CIRAC 2024分論壇預(yù)告——自動(dòng)駕駛中的人機(jī)混合智能

2024年9月20日-22日

會(huì)議詳細(xì)日程

主席介紹：

演講嘉賓

薛建儒

西安交通大學(xué)

薛建儒，西安交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)會(huì)士和中國(guó)圖形圖象學(xué)會(huì)會(huì)士，主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、無人駕駛與混合增強(qiáng)智能等，入選教育部長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授（2015年）、國(guó)家科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才計(jì)劃?？蒲谐晒@國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（2016）、國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)（2007），教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（2015）、陜西省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（2023），主要學(xué)術(shù)兼職有中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)混合智能專業(yè)委員會(huì)主任委員、《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》、《機(jī)器人》等多個(gè)期刊編委。

報(bào)告題目：人在回路混合增強(qiáng)智能的技術(shù)路徑探索與實(shí)踐

摘要：人在回路的混合增強(qiáng)智能是將人的作用引入到智能系統(tǒng)的計(jì)算回路中，實(shí)現(xiàn)智能水平更高的智能形態(tài)構(gòu)建。這是我國(guó)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃中的重點(diǎn)方向，也是人工智能賦能當(dāng)前無人自主系統(tǒng)的最主要途徑之一。本報(bào)告主要討論人在回路混合增強(qiáng)智能發(fā)展的三條主要技術(shù)路徑：共享自治、擬人化交互和交互策略學(xué)習(xí)，并分析這些路徑所面臨的主要挑戰(zhàn)性前沿問題及發(fā)展方向，最后介紹團(tuán)隊(duì)近期的主要工作進(jìn)展。

李璽

浙江大學(xué)

李璽，浙江大學(xué)求是特聘教授，IET Fellow，IEEE Senior Member，國(guó)家杰青，國(guó)家青年特聘專家，浙江省特聘專家，杭州錢江特聘專家，科技部科技創(chuàng)新 2030 新一代人工智能重大項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，國(guó)家自然科學(xué)基金委聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，教育部重點(diǎn)規(guī)劃研究項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，主要從事人工智能領(lǐng)域研究，提出了多因子耦合模型學(xué)習(xí)新理論，探索了知識(shí)引導(dǎo)的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與搜索新方法，開拓了復(fù)雜異構(gòu)圖像結(jié)構(gòu)語義理解的新技術(shù)。擔(dān)任國(guó)際權(quán)威期刊的編委（如TNNLS和TMM）和頂級(jí)會(huì)議的Area Chair（如ICCV、CVPR、ECCV），兩項(xiàng)最佳國(guó)際會(huì)議論文獎(jiǎng)（ACCV 2010 和 DICTA 2012），一項(xiàng)最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)（ACML 2017），2019 年和 2020 年中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)最佳封面文章和年度優(yōu)秀論文，ICIP 2015 Top 10%論文獎(jiǎng)。獲得2021 年中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)，2021 年中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，2021 年中國(guó)產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)會(huì)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新與促進(jìn)獎(jiǎng)，2021 年世界人工智能大會(huì) SAIL 獎(jiǎng)，2022 年世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果，2022 年教育部高等學(xué)?？茖W(xué)研究?jī)?yōu)秀成果獎(jiǎng)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，2023 年中國(guó)發(fā)明協(xié)會(huì)發(fā)明創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，2023年陸增鏞CAD&CG高科技獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，兩項(xiàng)中國(guó)北京市自然科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)（包括一等獎(jiǎng)和二等獎(jiǎng)），以及一項(xiàng)中國(guó)專利優(yōu)秀獎(jiǎng)。榮獲四項(xiàng)最佳學(xué)術(shù)論文獎(jiǎng)、騰訊好專利、華為優(yōu)秀合作成果獎(jiǎng)和火花價(jià)值獎(jiǎng)，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)-昇思 MindSpore 學(xué)術(shù)基金優(yōu)秀項(xiàng)目獲得者。成果應(yīng)用于華為、阿里、海康等企業(yè)。指導(dǎo)學(xué)生團(tuán)隊(duì)獲得ECCV 2018自動(dòng)駕駛Workshop競(jìng)賽的第2名和CVPR 2023 AI City Challenge Workshop競(jìng)賽的第2名，指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室博士生秦澤群獲得中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)優(yōu)博論文獎(jiǎng)，博士生秦澤群和碩士生張芃怡分別獲得浙江省優(yōu)秀博士畢業(yè)生和優(yōu)秀碩士畢業(yè)生稱號(hào)，碩士生曾家建、孫鵬、馮君逸獲得浙江省優(yōu)秀碩士學(xué)位論文獎(jiǎng)。

