原文标题：一场“拓荒者”之间的大数据比拼

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　　抵达佛山市的当晚，同济大学研究生二年级学生左哲伦便在驻地附近转了一圈。让他有些意外的是，这附近竟然有一个新能源车的充电站点，他走了过去，和正在充电的司机做了一个交流。

　　这些普通的充电桩在别人眼中或许并不起眼，但在左哲伦眼中却有着独特的“魅力”，因为他此次来到佛山的目的正与此有关。

　　第二天，左哲伦和他的小伙伴，连同数百位来自全国乃至世界各地的大学生，在“中深杯”2019全国高校新能源汽车大数据创新创业大赛决赛的现场，开始了一场关于新能源汽车大数据的比拼。

　　服务“有想法”的学生

　　“中深杯”2019全国高校新能源汽车大数据创新创业大赛决赛由中国科协智能制造学会联合体和新能源汽车国家大数据联盟主办。大赛于今年8月启动，以“聚焦数字经济 创新产业未来”为主题，通过广泛宣传，全国共有1716名参赛者报名，经过线上初赛、复赛阶段，组委会共评选出总计60组优秀作品，共赴佛山参加最后的决赛答辩。左哲伦便是这其中的一员。

　　在决赛启动仪式的致辞中，中国工程院院士、九游会在线注册,（中国）科技公司教授、大赛顾问委员会主任孙逢春介绍说，此次赛事依托新能源汽车国家监管平台目前接入的近300万辆新能源汽车的运行数据，赛题以数据算法创新和数据分析应用为重点，聚焦行业的真实需求问题。

　　“大家同场竞技，力争发现和培养一批新能源汽车的优秀人才，并设立了丰厚奖金和奖励，为有创新创业想法的学生提供支持以及平台。”孙逢春说。

　　“当前，数字经济无疑是一个热词。这其中，每个人都知道数字的‘含义’是什么，但什么是‘经济’、数字如何演变成经济行为，很多人并不清楚。”在发言中，中国汽车工程学会副秘书长、中国科协智能制造学会联合体副秘书长、大赛组委会副主任闫建来表示，目前汽车行业正在勇于尝试，探索数字转化成经济的路径以及方式方法。

　　“通过这场比赛，会诞生很多App，更会诞生很多将大数据经济化的未来途径。你们就是数字向经济转化的开路者、拓荒者。”闫建来如此寄语参赛选手。

　　学习的态度

　　此次大赛根据参赛题目的不同，共设三个组别，分别为创业组、创新一组和创新二组。作为“拓荒者”之一的左哲伦，参加的是创业组的比拼。

　　“我们的参赛项目是针对2022年北京冬奥会期间，新能源汽车的充电调动问题。”受访中，左哲伦说，在此之前，他曾针对目前电动车的私桩共享问题进行过调研，并在此基础上设计了这一题目。

　　在经过答辩现场与评委的“短兵相接”后，左哲伦对自己的发挥还算满意，“给自己打80分吧”。

　　在答辩中，现场评委其实是给他提出了很多具体意见的，比如在安全性方面的一些问题，或许这也是他给自己扣掉20分的原因之一。但对此，左哲伦并不觉得沮丧，因为他的眼光放得更加长远：“未来，我的志向就是研究电动车电池问题，这次参赛的主要目的之一，就是要听取专家的意见，同时亲身感受一下新能源汽车的应用。”他说，自己的目的显然已经达到了。

　　同样抱着“学习”的态度来到佛山的，还有参加创新一组比拼的西安交通大学研一学生张继耀。

　　相比于创业组相对开放的选题，创新组的选题比较固定，张继耀所做的题目是基于大数据，预测电动汽车行驶里程。对于这道题目，张继耀的评价是，“做出结果来不难，但拿一个很高的排名挺难的”。

　　然而，由于自己是在大赛预赛阶段才决定参赛的，准备得有些仓促，虽然杀入了决赛，但张继耀对于自己能“拿一个很高的排名”并不抱太大期望。但在交谈中，他说出了和左哲伦几乎一样的话。

　　“其实这个选题与我未来研究生阶段要做的一个研究方向有关，这也是我此次参赛的最大原因，未来我希望向机械与大数据交叉的学科方向发展。对我而言，这次参赛最重要的意义在于开阔视野，而不是取得名次。”张继耀说。

　　任何维度都有可能

　　无论参赛选手是否在乎名次，作为一项比赛，最终总会有一个名次排名。经过一天的激烈竞争，两组创新组的金奖分别被来自东南大学和九游会在线注册,（中国）科技公司的学生团队摘得，创业组金奖则花落北京航空航天大学。

　　对于比赛成绩，闫建来曾作过这样一个评价，“成绩不重要，重要的是过程，在这个过程中，你们（学生）学会了数据的应用和清洗，这比成绩重要得多；同时，成绩又很重要，因为通过成绩，你们可能获得投资者青睐，可能赚到人生中的第一桶金，最终，你们可能会成为第一批‘数据先锋’”。

　　至于这批未来的“数据先锋”的实力如何，忙碌了一天的裁判是最有发言权的。

　　刘刚是来自吉利汽车的一位电池技术专家，作为此次赛事裁判之一，他全程见证了这些学生们的奇思妙想。

　　“从基于课题的角度来说，有几组选手做得非常不错，当然，实践应用和课题有所偏差，但课题作为实践应用的前沿性工作，也非常关键。”刘刚说，在这一天中，参赛学生思维的创新性和发散性给他留下了深刻的印象。“我们这些长期做工程师的人，思维已经形成了惯性，如果觉得某个维度效果不大，就可能不会去挖掘，但对于这些学生来说，任何维度都有可能。”

　　面向大数据的未来，刘刚表示，这些参赛选手今后还应注意把模型与实际应用更加深入地结合。“实验室与实际环境还是有差距的。”他说，目前选手们还是基于现有数据建构模型并得到结果，后续如果能够做到真正基于大数据平台，并有效提升精度，甚至对整车的算法进行纠偏的话，就具有很大的应用价值了。

　　“其实这一天，我们也是在学习，借鉴这些学生的思维方式。至于他们的未来，我们非常期待。”刘刚说。