11月5日，阿里云公布了和德國航空航天中心（DLR）將聯手舉辦天池大賽，召集全球的開發者以衛星數據為基礎，開發城市發展分類評估解決方案，從而嘗試解決城市化給全球帶來的挑戰。評委將從眾多參賽作品中評選出最具實用性且高效的算法。

德國航空航天中心（DLR）是德國的國家級航天太空、能源與交通運輸研究機構，其主要任務是地球與太陽系探索，以及開發保護環境的科技、通訊、交通運輸與能源。其地球觀測中心應用衛星探測的城市數據，來協助、規劃城市發展。

圖片來源：DLR

本次競賽中，參賽者將嘗試使用來自歐洲地球觀測衛星Sentinel-1和Sentinel-2的數百萬個匹配圖像塊的數據集來進行分類。數據集將包括覆蓋42個城市的雷達和多光譜傳感器數據。競賽的目標是將數據分類到17個局部氣候區（local climate zone），這將有助于為城市規劃者確定解決方案。例如，該數據可能用于量化城市熱島大小或繪制城市地形。

聯合國預計，2050年全世界68％的人口將居住在城市。隨著世界各地越來越多的人口大量涌入城市，城市規劃者和運營機構都面臨著巨大的挑戰：如何確保城市化給大家帶來好處而非災難。

圖為德國宇航中心遙感研究所所長Bamler教授、阿里云德國大區總經理程戟簽署合作協議

“許多國家和城市面臨的挑戰是不知道有多少人涌入某個城市，以及個別社區發展現狀。為了解決這些問題你需要例如3D模型，來顯示現有建筑物的密度和高度。但以前，地球觀測專家和數據科學專家對彼此一無所知。”德國宇航中心遙感研究所所長Bamler教授表示，“在AI時代，我們有能力比以前更有效地利用所收集的圖像數據和合適的算法進行必要的分類。” 

德國航空航天中心科學家朱曉香教授解釋稱，借助先進的處理技術，Sentinel雷達和光學衛星產生大量的觀測數據，可以將其用于解決城市化的研究；這些研究并不局限在德國，而是全球范圍內。“我們很自豪能夠共同組織這次競賽，世界領先的數據科學家將利用我們的數據為未來創造切實可行的解決方案。同時我們也期待看到德國地球觀測界的創新。”

據了解，阿里云此前舉行了眾多面向全球開發者的算法大賽，包括與F1世界冠軍阿隆索聯合探索賽車手培養新模式；與英國國家氣象局（Met Office, United Kingdom’s national meteorological service）合作，為未來“反重力無人飛行器”尋找最佳航線等等。

參加競賽的全球開發者可以依靠天池平臺完備的機器學習知識體系、社區選手的精彩分享來免費進行機器學習課程，從而快速入門人工智能領域。目前，阿里云開發者平臺“天池社區”已經匯聚了來自93個國家和地區的20多萬位開發者。