報(bào)告題目：多模態(tài)視覺結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)

摘要：互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代催生了海量多模態(tài)大數(shù)據(jù)，從這些海量數(shù)據(jù)中有效提取知識(shí)迫切需要各種人工智能的技術(shù)和手段。因此，如何進(jìn)行人工智能驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)計(jì)算已經(jīng)成為當(dāng)今知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代亟待解決的核心技術(shù)問題。本報(bào)告主要圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行大規(guī)模圖像/視頻數(shù)據(jù)的視覺特征學(xué)習(xí)，從目標(biāo)視覺感知特性、視覺特征表達(dá)、深度學(xué)習(xí)器構(gòu)建機(jī)制、高層語義理解等多維度視角進(jìn)行了深入剖析，并引入了大規(guī)模多模態(tài)特征學(xué)習(xí)所涉及的主要研究問題和技術(shù)方法。然后系統(tǒng)地回顧了多模態(tài)特征表達(dá)和學(xué)習(xí)領(lǐng)域的不同發(fā)展階段，介紹了近年來我們利用特征學(xué)習(xí)進(jìn)行視覺語義分析和理解所做的一系列代表性的研究工作及其實(shí)際應(yīng)用。報(bào)告的最后將和大家一起探討一下涉及多模態(tài)特征學(xué)習(xí)所面臨的一些開放性問題和難題。

方浩

北京理工大學(xué) 教授

方浩，1995年畢業(yè)于西安理工大學(xué)，獲學(xué)士學(xué)位；1998年、2002年畢業(yè)于西安交通大學(xué)，分獲碩士、博士學(xué)位。2002年至2003年在法國(guó)國(guó)立信息與自動(dòng)化研究院從事博士后研究；2003年至2004年在法國(guó)國(guó)家科研中心從事博士后研究。2005年起就職于北京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，現(xiàn)為該校教授、博士生導(dǎo)師。研究領(lǐng)域主要為多智能體控制，智能移動(dòng)機(jī)器人，分布式協(xié)同SLAM。主持國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，面上項(xiàng)目2項(xiàng)，973項(xiàng)目課題1項(xiàng)。2014年獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（排名第三），2022年教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（排名第三），2020年獲部級(jí)一等獎(jiǎng)（排名第三），2013年獲教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（排名第二）。

報(bào)告題目：開放混合車流環(huán)境下的全域情境理解、預(yù)測(cè)與控制

摘要：自動(dòng)駕駛技術(shù)不斷發(fā)展，正在向智能化邁進(jìn)，人機(jī)共駕是汽車智能化的一個(gè)重要發(fā)展階段?，F(xiàn)實(shí)環(huán)境下，單個(gè)人機(jī)共駕車輛缺乏多車協(xié)同感知與全域情境理解能力，在開放混合車流環(huán)境下適應(yīng)性差、安全性弱，導(dǎo)致通行效率下降甚至出現(xiàn)交通事故。近年來，團(tuán)隊(duì)在交通駕駛環(huán)境下情境理解、預(yù)測(cè)與車輛控制方面開展一系列研究，建立了開放環(huán)境中基于多模態(tài)感知的情境理解模型，提出了典型場(chǎng)景下周車意圖理解與預(yù)測(cè)方法，提出了可信可解釋的車輛駕駛行為決策控制方法，推動(dòng)智能駕駛領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

