SAECCE 2024汽车交通关键技术论坛成功召开
11月14日下午，第三十一届中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2024）期间，由中国汽车工程学会主办、汽车智能交通分会协办的“汽车交通关键技术”论坛在重庆科学会堂成功召开。会议由同济大学汽车学院教授黄岩军担任会议主席，同济大学交通学院长聘教授胡笳、同济大学汽车学院副教授冷搏担任联合会议主席。 北京航空航天大学教授于滨做题为“城市公交精准化动态调度技术研究与展望”的报告。他介绍了城市公交精准化动态调度的研究难题与思路、研究成果与进展，创新性的提出了包括“行为解析-时机辨别-策略选择-参数优化”决策序列的仿人公交动态调度框架，为解决城市公交精准化动态调度问题提供了新思路。 零一汽车智能驾驶合伙人王泮渠博士做了题为“新能源重卡的智能化之路”的报告。他在报告中指出，高效的数据中台以及稳定的线控底盘是智能化两大基石，目前高阶智驾大规模产品化的瓶颈在于算法，而端到端+多模态大语言模型的方案是解决算法问题的最优路径；基于强泛化算法，可量产平台，快闭环场景三要素的开发模式是真正实现新能源重卡智能化的必由之路。 香港大学同心基金数据科学研究院助理教授做题为“端到端具身智能系统2.0-世界引擎”的报告。他首先回顾 E2E AD 的关键发展里程碑及技术路线图，包括由 OpenDriveLab 提出的开创性工作 UniAD，该研究荣获 IEEE CVPR 2023 最佳论文奖。随后，他指出当前领域面临的核心挑战，如泛化能力的提升和世界模型的构建等。结合基础大模型的普及，他还分享了如何利用大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）等技术，从经验丰富的专家中提取共通知识。最后，他给出未来几年的展望，包括如何构建通用智能系统，并在广泛的下游应用中实现突破性进展。 上海交通大学机械与动力工程学院教授王亚飞做了题为“混合数据驱动的无人矿山作业技术”的报告。王亚飞教授从“矿山无人驾驶”与“协同作业”等角度，阐述混合数据驱动如何在矿山场景中实现高效工作，利用矿车的自感和外感的方法实现无人矿车与挖机的高效协同运作，在复杂多变的非结构化场景中实现高效率地感知和规划。 同济大学长聘教授、汽车智能交通分委会青年学术委员会负责人胡笳主持发布了《生成式人工智能在自动驾驶中的应用》智能驾驶白皮书。本项研究成果，由中国汽车工程学会、汽车智能交通分会统一指导，集合了我国运载领域各大高校一流团队的20位一线科研专家的智慧，统筹编撰。旨在为学界和业界提供一份路线图，为在同领域的同行学者提供如何利用生成式AI强化自动驾驶的新思路。 中国汽车工程学会汽车电动化研究中心副主任、电动汽车产业技术创新战略联盟副秘书长刘国芳、中国汽车工程学会汽车智能交通分会主任委员熊璐教授出席了论坛。
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