2023智源大会议程公开丨自动驾驶论坛

本文主要是介绍2023智源大会议程公开丨自动驾驶论坛，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

6月9日，2023北京智源大会，将邀请这一领域的探索者、实践者、以及关心智能科学的每个人，共同拉开未来舞台的帷幕，你准备好了吗？与会知名嘉宾包括，图灵奖得主Yann LeCun、图灵奖得主Geoffrey Hinton、OpenAI创始人Sam Altman、图灵奖得主Joseph Sifakis、诺贝尔奖得主Arieh Warshel、未来生命研究所创始人Max Tegmark、2021年科学突破奖得主David Baker、2022吴文俊最高成就奖得主郑南宁院士和中国科学院院士张钹等。目前已正式开放大会线上报名渠道。大会将同步向全球线上直播。

北京智源大会倒计时：2天

自动驾驶论坛 | 6月10日下午

智能网联汽车是未来汽车产业发展的战略制高点，其中，自动驾驶在汽车产业生态迭代优化、道路交通安全提升、交通出行模式变革等方面具有巨大潜力，人工智能技术、大模型则能加速自动驾驶研发和测试验证，助力自动驾驶产业创新与发展。可以预见到，人工智能、大模型与自动驾驶的融合将有助于突破自动驾驶技术瓶颈，同时给智能网联汽车产业带来新的机遇与挑战。在此背景下，本论坛邀请到八位自动驾驶、人工智能、大模型领域的专家，围绕AI大模型在自动驾驶技术和产品研发、自动驾驶测试验证与评价等方面的技术创新、应用探索，带来精彩报告，并聚焦当前研究热点，研讨AI大模型在自动驾驶领域的应用前景与挑战。希望以此论坛为契机，共同展望AI大模型在自动驾驶领域的未来，为自动驾驶技术和产品创新、工程化和产业化应用提供发展思路和解决方案建议。

论坛议程

论坛主席

刘法旺，工业和信息化部装备工业发展中心副主任

计算机应用专业博士，正高级工程师，工信部装备工业发展中心副主任，目前兼任工信部车辆产品技术委员会秘书长、工信部智能网联汽车推进组（ICV-2035）秘书长等。

演讲主题及嘉宾介绍（按照发言先后顺序）

1、人工智能在自动驾驶决策中的应用与思考

议题简介：近年来，人工智能正在以飞快的发展速度融入到人类社会的方方面面，以自动驾驶领域为例，卷积神经网络等AI算法已经成为感知方案的主流应用算法，但是受限于其可解释性不佳等原因，主流落地的决策方案仍然依赖于规则方法。依托于国家课题及一汽自主研发项目，开展可落地的AI算法与规则方法混合驱动的自动驾驶决策技术研究，在纯AI方法带来的可解释性/可泛化性差的问题方面进行了积极探索。本报告将介绍红旗在自动驾驶AI决策技术方面的探索以及对未来发展路线的思考。

刘斌，中国一汽研发总院首席

正高级工程师，国内首批智能汽车研发和产业化的工程技术从事人员，主持自主智能驾驶功能开发和产品落地，实现一汽首批自动驾驶功能和首款自动驾驶控制器搭载量产车型平台化投产，其成为国内首批通过中汽中心和美国SAE联合认证的智能驾驶产品，累计申请发明专利51项（授权23项），软著10项，牵头、参与制定国标4项。获评中国汽车工程学会科学技术进步特等奖，一等奖等奖励，吉林省科技进步三等奖，所带团队获吉林省青年文明号殊荣。

2、DriveGPT雪湖·海若驱动自动驾驶3.0时代加速到来

议题简介：毫末于2023年4月11日正式推出行业首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖·海若”。DriveGPT通过引入驾驶数据建立 RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，最终目标是实现端到端的自动驾驶。目前，毫末 DriveGPT 已经完成基于5000万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。毫末 DriveGPT 已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，目前近20家合作伙伴均已加入。DriveGPT将重塑汽车智能化技术路线，帮助自动驾驶AI能力实现跃升，驱动自动驾驶3.0时代加速到来。本报告将介绍分享自动驾驶生成式大模型DriveGPT的最新成果和未来计划。

顾维灏，毫末智行联合创始人&CEO

毫末智行是中国国家高新技术企业，是中国产品落地规模最大的自动驾驶AI技术公司，也是中国第一个量产自动驾驶独角兽。在创办毫末智行之前，顾维灏曾在百度工作16年，担任百度智能汽车事业部总经理等职位。

3、基于大模型的自动驾驶仿真测试场景生成

议题简介：面对自动驾驶环境的复杂性，长尾问题成为主要挑战。基于场景的虚拟仿真测试是验证高阶自动驾驶系统安全性的重要方法。手动制作的基础场景只能满足常见场景的仿真测试验证，无法满足自动驾驶仿真验证的高覆盖度要求，边缘场景的遗漏造成极端场景工况验证的缺失。随着大算力时代的到来，结合大数据的大模型在自然语言理解、代码自动生成、图像处理领域取得了显著成就。在大模型的使能下自动生成仿真测试场景文件，提高了场景生成效率的同时，弥补了自动驾驶仿真测试高覆盖要求不足问题。

