本论坛将于 CNCC2019 中国计算机大会首日（10 月 17 日）下午1：30- 5：00在苏州金鸡湖国际会议中心 A108 会议室举行，由CCF-CV专委与滴滴出行联合主办，共邀来自清华、北大、上交、西交的知名学者和滴滴、地平线等产业专家与你探讨智能驾驶的机遇与挑战。

“在不远的将来，全球汽车博物馆里展览的汽车，都会变成21世纪初之前的那些光鲜靓丽的车型。就像历史的痴迷者来到一个历史遗迹后，会闪身钻入精心保存下来的中世纪小屋回廊里，参观博物馆的人也会钻进这些展览车辆的前排座椅里。这些参观者坐在方向盘后面，拨弄着内置GPS的显示器屏幕，游戏似的用他们的脚踩动着刹车，这一切恐怕会让体验者不禁感叹，21世纪初的人类竟然会用如此不便甚至危险的交通方式。” 哥伦比亚大学人工智能实验室主任胡迪·利普森教授在他所著的畅销书《无人驾驶》开篇描绘了未来这么一个情理之中，意料之外的画面。

智能驾驶无疑是在众多蓬勃发展的人工智能科技产业中最值得期待的产业之一，因为它将颠覆现有的交通运输产业，它将改变人与人、人与世界的链接方式，对每一个人的生活有这直接或者间接的影响。从学术界的高校、研究院所到产业界的创业公司、头部企业，以及传统汽车制造商都积极投入在这场战斗中。为了让大家更好地了解当前关于智能驾驶的前沿研究和产业发展，本专题论坛邀请了多名专家学者和产业界人士，从感知、定位、决策、规划、控制、5G通信等多个角度提供全面专业的智能驾驶的最新前沿研究与技术动态。

报告人：査红彬

报告一题目：基于数据流处理的SLAM技术

报告摘要：近年来，随着计算机与人工智能技术的迅猛发展，三维重建再度成为计算机视觉和虚拟现实领域的研究热点。一方面，自动驾驶、增强现实等应用要求我们能够为系统提供快速可靠的三维真实场景建模与分析技术；另一方面，各种三维传感器层出不穷，为我们获取复杂多样的三维数据开拓了新的途径。但是，当我们试图将这些数据有效地应用到三维场景的建模与分析时，仍要面对许多严峻的挑战：1）现有的三维数据具有很强的测量不确定性以及数据采样的不均匀性；2）可移动传感器所获取的数据往往以数据流的形式出现，需要对源源不断的输入数据流进行时空一致的融合；3）三维数据流的融合涉及到三维重建与传感器定位两个问题，而两者的耦合性极强；4）很多应用要求系统具有很好的实时处理能力与响应速度。该报告将介绍我们在解决这些问题中的一些尝试，其中主要包括三个部分：1）利用基于贝叶斯框架的三维数据流融合，增强系统对传感器类型及其视点变化的鲁棒性，实现高效的三维场景增量式重建；2）使用全局边缘特征实现多视点数据流的对齐，通过边缘距离场的全局匹配减少数据噪声的影响，从而构建有效的视觉定位系统。

报告人简介：査红彬，博士，北京大学信息科学技术学院智能科学系教授，机器感知与智能教育部重点实验室主任。主要从事计算机视觉与智能人机交互的研究，在三维视觉几何计算、三维重建与环境几何建模、三维物体识别等方面取得了一系列成果。出版学术期刊及国际会议论文300多篇，其中包括IEEE T- PAMI，IJCV, IEEE T-VCG, IEEE T-RA, IEEE T-SMC,ACM T-IST, JMLR, PR 等国际期刊以及ICCV, ECCV, CVPR, CHI, ICML, AAAI,ICRA等国际学术会议论文70 余篇。

报告人：贾兆寅

报告二题目：未来出行与智能驾驶

报告摘要：滴滴发展自动驾驶具备技术、交通大数据和平台运营，三方面优势。借助平台优势，滴滴将有望率先在中国实现大规模运用。目前仍有大量城市出行需求未被满足，自动驾驶将为现有的司机运力提供补充，将深入讲解滴滴对于未来交通的愿景以及三层交通规划，介绍滴滴建立的大数据、人工智能、云计算能力，以及滴滴自动驾驶技术的发展状况。

报告人简介：贾兆寅博士，滴滴智能驾驶首席工程师。贾兆寅于2017年初加入滴滴，负责智能驾驶项目，涵盖感知、预测、路径规划、地图、方针和基础架构等方向。此前，任职于Waymo。2013年，于康奈尔大学获得博士学位，研究方向为计算机视觉。

