11月24日上午，2017中国智能车大会暨国家智能车发展论坛依旧火爆进行，吸引了来自国内知名院校、研究院所、前沿企业的致力于智能车研究与应用的专家学者与会聆听。本次专题论坛的主题为“智能驾驶前沿技术”， 由美国丹佛大学张俊教授主持。

会议现场

张俊教授主持大会

会议首先由中山大学教授陈龙做了题为《平行规划：一种面向智能驾驶的新型规划框架》的报告。报告先介绍了智能驾驶传统规划的缺点，提出将深度神经网络与运动规划相结合的方法，用平行规划的方式构建虚拟场景的新型运动规划框架，该框架将虚拟与现实结合，实现更超前的运动规则。就如何构建人工场景，深度规划模型，平行规划对紧急情况的假设等方法进行详细介绍。

陈龙教授做报告

西安交通大学人工智能与机器人研究所教授薛建儒做《无人车场景计算与自主运动》的报告。报告首先介绍无人车感知—运动环路两大核心问题——场景理解和自主驾驶的研究现状。针对存在的问题，介绍课题组面向无人车近年的研究，提出一种以视觉为主导，以驾驶任务引导的受脑启发的场景理解显著性模型。提出一种灵巧敏捷的感知-运动环路计算模型，用神经网络结合交通要素及其他传感信息对动态场景和运动规划的类人驾驶学习算法。

薛建儒教授做报告

清华大学教授邓志东做题为《人工智能助推自动驾驶的产业落地》的报告。报告介绍了迈向L4+无人驾驶、自动驾驶产业发展现状、环境感知与环境建模融合、多传感器融合的低成本环境感知方案和人工智能助推自动驾驶产业落地5个方面。并表示电动汽车的发展趋势：电动化、信息化、智能化和共享化。提出人工智能的深度融合，必将加速L4+无人驾驶产业的产业落地。

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邓志东教授做报告

北京理工大学教授龚建伟做题为《基元数据多场景知识迁移学习类人驾驶》的报告。报告介绍为提高自动驾驶车辆的智能决策和控制水平，开展决策规划与控制过程中类人知识表达与经验学习研究，突破小样本个性化单一驾驶员学习局限。通过驾驶基元数据采集与建模、环境创建、持续优化学习、测试评价，适应多驾驶员多场景数据学习，实现驾驶员知识与经验在不同场景的泛化。

龚建伟教授做报告

上海交通大学教授杨明做题为《智能车定位与环境感知》的报告。报告从智能车的背景、建图与定位、环境感知这3方面展开，详细介绍了高精细地图测绘方法、基于感知地图的定位方法、对动态目标检测方法及瓶颈。最后总结：高性能、高可靠、低成本传感器是智能车落地的钥匙。

杨明教授做报告

吉林大学教授胡宏宇做了题为《电车伦理难题下驾驶员本能性反应规律研究》的报告。报告从智能汽车设计面临的伦理难题、吉大智能汽车团队前期研究基础、驾驶员自然行驶行为3方面介绍。详细介绍以人为中心的汽车-驾驶员-道路闭环系统运动动力学控制，常规驾驶下驾驶员行为分析。最后提出：为智能驾驶的预期行驶轨迹的自主决策提供人类行为依据。

胡宏宇教授做报告

据悉，智能驾驶前沿技术论坛是 “2017中国智能车大会暨国家智能车发展论坛”专题论坛之一。本届大会由国家自然科学基金委员会信息科学部、、中国人工智能学会主办，车载信息服务产业应用联盟协办，秘书处、智能车工作委员会、中国智能车综合技术研发与测试中心承办。共邀请到科研院所、高等院校、领袖企业负责人、院士、学术界以及工业界代表400余人出席，通过主旨报告、专题演讲、技术交流和产业合作等多种形式，从政策规划、高校研发、产业投资等不同维度重点探讨智能车相关话题，使全国各地致力于汽车、无人驾驶以及相关领域的研发、生产、使用等代表及媒体共聚一堂，共商共议智能车技术、产业未来发展，以期为中国智能交通行业整体创新注入活力。

学会秘书处 供稿