2022 CCF中国开源大会会议通知-智能出行开源论坛（第二轮）

报告嘉宾：

1. 报告人：张燕咏

报告题目：面向自动驾驶的智能感知

摘要：感知(perception)是无人驾驶系统的前端和瓶颈，其目标是利用摄像头、激光雷达、GPS等传感器，通过对其产生的数据进行学习实现对场景和车位姿的感知。现今的无人驾驶系统面临数据爆炸、学习模型爆炸、场景爆炸以及车载算力不足等问题，导致很难实现精准、实时的感知。为了解决以上问题，我们提出基于多模态融合以及端边云协作的感知元模型。该元模型可以实现多种传感器的有效前融合，传感器数据与车载算力及边缘算力的动态适配，并实现跨场景的精准感知。

报告人简介：张燕咏，中国科学技术大学计算机科学技术学院教授，副院长，ACM中国副主席，ACM理事会常务理事，国家科技创新2030“新一代人工智能”重大项目首席科学家,曾担任美国罗格斯大学助理教授、副教授、教授。获美国宾州州立大学博士，中国科学技术大学大学计算机本科。张燕咏教授一直从事智能物联网和智能感知等方面的研究。2017年获评IEEE Fellow。

2. 报告人：单云霄

报告题目：面向水面自主航行的开源数据与平台

摘要：无人机、无人驾驶、无人船等先进的高智能系统的出现正在通过替代人类在恶劣的环境下作业变革人类的工作生活方式，尤其是海洋环境，恶劣的工作环境极大地限制了人类对海洋的探索，而无人船的出现正逐渐改变这一状况,在复杂海域执行任务的无人艇逐渐成为了学术和产业界的研究热点。然而，发展无人船面临较多困难，一方面，复杂的自主航行核心算法开发难度大，另一方面，如何验证开发的算法也是当前无人船技术发展面临的瓶颈问题。尽管通过实船测试可更真实的反映算法的能力，但与无人驾驶车辆和无人机不同，无人船的测试过程要更加的复杂,尤其是希望通过实船进行测试，测试的成本和难度极高。一种更高效的测试方法是通过无人船仿真平台，其可以保证多种在实船测试中难以构建的复杂场景成为可能。例如，复杂的海况条件下的大风、海浪、流等都可通过参数的设定生成。此外，通过设定静动态障碍物的轨迹可完成多种海上交互场景的验证。最后，仿真测试可通过动力学仿真软件模拟多种船舶运动模型和实际的航行动态，可验证算法对船舶模型的依赖程度以及其泛化能力。

报告人简介：单云霄，中山大学人工智能学院副教授，硕士研究生导师，中山大学计算机学院博士后，美国罗格斯大学-武汉大学联培博士。单云霄博士长期从事计算机视觉、机器人等领域，作为项目负责人，承担多项国家、省部级课题，其中国防科技创新特区项目2项，科技部重点研发计划骨干成员项目1项，广东省重点研发计划项目多项。申请人在计算机视觉、机器人等方向在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 等国际著名期刊杂志发表学术论文16篇，其中SCI检索6篇（中科院2区以上论文3篇），EI检索14篇（第一作者4篇），申请专利10件（授权5件）。

3. 报告人：徐经纬

报告题目：基于Carla仿真环境的自动驾驶测试平台

摘要：随着硬件设备、系统软件以及人工智能的高速发展，带智能部件的复杂软件系统在面向人机物融合的场景计算中占有重要的地位。自动驾驶系统作为一种典型的智能化软件系统，若要实现DevOps的流程自动化和持续集成，必须配有高效的自动化测试过程。与传统软件相比，自动驾驶系统因其面对的环境和智能部件的非确定性，使其在DevOps开发过程中的测试环节存在诸多挑战。真实环境下的自动驾驶系统测试面临如测试代价高和过程不可控等诸多问题，而仿真环境的调测便捷以及高度可控等优势为自动驾驶系统的自动化测试提供了可能性。基于仿真环境的自动驾驶测试并非一蹴而就，需系统性的设计和构建测试平台。该报告从目前主流的仿真环境Carla着手，介绍了一种基于Carla的自动驾驶测试平台的架构和实现。该平台支持与目前开源自动驾驶系统Apollo的互联。该平台借助人工智能等手段，可针对待测目标高效生成富有多样性且带语义信息的测试场景。同时，平台还提供了一套闭环测试框架，从动态的带反馈控制的视角支撑自动驾驶系统视觉信息获取安全性的测试。

报告人简介：徐经纬，任南京大学计算机科学与技术系副研究员。研究领域为智能化软件DevOps。近年重点探索包括智能化软件的质量保障、深度学习模型可解释性、以及自动驾驶仿真环境测试平台等研究，相关论文发表在软件工程领域FSE、ICSE、ASE和JCST与机器学习和数据挖掘领域KDD、IJCAI、TKDE等国际期刊和会议中。担任ICML、NeurIPS、KDD、WWW、SIGIR、AAAI等国际会议程序委员会委员。

‍4.报告人：卜磊

报告题目：基于在线验证的实时系统运行时安全监控与控制生成

摘要：实时混成系统广泛出现在列控、航天、航空、智能驾驶等安全攸关领域，其行为正确性至关重要。然而实时混成系统内部行为中离散、连续行为交织，极其复杂；而外界不确定环境更一步加剧了相关系统行为复杂度，使得相关系统的安全保障难以进行。针对此问题，我们提出了一种基于形式化验证的方法，运行时对系统短期内行为进行快速建模与验证，从而对潜在不安全行为进行发现与预警。在此基础上，进一步进行运行时细粒度控制参数自动生成，在发现潜在危险时，接管系统控制，保障安全。部分成果已实际部署于列控国家工程中心半实物仿真系统，实现危险行为成功预警与停车，引起领域广泛关注与影响。