报告人：薛建儒

报告三题目：自动驾驶的人机协同与自主智能

报告摘要：无人驾驶无疑是目前人工智能领域呼之欲出的最具颠覆性的智能系统，将深刻变革我们的交通运输与出行模式。然而，实现完全的自主驾驶依然面临着诸多不确定性、脆弱性和开放性问题，因此需要将人的作用或者人的认知模型引入到智能驾驶系统中，形成人机协同的混合增强智能驾驶。本报告主要探讨人在回路的混合增强智能驾驶和受脑认知和神经科学启发的自主驾驶两种混合增强驾驶形态，并重点综述人在回路的混合增强智能驾驶中的示教、模仿与交互学习的模型与算法及我们课题组所取得部分研究进展。

报告人简介：薛建儒，工学博士，教授，长江学者。现在西安交通大学人工智能与机器人研究所从事教学科研工作，2003年在西安交通大学获工学博士学位。2002-2003年在日本富士施乐公司研究本部工作，2008-2009年在美国加州大学洛杉矶分校访问研究。主要研究领域为计算机视觉与模式识别、无人车环境理解及自主运动。担任中国自动化学会混合智能专业委员会主任、中国图形图像学会理事及视觉大数据专业委员会副主任。入选国家万人计划科技创新领军人才、科技部科技创新领军人才、教育部长江学者奖励计划等，获国家自然科学二等奖、国家技术发明二等奖、教育部自然科学奖一等奖、IEEE ITS学会杰出研究团队奖、ACCV2012最佳应用论文奖、陕西省青年科技奖等奖项。著有英文学术专著《Statistical Learning and Pattern Analysis Approaches to Image and Video Processing》(Springer出版，2009年)。

报告人：邓志东

报告四题目：5G环境下自动驾驶技术路线及产业落地之路

报告摘要：4G改变生活，5G改变社会。2019年6月6日，随着工信部向四大电信运营商发放5G商用牌照，中国已正式进入5G商用元年。未来2─3年，包括中国在内的许多国家有可能超前完成5G的大规模商业部署，大数据人工智能赋能的“云管端”，特别是边缘计算有可能得到加速发展，这就为自动驾驶汽车在强化AI赋能的同时有效降低终端成本，带来新的产业发展机遇。本报告将重点阐述在5G环境下，通过人工智能、大数据、高精地图、车联网、边缘计算、云平台、智慧道路以及智慧城市等的合力支撑，自动驾驶的技术路线与产业落地之路。

报告人简介：清华大学计算机系教授，博士生导师，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任。现为中国自动化学会会士，中国人工智能产业创新联盟专家委主任，第一届科创板咨询委委员，中国自动化学会智能自动化专委会主任，中国自动化学会智能制造专委会副主任，新兴产业百人会专家等。曾任美国华盛顿大学（WashU）客座教授（2001-2003，对方聘用），香港理工大学Research Associate（1996-1997，对方聘用），国家863计划智能机器人主题专家组组长助理（1998－2001），深圳市拓邦电子科技股份有限公司（上市公司）独立董事（2006－2012）等。先后主持973项目一级课题、NSFC重大研究计划重点项目、863计划重点项目、国家重点研发计划课题等科研项目30余项。发表学术论文250余篇，其中被WOS收录86篇，EI收录123篇，参编教材或专著5本。目前的研究方向包括：人工智能（深度神经网络、深度强化学习）、计算神经科学、无人驾驶汽车、先进机器人等。

报告人：杨明

报告五题目：低速无人驾驶探索应用

报告摘要：无人驾驶的热度上升在国内仅仅是近几年的事情，但在世界范围内，作为自动驾驶最重要的应用之一，低速无人驾驶汽车的落地已经有将近20年时间。在荷兰、丹麦、法国、日本等多个国家，都有相应的园区自动驾驶汽车在陆续承担载客出行的工作，这证明了它在技术上的可行性。未来，如何走出园区，跨过低速，实现盈利，也将是低速自动驾驶发展的重要命题之一。

报告人简介：杨明，上海交通大学长聘教授，上海市浦江人才。2003年清华大学获博士学位，现任上海交通大学自动化系主任、校智能网联电动汽车创新中心副主任、《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》期刊Associate Editor、中国自动化学会教育工作委员会副主任、中国人工智能学会智能机器人专业委员会副主任。长期从事无人车和智能机器人等方面教学与研究工作，近年来主持国家和省部级无人车相关项目10余项，国际合作和企业合作项目20余项，在国内外学术刊物上发表论文100余篇，获国家发明专利授权30余项，指导学生多次获得IEEE Intelligent Vehicle Symposium、中国智能机器人大会等国内外顶级会议优秀论文。