楊子江

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)

楊子江，賓夕法尼亞大學(xué)博士，萊斯大學(xué)碩士，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)士。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授及深信科創(chuàng)創(chuàng)始人。深信科創(chuàng)為姚期智院士孵化企業(yè)。之前為西安交通大學(xué)教授、美國(guó)西密歇根大學(xué)教授及密歇根大學(xué)訪問教授。研究領(lǐng)域包括自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測(cè)試，高可信軟件。發(fā)表論文一百余篇及二十余項(xiàng)中、美專利。出版專著《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)》。獲得ACM SIGSOFT杰出論文獎(jiǎng)，ACM TODAES最佳期刊論文獎(jiǎng)，谷歌計(jì)算機(jī)科學(xué)Engagement獎(jiǎng)等。學(xué)術(shù)兼職包括IEEE國(guó)際電動(dòng)與自動(dòng)駕駛技術(shù)委員會(huì)共同主席、IEEE自動(dòng)駕駛國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)工作組副主席、2020-2024年IEEE國(guó)際自動(dòng)駕駛軟件會(huì)議共同主席、2019年IEEE國(guó)際軟件測(cè)試及驗(yàn)證大會(huì)共同主席、中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)理事等。

報(bào)告題目：動(dòng)駕駛仿真關(guān)鍵技術(shù)

摘要：自動(dòng)駕駛將改變社會(huì)出行方式，提升安全的同時(shí)帶來巨大經(jīng)濟(jì)效益。但是由于其系統(tǒng)復(fù)雜性及場(chǎng)景多樣性，如果保證自動(dòng)駕駛的安全可靠一直是懸而未決的問題。本報(bào)告闡述如何通過仿真測(cè)試來低成本高效率的提升自動(dòng)駕駛的安全可靠性。

馬楠

北京工業(yè)大學(xué)

馬楠，北京工業(yè)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，國(guó)家級(jí)一流本科課程負(fù)責(zé)人，北京工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng)，智能感知與自主控制教育部工程研究中心副主任，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)副秘書長(zhǎng)，CCF杰出會(huì)員，北京市智能制造與機(jī)器人創(chuàng)新專項(xiàng)負(fù)責(zé)人，研究方向?yàn)榻换フJ(rèn)知、機(jī)器視覺、無人駕駛與移動(dòng)機(jī)器人。以第一完成人先后獲得中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)【技術(shù)發(fā)明類】二等獎(jiǎng)，主持多項(xiàng)國(guó)家、省部級(jí)項(xiàng)目。已在IEEE TIP、IEEE TNNLS、ICRA、中國(guó)科學(xué).信息科學(xué)等國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊、會(huì)議發(fā)表論文80余篇。人才培養(yǎng)方面，主編教材《智能交互技術(shù)與應(yīng)用》獲得北京市優(yōu)質(zhì)本科教材；先后獲得第六屆全國(guó)教育科學(xué)研究?jī)?yōu)秀成果二等獎(jiǎng)和北京市教學(xué)成果一等獎(jiǎng)等。

報(bào)告題目：無人駕駛具身交互智能

摘要：無人駕駛離不開車與車、車與路、車與人之間的智能交互，應(yīng)具有良好的具身智能。然而實(shí)際場(chǎng)景中，人們往往對(duì)無人駕駛行為不清楚、對(duì)它做出的決策不理解，尤其針對(duì)復(fù)雜、不確定環(huán)境下，無人車也很難和人的意圖達(dá)成協(xié)同一致。近年來團(tuán)隊(duì)先后提出一系列人車路協(xié)同的無人車智能交互方法，開展多通道跨模態(tài)感知和行為理解研究。可交互、會(huì)學(xué)習(xí)、自成長(zhǎng)是新一代智能機(jī)器的硬核，“自主駕駛+交互認(rèn)知”將使無人車成為可交互的輪式機(jī)器人，更好地服務(wù)于人類。