报告人简介：南京大学软件学院教授，博导。主要研究领域是软件工程与形式化方法，包括模型检验技术，实时混成系统，信息物理融合系统等方向。2010年在南京大学获取计算机博士学位。曾在CMU、MSRA、UTD、FBK等科研机构进行访学与合作研究。相关工作发表于领域重要期刊与会议如TCAD、TC、TDSC、TCPS、TPDS、RTSS、HSCC等。入选NASAC青年软件创新奖，高校计算机专业优秀教师奖励计划，中国计算机学会青年人才发展计划，微软亚洲研究院铸星计划等。

5.报告人：杜德慧

报告题目：自动驾驶场景建模、验证方法及工具平台

摘要：近年来,随着时空轨迹数据建模及应用研究的快速发展,时空轨迹数据应用于特定领域建模的研究引起人们的广泛关注.但由于时空轨迹数据所反映现实世界的多元性和复杂性以及时空轨迹数据的海量、异构、动态等特点,基于时空轨迹数据驱动的安全攸关场景建模的研究仍面临着挑战,包括统一的时空轨迹数据元模型、基于时空轨迹数据的元建模方法、基于数据分析技术的时空轨迹数据处理、质量评价等.针对汽车自动驾驶领域的场景建模需求,我们提出一种基于MOF元建模体系构建时空轨迹数据的元建模方法,根据时空轨迹数据的特征及自动驾驶的领域知识,构建了面向汽车自动驾驶的时空轨迹数据元模型;并基于此,提出基于时空轨迹数据元建模技术体系的自动驾驶安全场景建模方法,实现了基于场景建模语言ADSML实例化安全场景并构建了安全场景库,旨在为此类系统的安全关键场景建模提供一种可行的方案.此外，我们设计、开发了面向自动驾驶场景建模及验证的工具平台，支持以可视化的方式建模场景模型，并结合形式化验证技术，对场景模型的动态语义模型进行分析、验证。

报告人简介：华东师范大学软件学院，教授，博士生导师。中国计算机学会CCF软件工程、形式化方法专委委员、CCF高级会员。主要研究领域为：可信人工智能、可信软件建模理论与方法，高安全CPS系统、ADS系统。主持、参与国家级省部级项目十余项，在ICSE、AAAI、ASE、美国NASA形式化方法、SCP、HSB等期刊及会议发表论文百余篇，曾获FACS国际会议最佳论文奖。提出面向安全攸关CPS系统的可信软件建模与验证方法，成功应用于汽车自动驾驶等安全控制领域。

6.报告人：彭鑫

报告题目：人机物融合泛在计算：万物互联的超级自动化

摘要：随着网络与信息技术向人类社会和物理世界的全方位延伸，人类社会、信息系统、物理空间之间以软件为纽带不断融合，形成了软件定义的智能汽车、智慧园区、智能工厂等具体场景，人机物融合泛在计算正在逐渐成为现实。人机物融合泛在计算实现了面向万物互联的超级自动化，支持以用户为中心的人机物资源按需融合和应用场景构造。本次报告将围绕这一主题，从人机物资源接入与抽象、基于最终用户编程的应用构造、云边端融合的计算基础设施以及基于云原生技术体系的运行支撑等方面介绍我们的技术构想和初步实践。

报告人简介：复旦大学计算机科学技术学院副院长、软件学院副院长、教授、博士生导师。CCF杰出会员、软件工程专委会副主任、开源发展委员会常务委员，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编，《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》编委，《软件学报》编委，《Empirical Software Engineering》编委，IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME）执委（2017-2020）。2016年获得NASAC青年软件创新奖。主要研究方向包括软件开发大数据分析、软件智能化开发、云原生与智能化运维、人机物融合泛在计算系统、机器人软件工程等。研究工作获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018/2021）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018/2019/2020）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。带领复旦大学CodeWisdom研究团队开展软件开发大数据分析以及软件智能化开发与运维方面的研究与实践，研究成果在多家大型企业进行了实践应用。

7. 报告人：杨子江

报告题目：智能出行开源项目高校合作计划

摘要：元遨OpenCarsmos是在开放原子开源基金会下成立对智能出行项目群，旨在打造自动驾驶全栈基础软件。目前包括以下项目：

1) JUNO吉光自动驾驶及机器人应用开发工具和算法社区；2) DORA自动驾驶及机器人分布式操作系统/中间件；3) ESSA车路云协同的边缘计算服务和管理平台；4) Oasis绿洲自动驾驶模拟仿真测试平台；5) EDIT EV 爱迪特开源智能电动汽车设计；6) Hermes面向汽车领域NPU计算芯片的Chiplet D2D互联接口标准。我们将分享这几个项目及探讨和高校对合作计划。 

报告人简介：西安交通大学教授，交叉信息核心技术研究院可信人工智能创新中心主任，曾任美国西密歇根大学计算机科学系教授及密歇根大学电子工程与计算机科学系访问教授。学术兼职包括IEEE国际电动车与自动驾驶车技术委员会共同主席、2019年IEEE国际软件测试及验证大会共同主席、2019年中国计算机协会龙星计划软件测试领域讲师等。研究领域为软件质量及安全保障。发表论文百余篇及十项美国专利，获得ACM SIGSOFT杰出论文奖，ACM TODAES最佳期刊论文奖。2019年通过创办深信科创信息技术有限公司进行技术成果转化，专注自动驾驶及智慧交通落地应用。深信科创由图灵奖获得者姚期智院士孵化，迄今完成3 轮共亿元融资，为国家高新技术企业、中国智能网联汽车产业创新联盟理事单位，国家信标委人工智能分委会自动驾驶研究组副组长单位。