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论坛回顾丨2023深信科创智能出行论坛圆满落幕
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论坛回顾丨2023深信科创智能出行论坛圆满落幕

论坛回顾丨2023深信科创智能出行论坛圆满落幕 清科灵境
2023-02-21
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导读：​本场论坛以自动驾驶产业为基础，融合新一代人工智能技术点，围绕行业话题展开研讨，旨在帮助参会者了解领域内最新技术趋势及最佳实践，促进产业内交流共同及业务合作。


头图来源 I 深信科创

文字来源 I 深信科创


Synkrotron Symposium 

深信科创智能出行论坛
2月17日下午，深信科创成功举办智能出行论坛，来自自动驾驶领域的主管机构、行业机构、研究机构、高等院校、科技公司、整车企业、关键零部件企业、投资机构等的各方专家学者及广大从业者约50多人通过线下参加了论坛，共同探讨智能出行的技术发展及对产学研的价值。
智能出行论坛首先由深信科创创始人及CEO杨子江教授做开场，杨子江教授表示：“智能出行是一个非常大的产业,人的需求无外乎最传统就是衣食住行，所以任何跟衣食住行有关系的产业未来都将会是一个非常大的产业，在这衣食住行里边，我觉得科技含量最高的可能就是行。我们怎么样用我们今天的科技来改变未来的人类的出行，这是我们面临的一个挑战，也是我们今天大家坐在一的契机。今天我们请了很多的我们的合作伙伴及嘉宾来一块来进行智能出行的一个论坛，听我们从业者在这方面所做出的努力，以及分享一些成果。”
Synkrotron

报告内容

报告一：自动驾驶仿真-当下与未来
第一个报告由深信科创研发团队负责人潘余曦带来关于关于自动驾驶尤其是自动驾驶仿真，深信科创研发团队观察到了解到的一些行业的现状和自己的一些工作和思考，以及我们认为这个行业未来的技术和业务方向的一些未来的发展。
潘余曦博士介绍到：“我们所判断的下一代的自动驾驶系统以及自动驾驶仿真的关系的发展趋势是一个可生长的自动驾驶系统，加上一个可生长的自动驾驶仿真系统，这种互相协同，互相成长的这么一个关系。目前在自动驾驶系统方面，感知层已经做到了比较好的，训练方式都是深度学习模型，那么预测层目前也有比较多的这种机器学习深度学习的模型，规划慢慢也有一些神经规划的方法在控制，传统的控制方法比较多，那么这种端到端可训练可微分的自动驾驶系统，如果是能够做到这样端到端的可训练，那么可以不仅通过路采的数据，还可以通过仿真的数据来不断的训练它，来不断地使它的能力获得一个增长。在仿真系统这一端，目前很多的仿真系统是模块化程序化这种过程化的，那么仿真系统也慢慢在做到可训练可生长。所谓的可训练的意思是自动式仿真系统里面的很多功能部件渐渐的被AI模型所取代，我们在用人工智能去测试和训练人工智能。那么仿真系统里面目前在传感器模型交通参与者动态行为方面已经有一些很好的工作，可以做到基于机器学习，深度学习的模型来描述。那么在静态素材的搭建方面，目前从人工搭建到程序化搭建到未来的这种AIGC这种由AI生成的静态素材，动态素材的这种形式，我们认为是未来的一个比较主要的趋势。所以最后我们深信科创在自动驾驶仿真测试平台开发方面也是在想象着这种AIGC可生长的仿真测试平台来做这样的一个科研工作，也是希望未来能够和这种权重可训练的自动驾驶系统协同生长协同的共进的这么一个状态。”






