个人简介： 清华大学自动化系长聘副教授/特聘研究员。相关研究成果发表学术论文100 余篇，包括Nature Photonics、Nature Communications、PNAS、IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 等，先后获得国家科学技术二等奖（序3）、中国图象图形学学会一等奖 （序1）等。曾主持国家自然科学基金重点项目、优秀青年科学基金项目、重大仪器研制专项课题，科技部重点研发计划课题，北京市自然科学基金重点项目等，担任国际学术期刊 IEEE Trans. Image Processing、IEEE Trans. Computational Imaging 、Journal of the Optical Society of America A 等国际期刊编委、 Optoelectronic Imaging and Multimedia Technology XI 会议主席，北京图象图形学 学会女科技工作者委员会副主任、中国城市科学研究会智慧城市基础设置与智能网联汽车协同发展专业委员会副秘书长等。

个人简介： 大连理工大学计算机学院/未来技术学院副教授。主要研究方向为类脑计算、脉冲神经网络、神经信号编解码等，重点关注脉冲神经网络结构设计，类脑脉冲大模型和类脑芯片软硬件协同设计。博士毕业于浙江大学计算机科学与技术学院。入选中国科协青年人才托举工程，主持国家重点项目两项，国自然青年、面上项目各一项，参与科技创新2030-新一代人工智能、脑科学与类脑研究重大项目，国家重点研发计划等。长期担任CCF A类会议NeurIPS、ICML、ACM MM、AAAI等领域主席或高级程序委员会委员，一作通讯发表包括IJCAI, AAAI, CVPR, NeurIPS, ICLR, ICML, ACM MM, TIP等CCF A及中科院一区论文二十余篇，谷歌学术引用1130+。

报告题目： 开放环境无人驾驶：三维感知与环境理解

报告摘要： 在无人驾驶的动态、多变及未知的开放环境中，精准的三维感知技术是实现环境理解与可靠决策的前提。面对动态障碍物、未见过物体及极端天气等多重挑战，无人车需要具备强大的三维感知能力，以实时捕捉周围环境的变化并做出准确响应。动态障碍物（如行人、车辆等）的运动轨迹难以预测，未见过物体（如新障碍物或罕见物体）的识别对泛化能力提出了更高要求，而极端天气（如雨雪、雾霾等）则进一步增加了感知难度。针对这些挑战，本报告总结了我们团队在三维感知方面的研究成果，包括无监督学习、点云处理与语义分割、定位与建图、三维占用预测及多模态融合等。最后，报告还探讨了无人驾驶领域依然存在的技术挑战，如长尾场景的处理等，展望了未来发展趋势。

个人简介： 薛向阳，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。大数据研究院、类脑智能科学与技术研究院副院长。长期从事计算机视觉、多媒体内容识别、类脑智能算法和机器学习等研究，在国际权威期刊和顶级会议上发表百余篇论文，据Google Scholar统计论文总引用 14400 余次，曾获 2016 年 IEEE TMM 论文奖和 2017 年国际会议 ICME 论文奖。近年来，在国家重点研发计划、国家自然科学基金、上海市级重大专项和企业合作项目等资助下，大力开展视频图像语义分析、自动驾驶算法、服务机器人视觉算法等关键技研究和应用系统研制。曾获国家科技进步一等奖和二等奖各1项、省部级科学技术一等奖5项。2012 年入选 “上海市学术带头人” 计划。2018 年担任教育部人工智能科技创新专家组的工作组专家，2016 年担任科技部重点专项 “云计算与大数据” 总体专家组成员。上海市图像图形学会副理事长、中国图象图形学学会常务理事及情感计算专委会副主任和上海市人工智能学会副理事长。

报告题目： 具身智能驾驶的安全强化学习的探索与实践

报告摘要： 自动驾驶是人工智能领域的巨大挑战，也将成为人工智能领域首个实际部署的最大规模的具身智能系统应用，自动驾驶所面临的开放世界、安全性和更大数据规模的独特挑战必将引领和推动具身智能的研究发展。近年来，自动控制和强化学习领域涌现出一批针对现实世界自动驾驶的安全学习方法的研究工作，一是因为自动驾驶大规模释放全球多样化的数据，将有力推动端到端自主驾驶技术发展。另一方面，基于机器学习的自动驾驶在开放世界环境中运行，亟需发展安全、通用的深度推理技术。本报告将重点讨论不确定性条件驾驶策略学习方法，探讨实现安全、稳健的强化策略学习技术路径，并展望发展具身智能驾驶必须重视的挑战性问题。