报告人：李升波

报告六题目：强化学习技术进展及其自动驾驶汽车的应用

报告摘要：强化学习是一种动态系统的优化决策理论，尤其适用于具有高维状态的大规模问题，已被用于AlphaGo，取得超越人类的成绩。它通过智能体在环境中试错获取经验，不断改进策略直到收敛至最优解。本报告将回顾强化学习的发展历史、主流技术以及自动驾驶汽车的应用挑战。探讨直接法和间接法两类算法的原理，前者通过构造目标函数对策略的梯度逐步优化，而后者则先求解最优动作值函数，然后使用贪婪策略作为最优策略。同时分析强化学习算法存在诸多应用挑战，例如探索与利用的权衡难题，稀疏奖励信号的延迟效应等。作为典型的动态决策系统，自动驾驶汽车是使用强化学习技术的重要应用场景，其道路场景建模、虚拟平台开发、并行训练加速、模型不确定性等问题也将是本报告探索的主要议题。

报告人简介：李升波，博士，清华大学车辆学院长聘副教授，博导。教育部青年长江学者，国家自然科学基金委优青，清华大学学术新人奖获得者。先后留学于美国斯坦福大学，密歇根大学和加州大学伯克利分校。主要从事智能网联汽车、强化学习、群体智能和最优估计等研究。近年发表论文100余篇，包括SCI论文70余篇。累计引用超过4500次，7篇入选ESI高引用论文（前1%），6篇论文获学术会议及机构最佳论文奖。先后获国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖、中国汽车工业优秀青年科技人才奖以及其他5项省部级及行业一等奖。兼任中国汽车工程学会青委会主任委员、IEEE ITS Society理事会委员、IEEE ITS/IEEE ITSM/JICT/Vehicle刊物的副主编等。智能汽车的感知、决策和控制技术已用于国内外整车企业，开发的驾驶辅助产品实现了汽车行业的大规模前装应用。

报告人：余轶南

报告七题目：基于边缘AI芯片的感知、定位技术突破

报告摘要：随着AI 浪潮的到来，汽车行业的智能化步伐不断加速， 计算能力是汽车智能化应用落地的关键。地平线基于对场景的深入理解，软硬结合，研发高性能、低功耗的边缘AI芯片及解决方案，在自动驾驶的感知、定位技术上取得了突破性进展。

报告人简介：余轶南博?，地平线 智能驾驶产品总经理，中科院博?，百度-清华联合培养博?后，长期专注于计算机视觉、机器学习等技术在?动驾驶领域的应?与产品落地。余轶南博?于 2015 年加?地平线，是地平线早期创始团队成员之?， 主要负责智能驾驶的技术研发及产品落地。加?地平线后， 他成功主持了地平线 Matrix ?动驾驶计算平台的研发?作。

加?地平线前，余轶南博?曾负责百度 IDL 基础视觉技术的研发?作，期间极?地推动了计算机视觉技术在百度?动驾驶业务的成功应?。他拥有丰富的研究与管理经验，任职百度期间， 曾两次获得百度公司最?荣誉——“百度最?奖”。

主席 王亮

模式识别国家重点实验室副主任

中科院自动化所智能感知与计算研究中心常务副主任

CCF计算机视觉专委会秘书长

博士，研究员，博导，IAPR Fellow，IEEE Fellow。2010年入选中科院“百人计划”（终期优秀），国家杰青，科技部中青年科技创新领军人才，首都科技创新领军人才，及国家万人计划科技创新领军人才。目前是模式识别国家重点实验室副主任，中科院自动化所智能感知与计算研究中心常务副主任，CCF计算机视觉专委会秘书长。

主席 章文嵩

CCF常务理事

CCFTF技术前线委员会主席

滴滴出行高级副总裁

CCF-滴滴大数据联合实验室学术委员会联合主任

章文嵩博士，2016年加入滴滴，主要负责滴滴的基础平台建设，推进网络软硬件方面的性能优化，搭建下一代的智慧交通。

章文嵩在架构大型系统、系统软件开发、Linux操作系统、网络和软件开发管理上有着丰富的经验，一直坚持通过技术做真正有价值的事情。他是开放源码及 Linux内核的开发者。加入滴滴前，在阿里工作近7年曾任阿里副总裁和阿里云CTO，带领团队为淘宝电商平台搭建软件基础设施，应对历年双11访问的挑战，并把淘宝的大规模系统和经验沉淀为一系列云产品，完善和丰富了阿里云平台。章文嵩曾任TelTel的首席科学家与联合创始人，2002年为国防科技大学计算机学院副教授。