十年“芯”路,嵌入未來

　　2012 年7月25日，“2012英特爾杯大學生電子設計競賽嵌入式系統專題邀請賽”在上海交通大學落下帷幕。作為中國大學生科技競賽中最具有影響力的賽事之一，英特爾杯嵌入式設計大賽重在激發大學生的創新能力，培養大學生創新思維、動手實踐能力和協作精神，并對促進高校教育改革實踐，探索電子信息類拔尖創新人才的培養模式起到了積極的影響。

　　2012英特爾杯嵌入式設計大賽采用了最新的基于英特爾凌動E6x5C系列處理器的嵌入式平臺，并引入業界先進的可定制化嵌入式操作系統Yocto，評審重點考察設計的創新性，同時增加了對設計作品產業化方面的關注。最終，來自香港中文大學的“殘疾人手語交流輔助系統”項目憑借其創新的設計和項目所體現出的人文關懷獲得大賽的最高榮譽“英特爾杯”。

　　來自教育部高等教育司、工業和信息化部人事教育司、教育部評估中心、上海市教育委員會、上海交通大學、競賽組委會及專家組、英特爾公司的領導以及企業界人士濟濟一堂，與各參賽院校的教師和同學代表一同出席了大賽的頒獎典禮。

　　競賽組委會主任，中科院院士、工程院院士王越教授表示：“嵌入無處不在，嵌入式系統為人類生活水平的提升做出貢獻。因此在英特爾支持下舉辦了10年的嵌入式設計大賽具有非常重要的現實意義，不僅通過引入最先進的技術和平臺激發學生的創新能力，并且促進了各大高校嵌入式技術相關課程的設立、教學內容的更新，積極推動了教育改革。”　　

　　英特爾中國執行董事戈峻在頒獎典禮上表示：“英特爾杯大學生電子設計競賽10年的成功舉辦，不僅標志著大賽本身成為集中展示國際大學生創新潛力的舞臺，更體現出英特爾對于促進產學研合作、培養創新型人才做出的不懈努力。英特爾矢志不渝地支持中國教育，在高等教育領域攜手政府、大學與合作企業，共同鼓勵學生學習前沿技術、提高創新能力。期待大賽的未來有更多精彩，為創新型國家的建設起到切實的推動作用。”

　　組委會秘書長、專家組副組長、上海交通大學徐國治教授指出，創新的關鍵是實踐。在大量實踐的過程中，熟練了，有了新的發現，就有創新了。所以，培育創新的意識是此競賽的主要目的。就像洋雞蛋和土雞蛋的產生一樣，傳統的是讓小雞自己去找食，而洋雞蛋是精飼料喂養出來的。當然有人很欣賞洋雞蛋：個頭大，產量高;土雞蛋個頭雖小，但營養價值較高，因此價格也較貴。

　　因此，對于學生來說，競賽重在參與，以學生得到鍛煉和提高為主，由學生自己發揮去做。這樣的機會能逼著學生仔細去想、仔細去做。尤其針對一個處理器怎樣發揮，并實現一個完整的系統，怎樣從頭到尾把各個過程經歷一遍，這是一種很重要的實踐。

　　英特爾杯嵌入式設計大賽經過10年的發展，競賽機制逐步完善，國際化程度進一步增強，共吸引了來自12個國家和地區的160支隊伍參賽，而且國際影響力與日俱增，其成功模式已經在全球范圍內被印度、墨西哥、馬來西亞和美國等國家進行復制。大賽有效促進了高校電子工程和信息技術課程的發展與創新，改進了相關課程教學體系和實驗內容設置，對學生工程實踐素質和動手能力的培養等方面起到了積極的促進作用，進一步提升了高校素質教育的實施和促進教育質量的提高。　　

　　大賽采用英特爾第一款可配置的凌動處理器平臺E6x5C系列作為大賽指定的設計平臺。E6x5C系列處理器配備了英特爾專為智能系統應用開發的凌動E600系列處理器，既滿足系統設計對靈活性的要求，也簡化了設計的復雜性。同時在軟件方面引入可定制化的嵌入式Linux系統——Yocto系統，將學生從繁瑣的底層系統配置中解放出來，從而將精力集中在開發上層應用程序上。不僅如此，英特爾與合作伙伴的技術團隊通過英特爾軟件網絡的大賽社區(http://software.intel.com/zh-cn/esdc2012 )為參賽學生提供了全程的在線技術支持與指導，包括技術培訓、平臺資源支持與在線答疑。為了促進產學研相結合在頒獎活動前的作品展示環節，英特爾還邀請了業界的合作伙伴來參觀大賽獲獎作品并與學生交流。

　　本屆大賽的參賽作品中涌現出大量的緊密結合行業熱點與市場需求的創新設計成果。今年“英特爾杯”的獲得者是來自香港中文大學的團隊，他們的“殘疾人手語交流輔助系統”利用Microsoft Kinect記錄手語手勢的三維坐標，通過機器學習和優化算法，在英特爾凌動平臺上實現了將手語翻譯成文字和語音的功能。這個項目能夠促使聾啞人與更多不懂手語的人自然地交流，尤其對因身體原因和教育資源缺乏而難以自然交流的聾啞兒童具有積極的意義，該項目可以幫助他們像正常人一樣接受良好的教育，獲得更多的快樂并健康地成長。大賽不僅成功培養了學生的創新思維及動手能力，也體現了大學生對社會民生的關愛和責任。

　　同學們在競賽中也克服了很多困難，展示了自己的才能。香港中文大學的陳俊杰同學說，他們是大一學生，之前不懂手語，也不太會說普通話，因此，很多東西是全新的，在學校里無法學到或還沒有學到，需要自學。在技術方面，難點是需要告訴機器如何識別手語的動作，還有怎樣處理3D軟件的數據，比如換一個角度做動作，機器也同樣可以識別。經過努力，他們在短短的三四個月時間里成功實現了方案。