要與智能機器人實現協同作業，提高整體的作業效率和響應速度，完成更多貨物的搬運。同時，租賃機器人是需要花費資金的，選手們要在完成技術挑戰的同時，對投入産出比進行權衡，實現收益最大化。
如果你覺得這已經很 " 難爲 " 在校學生了，那決賽則将比賽推進到了 " 地獄模式 "。
決賽階段，賽題進一步升級。選手需要通過代碼操作 10 個機器人完成物品遞送，操作 5 艘船智能泊靠，多任務協作的算法挑戰更大。同時，多個隊伍會在同場次進行 PK 對抗，機器人會出現争搶同一個貨物資源的情況，讓賽況變得更加焦灼緊張。
針對貴重物品，爲确保貴重物品在運輸過程中妥善處置（避免損壞并進而産生賠償），在決賽階段，當選手機器人拿取貴重物品時，需回答運輸注意事項相關問題（考驗機器人是否具備運輸當前貴重物品的必備知識儲備）。回答問題時，選手程序可以借助大賽平台提供的大模型服務接口來輔助進行問題回答。
決賽多隊 PK 的對抗過程，通過可視化賽況播放，極具觀賞性，讓更多觀衆感受到了軟件競技的魅力，以及學生們用算法改變世界的激情。
借此機會，選手們可以在真實業務場景上手實踐大模型這一先進技術。
在比賽過程中，選手也可以通過華爲雲提供的軟件開發生産線 CodeArts，如需求管理服務、代碼托管平台、代碼檢查服務等工具，來提升代碼開發效率和質量。
決賽階段，當多隊 PK 的機器人發生沖突時，選手們就需要通過問題搶答的方式，來争奪貨物搬運權。一些隊伍可以通過大賽提供的大模型服務 REST 接口，利用大模型的問答能力來自助回答提問，完成相關比賽任務挑戰。
優秀的算法離不開澎湃算力的支持，本次比賽中，選手們所使用的大模型服務由華爲雲昇騰 AI 雲服務提供算力資源。選手們不僅可以近距離接觸并學習大模型服務編程技術，還可以充分體驗到華爲昇騰體系大模型服務的優異表現。
總結一下，本屆華爲軟件精英挑戰賽，作爲首個将 AI 大模型與軟件開發技術、高校軟件精英、智慧港口真實業務相結合的舞台，通過激烈的競技形式，成爲華爲吸引和挖掘全球優秀的軟件精英的有效途徑。
雲與 AI 時代
" 讓天才成群而來 "
透過這場比賽，我們可以回答第三個問題：雲與 AI 時代的軟件創新，年輕人爲什麽選擇華爲，作爲個人所學與産業所需的聯接點？
面向飛速發展的智能世界，華爲對人才和技術科研投入的重視毋庸置疑。
在多元算力領域、AI 領域、雲原生的核心軟件領域，華爲敢于突破核心技術，敢于構建創新技術生态，敢于把最前沿的軟件技術能力和真實業務場景，通過華爲軟挑賽舞台，爲更多少年開發者架起橋梁，讓近 23 萬大學生在比賽中成長，其中 2000 多名軟件精英選擇加入華爲。
數據顯示，華爲 2023 年研發投入達到 1,647 億元，占全年收入的 23.4%，十年累計投入的研發費用超過 11,100 億元。在龐大研發費用的支撐下，華爲不拘一格廣納世界英才，讓天才少年、科學家成群而來，攻堅克難。
另一方面，軟挑大賽吸引到全球大學生參賽的緣由在于，華爲雲重視将自身的技術優勢、産業真實需求、開發者生态三者結合在一起。
2023 年，華爲發布了軟件代碼倉、需求管理、測試管理等 23 款軟件開發工具，打造全生命周期的軟件開發生産線 CodeArts；發布盤古大模型 3.0 和昇騰 AI 雲服務，在華爲雲昇騰 AI 雲服務百模千态專區，企業和開發者可以直接使用業界主流的開源大模型，如 LLAMA，GLM 等；聯合數十家工具軟件企業，聯合打造硬件開發生産線 CraftArts，幫助業界持續提升研發工具的質量和效率。" 未來許多設計工具也将上華爲雲公開給社會應用。"
同時，華爲雲希望讓各行各業客戶可通過雲服務、軟件技術獲得巨大價值，讓 AI 與行業深度結合，讓基礎軟件能力能夠共享、共赢。這需要千千萬萬的開發者去探索和嘗試，需要一批又一批的人才走向智能化浪潮。
作爲本屆大賽的承辦方，華爲雲爲所有參賽選手提供涵蓋超 17 個技術領域的 1000 多門高質量培訓課程免費學習、110 多個雲上實驗免費演練和 500 張華爲雲微認證代金券等，幫助選手們進一步學習最前沿的開發技術。
通過大賽，華爲雲提前爲選手們打開了雲與 AI 大模型時代的機遇，推開那扇未來之門。
正如華爲雲 CTO 張宇昕所說：" 我們希望通過華爲軟件精英挑戰賽吸引全球最優秀的軟件人才，與華爲一起攀登技術高峰，用所學的軟件知識和所掌握的創新技術，服務于千行萬業和國民經濟發展，用軟件爲中國的千行萬業創造更美好的未來。"
回顧十年華爲軟挑大賽曆程，華爲用濃郁的軟件創新技術底蘊，廣闊的産業機會，以及對人才和研發的戰略投入，吸引了衆多軟件精英成群而來。
當下 AI 大模型浪潮方興未艾，正在呼喚新一代軟件精英，勇敢踏上 " 航海家 " 的探索之旅。通過大賽的舞台，青春湧動的軟件精英正從華爲出發，奔赴産業的星辰大海，智能世界的彼岸就一定會抵達。
