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交通運輸部總工程師周偉致辭

常熟市人民政府市長周勤第致辭

國防科技大學徐昕教授做了題為“Autonomous Learning for Decision-making and Control of Intelligent Vehicles”的報告。在報告中，徐昕教授介紹了他們的工作：如同Deepmind將增強學習用于AlphaGo上大大加強了狗在圍棋上的能力，國防科大發(fā)現(xiàn)增強學習能夠很好地幫助智能車在決策以及控制部分實現(xiàn)自我學習。其中面臨的挑戰(zhàn)主要是進行多目標學習以及在線學習的效率問題。而新的特征表示方法和滾動優(yōu)化策略能夠比較好地提升學習效率。作為一項前沿研究，徐昕團隊認為這項研究的未來還有5點工作可做，包括改善表示學習的方法，以使增強學習更加有效；實現(xiàn)深度增強學習在復雜環(huán)境下的加速；為了自動駕駛的安全，仍需要在增強學習中加入一些領域知識（或預置知識，domain knowledge）；發(fā)展一些新方法，根據(jù)現(xiàn)實情況的反饋學習，并且進行自動反饋；降低增強學習參數(shù)的敏感度，降低人為干預度。在實際情況中應用平行增強學習的方法。

慧拓智能機器有限公司CEO、中山大學無人車研究中心主任陳龍在題為“Parallel Driving: Framework, Theoretical Development, and Applications”的報告中認為，平行駕駛首先一個概念是平行學習，它能夠從既有數(shù)據(jù)中進行學習，并且創(chuàng)造出新的數(shù)據(jù)，能夠進行預測性的學習。將其運用于自動駕駛車輛上時，智能汽車就會有一個“影子”，獨立與實際的車輛對各種情況進行預測，然后自動駕駛系統(tǒng)能夠整合智能車本身的反饋以及這個影子系統(tǒng)的反饋，找出自動駕駛過程中的最優(yōu)解。而一旦遇到車輛本身和這個影子系統(tǒng)都無法搞定的情況，這時候就可以用到平行控制——通過車輛的網(wǎng)聯(lián)能力向云端求救，由人類遠程控制車輛駕駛。

除了以上兩位大會報告人長達2小時的分享，大會還提供了一個智能車論文交流的平臺。當天交流的論文有《端到端車道檢測實列分割方法》、《通過對物體像素完成實例分割》、《深度學習的實時語義分割和深度上采樣》等。

與大會同期舉辦的IEEE IV靜態(tài)展，匯集了英特爾、偉世通、慧拓智能、車和家、美團、中云智車等數(shù)十家智能汽車及零部件企業(yè)，將智能車領域頂尖技術研究與科研成果轉(zhuǎn)化有機結合，為技術理論研究方向提供產(chǎn)業(yè)化引導與啟發(fā)。此外，6月30還將在常熟·中國智能車綜合技術研發(fā)與測試中心舉行由iPDA組織、青島慧拓智能機器有限公司承辦的“國際智能車聯(lián)合道路演示”。

本次IV大會為期5天，以推動全球智能汽車技術發(fā)展為目標，匯集了來自世界34個國家的數(shù)百所著名高校、科研院所、知名企業(yè)的近千名頂尖專家學者，圍繞智能車輛技術的最新研究成果開展學術交流，展示最新產(chǎn)業(yè)進展，全方位推動國際智能汽車與網(wǎng)聯(lián)駕駛學術與產(chǎn)業(yè)領域的交流合作。IEEE智能交通系統(tǒng)協(xié)會分管行政、會議、教育、會員以及出版的諸位副主席悉數(shù)到場。

據(jù)了解，本屆IEEE IV是繼2009年在西安舉辦后第二次登陸中國。十年間，我國智能汽車產(chǎn)業(yè)從無到有，近年來規(guī)模快速擴大、產(chǎn)業(yè)鏈日趨完善、政策法規(guī)逐步確立，已成為我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要突破口。闊別十年之后的IEEE IV再度花落中國，將進一步為擁有“兩整車、一中心”的常熟本地乃至整個長三角地區(qū)的智能車發(fā)展增添新的活動，推動中國智能車整體發(fā)展邁上新的臺階。

來源：學會秘書處