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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，根據現實情況的反饋學習，并且進行自動反饋；降低增強學習參數的敏感度，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，它能夠從既有數據中進行學習，并且創(chuàng)造出新的數據，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，然后自動駕駛系統能夠整合智能車本身的反饋以及這個影子系統的反饋，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——通過車輛的網聯能力向云端求救，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化有機結合，為技術理論研究方向提供產業(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，展示最新產業(yè)進展，全方位推動國際智能汽車與網聯駕駛學術與產業(yè)領域的交流合作。IEEE智能交通系統協會分管行政、會議、教育、會員以及出版的諸位副主席悉數到場。

據了解，本屆IEEE IV是繼2009年在西安舉辦后第二次登陸中國。十年間，我國智能汽車產業(yè)從無到有，近年來規(guī)模快速擴大、產業(yè)鏈日趨完善、政策法規(guī)逐步確立，已成為我國汽車產業(yè)轉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