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2021年5月26日，由中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)、清華大學(xué)、北京科技大學(xué)聯(lián)合舉辦的“車用人工智能”專題分會(huì)在北京亦創(chuàng)國(guó)際會(huì)展中心成功召開。作為2021年國(guó)際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)年會(huì)（CICV2021）重要專題分會(huì)之一，此次會(huì)議聚焦智能汽車與人工智能的交叉領(lǐng)域，涵蓋感知、決策和控制等應(yīng)用方面，主題包括但不限于：運(yùn)載工具的智能控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化、數(shù)據(jù)與模型混合驅(qū)動(dòng)智能、分布式學(xué)習(xí)與群體智能、人工智能芯片與加速計(jì)算、可解釋性/安全性保障等。

清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院副院長(zhǎng)李升波教授擔(dān)任本次會(huì)議主席，并主持會(huì)議上半場(chǎng)。北京科技大學(xué)控制科學(xué)與工程系主任丁大偉教授擔(dān)任會(huì)議聯(lián)合主席并主持會(huì)議下半場(chǎng)。

清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院副院長(zhǎng)李升波

北京科技大學(xué)控制科學(xué)與工程系主任丁大偉

會(huì)上，來自國(guó)防科技大學(xué)、地平線、天津大學(xué)、希捷科技有限公司、科大訊飛股份有限公司、清華大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的8名專家學(xué)者發(fā)表精彩主題演講，論壇互動(dòng)氣氛熱烈活躍。

首先，國(guó)防科技大學(xué)智能科學(xué)學(xué)院智能科學(xué)技術(shù)系主任徐昕老師分析了智能車輛由于動(dòng)力學(xué)模型復(fù)雜性和不確定性帶來的優(yōu)化控制問題，介紹了智能車輛自學(xué)習(xí)優(yōu)化控制技術(shù)的若干研究進(jìn)展，包括結(jié)合近似策略迭代的自學(xué)習(xí)PID控制方法、多核在線學(xué)習(xí)控制方法、滾動(dòng)時(shí)域強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法等，針對(duì)車輛縱向和側(cè)向優(yōu)化控制問題，給出了有關(guān)智能汽車自學(xué)習(xí)優(yōu)化控制的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最后對(duì)未來的研究方向進(jìn)行了分析和展望。

國(guó)防科技大學(xué)智能科學(xué)學(xué)院智能科學(xué)技術(shù)系主任徐昕

地平線BPU算法負(fù)責(zé)人羅恒指出人工智能的實(shí)現(xiàn)需要機(jī)器在物理世界持續(xù)、自動(dòng)化演進(jìn)，背后的推動(dòng)力將來自于不直接依賴人的計(jì)算和數(shù)據(jù)系統(tǒng)。隨著數(shù)據(jù)的增加、隨著計(jì)算量的增加，機(jī)器學(xué)習(xí)的精度不斷提升，而這就是實(shí)現(xiàn)人工智能最核心的點(diǎn)。此外，羅恒博士重點(diǎn)介紹了在AI對(duì)算力要求越來越高的情況下如何評(píng)估AI芯片的性能以及面向高速演進(jìn)的算法如何定義未來AI芯片的目標(biāo)。最后，羅恒博士重點(diǎn)介紹了地平線結(jié)合特斯拉的實(shí)踐開發(fā)的新范式—軟件2.0。

地平線BPU算法負(fù)責(zé)人羅恒

隨后，天津大學(xué)自動(dòng)化系主任左志強(qiáng)教授針對(duì)最常見的標(biāo)準(zhǔn)城市道路無人駕駛應(yīng)用場(chǎng)景，提出一種基于貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的高速無人駕駛汽車運(yùn)動(dòng)決策和規(guī)劃策略。與一般的風(fēng)險(xiǎn)模型相比，該種風(fēng)險(xiǎn)模型將主車的加速度因素考慮在內(nèi)，從而獲得更為準(zhǔn)確的行為決策結(jié)果。然后根據(jù)決策得到的最優(yōu)行為，使用“多項(xiàng)式-模型預(yù)測(cè)優(yōu)化”方法得到安全的參考軌跡。針對(duì)像校園和鄉(xiāng)村道路這類低速應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了一種基于行為策略的無人駕駛汽車運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。

天津大學(xué)自動(dòng)化系主任左志強(qiáng)