报告二：重型商用车自动驾驶的机遇与挑战

第二个报告由陕汽重卡自动驾驶组负责人薛令阳先生带来，从这三个方面介绍了自动驾驶在重型卡车应用方面的经验，一个是重卡现在面临的一些技术的现状和机遇，另一个是介绍了陕汽在自动驾驶研发的一些实践，最后是陕汽在自动驾驶实践过程当中遇到的问题和技术上的挑战。
薛令阳先生报告中提到：“我国重型商用车的保有量大概占汽车总保有量的12%，但是交通事故的死亡率却占到了48%。通过分析这些数据，我们发现这里面有很多，比如不良的驾驶习惯，疲劳驾驶以及视线的盲区等，这些是造成交通事故的主要原因。那么我们分析这些原因可以发现，其实这些可以通过技术手段来进行有效的避免的。所以这也是陕汽致力于重卡的自动驾驶的一个非常重要的原因。我们相信技术是可以解决很多交通事故，甚至能够避免很多交通事故死亡的。在行业里面众多的科技公司和整车厂也都相继布局的自动驾驶技术，在物流港口还为矿区等多个应用场景开展了很多的测试。我们总体上可以把它分成两大类，第一大类就是以干线物流和和大宗货物运输为主的这种，包括干线支线仓储，城市货运，另外一个就是以园区场景下的作业为主，我们把重卡的应用场景分成两大类，那种卡与跟乘用车不太一致的地方，就是它作为一个生产工具，对它的生产效率，对他的能够产生的价值得非常敏感，所以我们也希望能够通过自动驾驶技术的应用来带动整个重卡行业，整个物流行业的降本增效。”






报告三：自动驾驶的新感知框架-BEV介绍

报告三由深信科创首席科学家黄浴博士介绍目前在自动驾驶领域出现的一个新的感知框架-BEV网络。
黄浴博士在报告中介绍了当今自动驾驶视觉出现的新的框架——BEV框架，在BEV空间中，传统的BEV变换算法通常是在图像空间中进行特征提取，并产生分割结果，再利用逆透视变换（IPM）将其转化为BEV空间，能够有效的通过视觉转化在BEV空间中进行自动驾驶的规划、控制、决策等。通过BEV的框架，自动驾驶系统可以通过网络实现端到端的优化，避免误差累积和算法逻辑的影响，通过数据驱动的方式进行自动驾驶系统的迭代。






报告四：典型开源无人驾驶系统在科研项目中的应用
第四个报告是由长安大学教授，博士生导师韩毅老师带来的典型开源无人驾驶系统在科研项目中的应用，韩毅教授在无人驾驶方面有超过二十年的研究经验，报告中主要介绍了多个典型无人驾驶系统的发展历程与优缺点，并且结合现如今自动驾驶两大类开源系统分析了自动驾驶在未来的发展趋势。最后分享了长安大学在自动驾驶方面的实践与成果。






报告五：人工智能和数据驱动物理建模
最后一个报告由深信科创自动驾驶研究组的刘亚博士带来，一个仿真工程师的视角看待自动驾驶新的技术，带大家在仿真的世界里遨游了一番。
刘亚博士报告中提到：“对于仿真来说，最重要的一个概念就叫尺度的概念。我们说有尺度，有时间的尺度和空间的尺度。我们仿真无数，不再从最大的空间尺度到宇宙的演化，星系的形成，到全球气象行星级别的全球气象的模拟，再到我们所感知到的飞行器和和汽车的模拟，以及到最小尺度的分子动力学和量子力学的模拟，我们都能看到仿真的身影。我们当前的测试仿真测试基本上是以VIL和整车测试为主，软件的测试相对较少。那么然后我们现在面对的是这种软件和仿真的一个变革，既然我们可以达到实时性和精度的要求，通过人工智能和数据驱动的方式来达到实时性的精度的要求。同时我们面临的是汽车软件从所谓基于规则和逻辑的1.0模式向数据驱动的模式来转变。带来的转变就是说我们讲图灵有一部电影在破译德国密码的时候，他当时说了一句，我们只能用机器来对抗机器，不能用人工来对抗机器。那么也就是说面对新的汽车软件的进展，实际上我们同样可以认为同样的话语，也就是说我们只有用软件才能测试软件，用智能的软件才能测试智能的感知和对控。这就是一个一个新的技术的变化所带来新的应对方式。另外一个就是说我们看从当前开始，汽车软件本身已经产生了收入，也就是说软件本身产生的收入意味着软件的测试开始变重要和可行，这就是一个商业的闭环。这就是我简要提的通过技术这种人工智能和数据驱动的物理建模，它既保证了技术领先和需求匹配又实践了商业的闭环。”






2023深信科创智能出行论坛围绕“自动驾驶仿真与安全”主题展开研讨，与会各方围绕主题畅所欲言，深入分享实践经验，展望未来发展愿景，为开展自动驾驶安全与可持续发展增添了新的内容、注入了新的活力。将会帮助参会者了解领域内最新技术趋势及最佳实践，促进产业内交流及业务合作。

【声明】内容源于网络
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清科灵境官方 打通虚拟仿真到实体机器人的闭环，实现人机融合、虚实共生的智慧境界。
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