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學會新聞
AI+無人系統專題論壇在上海成功召開

5月27日下午,Global-AI2019第三屆全球人工智能大會之“AI+無人系統”專題論壇在上海國家會展中心順利舉行,九位領域內的專家學者從無人系統感知、無人車網聯協作智能體系、無人系統計算架構、視覺機器人環境建模、自主駕駛等方面進行了報告,并與會議代表充分交流,共同探討了無人系統的發展前景。來自清華大學、北京大學、北京理工大學、西安交通大學、同濟大學、國防科技大學、香港科技大學的頂級學者以及來自愛馳汽車、遠鑒科技的業內專家參加了此次論壇。專題論壇主席、同濟大學教授陳啟軍主持會議。


下午第一個報告來自清華大學智能技術與系統國家重點實驗室的鄧志東教授,報告題目是《視覺智能賦能無人系統的“感“與”知“:機遇與挑戰》。

鄧志東教授表示,在5G、道路交通大數據、高精地圖、車聯網、云平臺、智慧道路以及智慧城市等的合力支撐下,自動駕駛的全球產業生態正在快速形成之中,產業落地的速度不斷加快。結合特定細分應用場景,在大數據與大計算能力的支撐下,視覺人工智能正日益成為自動駕駛乃至無人系統環境感知、自主導航、信息融合等的基礎性技術。但目前的視覺人工智能只有“感”,不但缺乏舉一反三的小樣本學習能力,而且不能完成認知水平的理解或具有所謂的“知”,這就從根本上限制了大數據人工智能在包括無人系統在內的垂直細分領域的產業應用。在無人系統落地實踐中,探索具有理解能力和小樣本學習能力的新一代視覺人工智能,突破感知難題,既是挑戰也是機遇。而這樣的挑戰和機遇無疑為人工智能在出行領域的應用提供了新的樣本。隨著持續的攻關,從“感”到“知”。無人系統的應用將為出行帶來前所未有的改變。

接下來進行報告的是北京理工大學自動化學院副院長甘明剛教授,題目是《無人系統視覺場景理解關鍵技術》。在報告中,甘明剛教授面向目前新興的視覺場景理解技術,首先介紹了視覺場景理解從目標識別、豐富場景識別,到計算機視覺與自然語言處理相融合的發展過程;然后總結了不同發展階段中的視覺場景理解關鍵技術,并介紹了視覺場景理解的重要應用前景;最后闡述了該領域當前存在的問題與發展趨勢。

隨后,北京大學信息科學技術學院程翔教授進行了報告,題目是《基于車聯網的無人車網聯協作智能體系架構和關鍵技術》,報告首先簡單介紹目前研究的熱點:無人車單車智能,闡述相關的發展以及遇到的難題和瓶頸。然后,介紹通過車聯網的網聯協作,可以將車聯網深度融合到無人車的設計之中,引出基于車聯網的無人車網聯協作智能,闡述是否可以通過網聯協作的新思路來解決單車無人車遇到的三個關鍵問題:場景感知,情境認知,決策控制。詳細闡述提出的無人車網聯協作智能框架和系統,簡單闡述網聯協作下場景感知、情境認知和決策控制的基本思路和挑戰。最后,強調車聯網和無人車深度融合的網聯協作智能是目前的大勢所趨,將為無人車早日突破瓶頸進入公共道路提供新穎的思路和奠定堅實的基礎。

第四個報告人是西安交通大學電信學院長聘副教授,博導任鵬舉博士,報告題目是《面向自主無人系統的計算架構的思考》。2018年圖靈得主Hennessy和Paatterson的演講題目“計算機體系結構的新黃金時代:面向的硬件軟件協同設計”,指明了智能計算時代呼喚新的計算機構變革,以智能駕駛、無人機、機器恩為代表的自主智能體需要面對復雜、動態、開放、非完整觀測環境下的挑戰,是體現混合增強智能適應性、穩定性、可靠性、魯棒性和靈敏性的典型應用場景。在報告中,任教授以“認知計算引擎”為切入點,將課題組近年來的學術觀點和研究進展做了分享。

之后的報告來自同濟大學測繪與地理信息學院的劉春教授,題目是《基于視覺的機器人環境建模與定位導航》,在報告中,他從機器人環境建模與導航的科學問題入手,介紹了無結構化信息、復雜、動態環境下,感知與建圖、自主規劃和導航控制的緊耦合機制。重點介紹了突破運動場景的部件語義理解與提取、語義級高精度地圖構建與增量更新、高精度實時視覺定位、視覺動態目標檢測與自主導航避障、綜合應用平臺構建等關鍵技術和進展,并通過幾個實例加以詳細說明。

國防科技大學智能科學學院的李健副教授的報告題目是《自主駕駛關鍵技術及面臨挑戰的思考》,他在報告中指出近年來無人駕駛技術發展迅速,并在物流運輸等特定應用、特定環境下開始逐漸落地。在接下來的時間,他詳細介紹了國防科技大學在無人駕駛方面的研究進展,以及感知、定位、規劃和控制等方面的關鍵技術,同時提出了目前存在的主要技術挑戰。

在學界大咖們對最新研究成果進行解讀之后,來自企業的行業領袖也對無人系統在實際中的應用進行了報告。現任愛馳汽車執行副總裁陳學文博士的報告題目是《AI驅動的智能化汽車》,他表示,電動化、智能化、網聯化、共享化迎來了汽車行業的深刻變革。其中,汽車網聯化和智能化對AI技術的算法和算力提出了新的更高要求。在本次報告,他對無人駕駛和智能座艙等汽車工業的人工智能應用和發展進行了回顧和展望。

關于無人系統在出行方面的應用,香港科技大學電子與計算機工程系助理教授劉明也進行了豐富的研究,他在題為《低速自主駕駛的技術要素》的報告中,介紹了兩種技術路線選擇,一是斷對端深度強化學習,二是工程??榛低?。無人系統??榛際踅峁怪饕ㄔ擻嘸笆萁涌諛??、人機交互、無人系統核心技術???,核心??槲兄?、決策與預測系統、規劃與控制三部分。

本場最后一個報告人是遠鑒科技圖像研發中心負責人孔彥博士,報告題目是《身份核驗場景中的生物特征識別技術與應用》。報告主要介紹了人臉識別在實際應用中存在的問題、人臉識別的落地場景、人臉識別的算法流程以及多維身份認證等方面內容。常見生物特征識別技術主要包括、指紋、虹膜、人臉和聲紋,聲紋是通過說話人聲音判斷其身份的一種生物特征識別方法,它可以克服其在單一模態下的局限性,相較于其他識別技術而言,聲紋具有行為學特征,采集更為方便。 

學會秘書處 供稿