緊接著，希捷科技有限公司新興市場(chǎng)高級(jí)業(yè)務(wù)代表董志南先生隨重點(diǎn)介紹了Seagate針對(duì)自動(dòng)駕駛/高精地圖研發(fā)的數(shù)據(jù)流動(dòng)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)管理進(jìn)行的深入研究。希捷已經(jīng)形成了全棧式，端到端的數(shù)據(jù)管理方案，涵蓋了：端--邊緣--云--管理 的4個(gè)維度。幫助自動(dòng)駕駛/高精地圖工程人員優(yōu)化：前端數(shù)據(jù)采集，邊緣數(shù)據(jù)遷移，邊緣計(jì)算，核心云數(shù)據(jù)中心構(gòu)建，數(shù)據(jù)與設(shè)備管理。

希捷科技有限公司新興市場(chǎng)高級(jí)業(yè)務(wù)代表董志南

科大訊飛股份有限公司汽車座艙多模感知產(chǎn)品線總監(jiān)高萬軍指出多模感知是以視覺和語(yǔ)音雙模的融合感知來達(dá)到高可靠的人機(jī)交互。隨后，高總提出當(dāng)前多模感知興起的技術(shù)要點(diǎn)：1）高可靠語(yǔ)音感知—多模語(yǔ)音全鏈路感知：麥克風(fēng)陣列、多模語(yǔ)音識(shí)別等；2）高可靠疲勞感知—多模疲勞感知、顯性疲勞感知（perclos ）、隱形生理指標(biāo)檢測(cè)（血壓、心率）；3）高可靠駕駛安全監(jiān)測(cè)—分心感知、行為感知、抽煙、打電話、危險(xiǎn)行為檢測(cè)，駕駛分心感知；4）高覆蓋生物感知—多模生物認(rèn)證：情緒識(shí)別、年齡&性別檢測(cè)、聲紋識(shí)別、人臉識(shí)別。最后，高總介紹了科大訊飛座艙多模感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)以語(yǔ)音和視覺為核心，提供車內(nèi)多模態(tài)人機(jī)交互和駕駛安全檢測(cè)的完整解決方案。

科大訊飛股份有限公司汽車座艙多模感知產(chǎn)品線總監(jiān)高萬軍

清華大學(xué)助理教授陳建宇博士系統(tǒng)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本要素以及其如何對(duì)無人駕駛問題建模，并重點(diǎn)講解將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于無人駕駛中的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：（1）帶安全約束的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：不同于游戲等應(yīng)用，無人駕駛對(duì)安全性的要求極高。報(bào)告將介紹如何為強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入安全機(jī)制，包括約束的設(shè)計(jì)、以及帶約束強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法與分析；（2）帶傳感器感知模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：無人駕駛所處的環(huán)境是部分可觀測(cè)的，需要通過傳感器接收到的時(shí)序信號(hào)來做出決策。報(bào)告將介紹如何為強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入部分可觀的設(shè)定，并在此條件下求解最優(yōu)的控制策略；（3）可解釋的自我學(xué)習(xí)型自動(dòng)駕駛：對(duì)于自我學(xué)習(xí)型自動(dòng)駕駛技術(shù)，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略的可解釋性十分重要。此外，陳博士還系統(tǒng)介紹了如何通過隱變量強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及隱變量解碼的方法來給自我學(xué)習(xí)型無人駕駛提供可解釋的功能。

清華大學(xué)助理教授陳建宇

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員張啟超老師簡(jiǎn)單介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛現(xiàn)在的發(fā)展現(xiàn)狀，用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)來處理自動(dòng)駕駛決策和控制，包括換道的場(chǎng)景、路口通行的場(chǎng)景以及環(huán)島或者由多個(gè)場(chǎng)景組成的城市道路場(chǎng)景下的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，以及用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)做自主探索的研究。

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所

復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員張啟超

最后，清華大學(xué)自動(dòng)化系助理教授黃高博士帶領(lǐng)大家回顧了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)，分析了有利于提升模型性能的設(shè)計(jì)方法與原則，并探討了近期面向移動(dòng)設(shè)備的輕量化卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法。隨后，黃高博士著重介紹了一類在推理過程中能夠根據(jù)輸入的變化改變自身結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型-動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。相較于當(dāng)前主流的靜態(tài)深度模型，如ResNet、DenseNet和MobileNet等，動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)能夠針對(duì)輸入的變化相應(yīng)地調(diào)整自身的深度、寬度或者參數(shù)值等，實(shí)現(xiàn)計(jì)算量的“按需分配”，進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)的效率，降低系統(tǒng)功耗。最后，黃高博士還介紹了適應(yīng)樣本變化和適應(yīng)空間變化的兩類動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，并討論現(xiàn)有方法的局限以及未來發(fā)展前景。

清華大學(xué)自動(dòng)化系助理教授黃高

會(huì)后，李升波教授、丁大偉教授、左志強(qiáng)老師、黃高老師、陳建宇老師、張啟超老師合影留念。