个人简介： 薛建儒，西安交通大学教授、博士生导师，中国自动化学会会士和中国图形图象学会会士，主要研究领域为模式识别与机器学习、无人驾驶与混合增强智能等，入选教育部长江学者特聘教授（2015年）、国家高层次人才计划（2017）。研究成果获国家自然科学二等奖（2016，排名2）、国家技术发明二等奖（2007，排名4），教育部自然科学一等奖（2015，排名2）、陕西省自然科学一等奖（2023，排名1），主要学术兼职有CAAI人机融合智能专委会副主任委员、CAA混合智能专业委员会主任委员、《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》、《自动化学报》、《机器人》等多个学术期刊编委。

报告题目： 适应性智能感知及结合5G的智慧园区无人驾驶

报告摘要：

个人简介： 闵卫东，国家特聘专家，南昌大学数学与计算机学院二级教授，博士生导师，全国人大代表。曾任软件学院院长，现任南昌大学元宇宙研究院院长、虚拟现实江西省重点实验室主任、江西省数字经济学会副理事长和秘书长、江西省虚拟现实产业技术创新战略联盟副理事长。任中国图象图形学学会常务理事，是计算机视觉、虚拟现实和元宇宙、人工智能和大数据领域国内外著名学者和专家，担任几十种国家级科技专家库专家、国家级科研项目和人才计划评审专家。在加拿大从事科研和管理工作18年，2015年作为杰出人才被引进到南昌大学。近年主持了20项科研项目，在IEEE和ACM汇刊等高水平期刊发表论文180余篇，获省级科技奖4项，成果应用和转化取得良好经济效益。

报告题目： 机理-数据双驱动的世界模型与具身交互学习

报告摘要： 在真实世界中训练具身智能机器人代价很高，因此广泛采用的做法是基于仿真环境的学习。但构建一个通用且高保真的仿真环境仍然非常困难，即便是为某个单项任务构建相应的仿真环境也是困难的。同时，为使仿真训练的策略能够Sim2Real迁移，常常需要在包括几何、结构、光照、材质、动力学等的高维空间中进行大范围采样，维数灾难问题显现。如果能对目标环境快速构建一个机理化的专用世界模型，那么只需在机理引导下，对这个模型进行小范围域随机化，即可得到对策略学习非常有帮助的仿真环境。我们考虑两种“任务无关”的方式构建目标场景的专用世界模型：一是从通用世界模型出发，通过蒸馏和面向目标环境微调得到；二是基于结构化、机理化建模，端到端可微分地学习模型参数。基于学习到的世界模型，实现了多种下游交互任务的高效学习，且因为上述世界模型本身就是目标环境的精准刻画，习得的策略可以自然地实现Sim2Real迁移。

个人简介： 徐凯，国防科技大学教授，国家杰出青年基金获得者。普林斯顿大学访问学者。研究方向为计算机图形学、三维视觉、具身智能、数字孪生等。在国际上较早开展了数据驱动三维感知、建模与交互工作，提出面向复杂三维数据的结构化感知、建模与交互理论方法系统。发表TOG/TPAMI/TVCG等A类论文100余篇。担任图形领域顶级国际期刊ACM Transactions on Graphics、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics的编委， Computational Visual Media的领域执行编委。多次担任领域内重要国际国内会议的大会主席和程序主席。担任中国图象图形学会三维视觉专委会副主任、中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副主任。曾获湖南省自然科学一等奖2项（排名1和3）、中国计算机学会自然科学一等奖2项（排名1和3）、军队科技进步二等奖、军队教学成果二等奖、中国电子学会青年科学家奖。

报告题目： 6G时代的无人驾驶通感

报告摘要： 结合6G愿景中空天地海全覆盖、通感算融合等新能力新趋势， 探讨6G通感在低空经济场景与车路网联场景等中面向自动驾驶的可能应用场景与关键痛点问题，这些智能网联应用需求为通感融合带来新挑战和新机遇，同时也为6G通感的未来发展提供了广阔空间。

个人简介： 人工智能、模式识别和无线通信系统专家，中组部“万人计划”科技创新领军人才，国际电子电气学会会士（IEEE Fellow），现拟任西交利物浦大学智能科学系教授、助理副校长（科研）。担任国际绿色沟通联盟技术委员会联合主席，国家863主题项目首席科学家，主持领导过多项国际、国内重大研发计划；2013年入选中组部首批国家“万人计划”科技创新领军人才；2015年被推选为IEEE Fellow；2017年获得IEEE 通信协会“通信领域重大进展”论文奖； 2023年获得上海市自然科学一等奖。徐教授兼任中国图象图形学学会图像视频通信专委会副主任委员、中国自动化学会模式识别与智能控制专委会常务委员、上海市通信学会理事及智能网联专委会主任委员、上海市5G/6G 专家委委员等。

韩雨琪

大连理工大学

yqhanscst@dlut.edu.cn