為幫助同學們更好地了解自動駕駛感知技術(shù)，明確生涯目標，進一步提高就業(yè)競爭意識，電子信息工程學院于2021年4月6日在學術(shù)報告廳一樓開展了電子信息工程專業(yè)自動駕駛感知技術(shù)講座。本次講座由張昆帆博士主講，我院院長鄒小金及副院長簡翔成帶領(lǐng)我院學子聽取此次講座。

    

自動駕駛又稱無人駕駛，是一種由電腦控制，部分由人工參與或完全沒有人工參與的駕駛行為。自動駕駛的實現(xiàn)需要依靠人工智能、通訊、傳感器、定位系統(tǒng)等技術(shù)的支持。自動駕駛的關(guān)鍵為目標理解，在大數(shù)據(jù)與大計算力的支撐下，已經(jīng)取得了很大的進步，但是仍面臨著很多瓶頸，如高可靠環(huán)境感知、自主導航與信息融合。按照美國汽車工程師協(xié)會（和美國高速公路安全管理局）的標準，自動駕駛智能化和自動化水平分為6個等級：無自動化（L0）、駕駛支持（L1）、部分自動化（L2）、有條件自動化（L3）、高度自動化（L4）和完全自動化（L5）。自動駕駛領(lǐng)域的巨頭們均聚焦于L4水平的無人駕駛技術(shù)。自動駕駛的市場潛力巨大，有希望解決交通擁堵、疲勞駕駛、車輛路線規(guī)劃等問題，未來自動駕駛將會成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠帧?/span>

張昆帆博士首先講了定位與地圖構(gòu)建的問題，兩者之間是相輔相成、緊密耦合、相互促進的。接著講到了SLAM的研究發(fā)展史，從SLAM講到了DSO。然后介紹了現(xiàn)有的SLAM存在的問題，如：很少關(guān)注時間的連續(xù)性、太過依賴于像素的對應(yīng)關(guān)系、高計算損耗以及學習方法需要大量標注等，進而引出了SLAM缺少系統(tǒng)闡述這一關(guān)鍵性問題。緊接著講解了基于數(shù)據(jù)流的SLAM的工作過程：從流到預(yù)測，再到地圖構(gòu)建，最后到學習的過程。

接著又講到自動駕駛的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并為我們闡述了自動駕駛生態(tài)建設(shè)的關(guān)鍵性。自動駕駛產(chǎn)業(yè)已初具規(guī)模，具體反映為安全成為自動駕駛發(fā)展的黃金標準，商業(yè)模式逐漸明晰，人工智能成為基礎(chǔ)技術(shù)以及相關(guān)的產(chǎn)業(yè)支撐等方面。接著又講到了自動駕駛的基礎(chǔ)性技術(shù)，即視覺感知智能技術(shù)，涉及算法、大數(shù)據(jù)、算力、細分場景和垂直整合等5個維度。同時，介紹了在環(huán)境感知、自主導航技術(shù)以及信息融合中的應(yīng)用。然后講到了自動駕駛落地面臨的主要挑戰(zhàn)，如缺乏認知水平的理解能力、缺乏知識推理能力以及缺乏舉一反三的小樣本學習能力等。

通過此次講座，同學們清楚地認識到電子信息工程專業(yè)發(fā)展前景，明晰了制定職業(yè)規(guī)劃的重要性。本次講座干貨滿滿，很多同學在一定程度上了解了電子信息工程專業(yè)自動駕駛感知技術(shù)的相關(guān)知識，在面對專業(yè)分流時將不會茫然無措，而是從容鎮(zhèn)靜，積極從自身興趣、優(yōu)勢和綜合能力方面分析自我，尋求適合自己的發(fā)展方向。我院還將進一步開展專業(yè)系列講座，為學校營造優(yōu)良的校風、學風、班風做出積極貢獻。