杨强，北京赛目科技股份有限公司副总经理

专注自动驾驶仿真系统研究和设计开发，拥有丰富的车载ECU设计研发管理经验，技术研究领域主要包含linux操作系统，并行/分布式计算，3D图形渲染，机器学习，FuSa，SOTIF等。

4、多方协同的自动驾驶模拟仿真测试

议题简介：由于极端情况应对难、实际路测成本高等原因，模拟仿真测试以其高效率、低成本、高安全、高覆盖等优势，成为测试验证自动驾驶系统安全的重要支柱之一。本报告从多场景多引擎模拟仿真测试的角度出发，探讨基于分布式平台的多方协同自动驾驶模拟仿真测试技术，主要关注场景数据保护和算法保护等相关内容。

计卫星，北京理工大学教授

教育部产学合作协同育人项目专家组成员，信息技术新工科产学研联盟副秘书长，ACM China SIGOPS/ChinaSys执委，计算机学会高级会员，体系结构专业委员会、科普工作委员会委员。2012年至2013年赴美国罗切斯特大学访问1年。主持和参与国家自然科学基金项目、高性能计算重点专项、工信部工业互联网创新发展工程等项目多项，在国内外著名期刊和国际会议（TPDS、PLDI、RTSS和FSE等）上发表论文多篇，获国家级和省部级教学成果奖各1项。

5、大模型和智能汽车的预见

议题简介：基于海量多元数据的大模型发展迅速，在自然语言方面展现了类似人类逻辑推理、上下文理解能力，并且具备通用、可复制等优势；智能网联汽车产业也在探索研究大模型应用。本报告将简要介绍大模型的发展情况、技术趋势，探讨大模型在智能座舱和智能驾驶中的潜在应用，及面临的风险和挑战。

万蕾，华为Fellow、智能汽车解决方案BU政策与标准专利部部长

通信与电子系统专业博士。华为公司Fellow，智能汽车解决方案BU政策与标准专利部部长。曾任华为无线网络标准专利部部长、华为无线标准首席，CCSA TC5 副主席、Future Forum 副理事长、中国IMT-2020推进组专家组成员、国家重大专项专家，是ITU 4G评估和5G评估的主要贡献者，3GPP 5G首版标准的主要推动者，2019年荣获3GPP终身成就奖。现任全国产品缺陷与安全管理标准化技术委员会（AAC-TC463）委员、全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会委员、车辆产品技术委员会委员、汽电标委副主任委员。

6、大模型技术在比亚迪智能驾驶中的实践

议题简介：大模型技术的发展，在高阶驾驶辅助领域引起了很高的关注。大模型的特点是大数据和大算力，比亚迪建立了路采数据库，基于大模型开发了自动标注系统；在算力方面，比亚迪自研了车载计算域控平台，实现了数据驱动的端到端感知模型训练和推理。大模型技术引领着智驾行业的发展方向，大模型将重新定义数据采集、标注、训练的数据闭环链路，比亚迪也将继续开发算力更大的计算平台，为用户带来更加安全、高效和智能的出行体验。

韩冰，比亚迪规划院院长助理兼电子集成部总监

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毕业于德国亚琛工业大学，电气工程与信息技术硕士学位。比亚迪产品规划及汽车新技术研究院院长助理兼电子集成部总监。广东省“珠江人才计划”创新团队核心成员，深圳市车载智能计算平台工程研究中心负责人，工信部汽车电子领域专家。

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7、科技+场景的蔚来自动驾驶

议题简介：蔚来的自动驾驶是如何通过数字化，智能化的运营方案，不断在安全，合法，安心，舒适，效率各个层面提升用户体验，解放时间，降低风险。本报告将主要包括以下内容：基于Data Loop Back基础设施，建设数字化度量（Measuring）、智能化诊断（Diagnosing）、实时化反馈（Answering）的NIO MDA小闭环运营体系；从人（Training）、车（Function）、路（LaneSeg）三个方向打造NIO TFL大闭环体系建设；智能化的车队调度，用户共创，全量用户三层循环验证体系。

张益菲，蔚来自动驾驶首席数据科学家

北京大学本科和硕士，现任蔚来自动驾驶首席数据科学家，曾任腾讯地图和高德地图POI技术总监，滴滴车载事业部技术总经理。

8、自动驾驶通用型技术平台与商业化落地探索

议题简介：文远知行具有五大产品线，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫。如何实现技术通用化，用一套技术平台支持众多自动驾驶产品，其核心是WeRide One。凭借着通用型技术平台，文远知行实现了在多个国家、多个领域落地和商业化应用。本报告将介绍文远知行通用型技术平台WeRide One的设计和演进以及这一技术应用到不同的产品取得的成果。

王志谦，文远知行北京研发中心总经理

2009年校招加入百度，在百度工作八年时间，2017年作为初创团队成员加入文远知行。专注于机器学习和SLAM领域，曾获得百度AI Fellowship称号，DeepSpeech2论文作者之一，数十个已授权发明专利。带领团队攻克地图定位等行业难题，将人工智能技术应用于自动驾驶的多个领域，负责北京研发中心的开发和管理等工作。

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