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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(tǒng)”專題論壇在上海國家會展中心順利舉行，九位領(lǐng)域內(nèi)的專家學(xué)者從無人系統(tǒng)感知、無人車網(wǎng)聯(lián)協(xié)作智能體系、無人系統(tǒng)計算架構(gòu)、視覺機器人環(huán)境建模、自主駕駛等方面進(jìn)行了報告，并與會議代表充分交流，共同探討了無人系統(tǒng)的發(fā)展前景。來自清華大學(xué)、北京大學(xué)、北京理工大學(xué)、西安交通大學(xué)、同濟大學(xué)、香港科技大學(xué)的頂級學(xué)者以及來自愛馳汽車、遠(yuǎn)鑒科技的業(yè)內(nèi)專家參加了此次論壇。專題論壇主席、同濟大學(xué)教授陳啟軍主持會議。
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下午第一個報告來自清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)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(tǒng)的“感“與”知“：機遇與挑戰(zhàn)》。
鄧志東教授表示，在5G、道路交通大數(shù)據(jù)、高精地圖、車聯(lián)網(wǎng)、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(chǎn)業(yè)生態(tài)正在快速形成之中，產(chǎn)業(yè)落地的速度不斷加快。結(jié)合特定細(xì)分應(yīng)用場景，在大數(shù)據(jù)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(tǒng)環(huán)境感知、自主導(dǎo)航、信息融合等的基礎(chǔ)性技術(shù)。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(xué)習(xí)能力，而且不能完成認(rèn)知水平的理解或具有所謂的“知”，這就從根本上限制了大數(shù)據(jù)人工智能在包括無人系統(tǒng)在內(nèi)的垂直細(xì)分領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。在無人系統(tǒng)落地實踐中，探索具有理解能力和小樣本學(xué)習(xí)能力的新一代視覺人工智能，突破感知難題，既是挑戰(zhàn)也是機遇。而這樣的挑戰(zhàn)和機遇無疑為人工智能在出行領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的樣本。隨著持續(xù)的攻關(guān)，從“感”到“知”。無人系統(tǒng)的應(yīng)用將為出行帶來前所未有的改變。
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接下來進(jìn)行報告的是北京理工大學(xué)自動化學(xué)院副院長甘明剛教授，題目是《無人系統(tǒng)視覺場景理解關(guān)鍵技術(shù)》。在報告中，甘明剛教授面向目前新興的視覺場景理解技術(shù)，首先介紹了視覺場景理解從目標(biāo)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(fā)展過程；然后總結(jié)了不同發(fā)展階段中的視覺場景理解關(guān)鍵技術(shù)，并介紹了視覺場景理解的重要應(yīng)用前景；最后闡述了該領(lǐng)域當(dāng)前存在的問題與發(fā)展趨勢。
隨后，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院程翔教授進(jìn)行了報告，題目是《基于車聯(lián)網(wǎng)的無人車網(wǎng)聯(lián)協(xié)作智能體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)》，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(guān)的發(fā)展以及遇到的難題和瓶頸。然后，介紹通過車聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)聯(lián)協(xié)作，可以將車聯(lián)網(wǎng)深度融合到無人車的設(shè)計之中，引出基于車聯(lián)網(wǎng)的無人車網(wǎng)聯(lián)協(xié)作智能，闡述是否可以通過網(wǎng)聯(lián)協(xié)作的新思路來解決單車無人車遇到的三個關(guān)鍵問題：場景感知，情境認(rèn)知，決策控制。詳細(xì)闡述提出的無人車網(wǎng)聯(lián)協(xié)作智能框架和系統(tǒng)，簡單闡述網(wǎng)聯(lián)協(xié)作下場景感知、情境認(rèn)知和決策控制的基本思路和挑戰(zhàn)。最后，強調(diào)車聯(lián)網(wǎng)和無人車深度融合的網(wǎng)聯(lián)協(xié)作智能是目前的大勢所趨，將為無人車早日突破瓶頸進(jìn)入公共道路提供新穎的思路和奠定堅實的基礎(chǔ)。
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第四個報告人是西安交通大學(xué)電信學(xué)院長聘副教授，博導(dǎo)任鵬舉博士，報告題目是《面向自主無人系統(tǒng)的計算架構(gòu)的思考》。2018年圖靈得主Hennessy和Paatterson的演講題目“計算機體系結(jié)構(gòu)的新黃金時代：面向的硬件軟件協(xié)同設(shè)計”，指明了智能計算時代呼喚新的計算機構(gòu)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(fù)雜、動態(tài)、開放、非完整觀測環(huán)境下的挑戰(zhàn)，是體現(xiàn)混合增強智能適應(yīng)性、穩(wěn)定性、可靠性、魯棒性和靈敏性的典型應(yīng)用場景。在報告中，任教授以“認(rèn)知計算引擎”為切入點，將課題組近年來的學(xué)術(shù)觀點和研究進(jìn)展做了分享。
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之后的報告來自同濟大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院的劉春教授，題目是《基于視覺的機器人環(huán)境建模與定位導(dǎo)航》，在報告中，他從機器人環(huán)境建模與導(dǎo)航的科學(xué)問題入手，介紹了無結(jié)構(gòu)化信息、復(fù)雜、動態(tài)環(huán)境下，感知與建圖、自主規(guī)劃和導(dǎo)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(gòu)建與增量更新、高精度實時視覺定位、視覺動態(tài)目標(biāo)檢測與自主導(dǎo)航避障、綜合應(yīng)用平臺構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)和進(jìn)展，并通過幾個實例加以詳細(xì)說明。
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在學(xué)界大咖們對最新研究成果進(jìn)行解讀之后，來自企業(yè)的行業(yè)領(lǐng)袖也對無人系統(tǒng)在實際中的應(yīng)用進(jìn)行了報告。現(xiàn)任愛馳汽車執(zhí)行副總裁陳學(xué)文博士的報告題目是《AI驅(qū)動的智能化汽車》，他表示，電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化迎來了汽車行業(yè)的深刻變革。其中，汽車網(wǎng)聯(lián)化和智能化對AI技術(shù)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(yè)的人工智能應(yīng)用和發(fā)展進(jìn)行了回顧和展望。
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關(guān)于無人系統(tǒng)在出行方面的應(yīng)用，香港科技大學(xué)電子與計算機工程系助理教授劉明也進(jìn)行了豐富的研究，他在題為《低速自主駕駛的技術(shù)要素》的報告中，介紹了兩種技術(shù)路線選擇，一是斷對端深度強化學(xué)習(xí)，二是工程模塊化系統(tǒng)。無人系統(tǒng)模塊化技術(shù)結(jié)構(gòu)主要包括運營邏輯及數(shù)據(jù)接口模塊、人機交互、無人系統(tǒng)核心技術(shù)模塊，核心模塊為感知系、決策與預(yù)測系統(tǒng)、規(guī)劃與控制三部分。
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本場最后一個報告人是遠(yuǎn)鑒科技圖像研發(fā)中心負(fù)責(zé)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(shù)與應(yīng)用》。報告主要介紹了人臉識別在實際應(yīng)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(rèn)證等方面內(nèi)容。常見生物特征識別技術(shù)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(tài)下的局限性，相較于其他識別技術(shù)而言，聲紋具有行為學(xué)特征，采集更為方便。
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學(xué)會秘書處 供稿
