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　　那晓翔，现任剑桥大学工程系长聘助理教授。2014年获剑桥大学工学博士学位；同年加入剑桥大学道路运输可持续发展研究中心，从事x智能车载信息系统开发及重型商用车能耗特性评价等工作；2023年获聘剑桥大学工程系助理教授。现主持英国工程与物理科学研究委员会课题1项（104万英镑），英国科研与创新署纵向课题2项（合计9.7万英镑）；曾荣获剑桥大学 “艾萨克牛顿青年学者奖励计划”、“博里塞维奇青年学者培育计划”等奖励。现担任Chinese Journal of Mechanical Engineering副主编、IEEE/CAA Journal of Automatic Sinica副主编等职务。

　　近年来，车载信息系统在重型商用车上的使用日益广泛。该系统主要用于采集车辆行驶数据，进而为物流企业就车辆的运营管理提供决策依据。当前车载信息系统采样频率偏低、灵活性较差，因此其在促进车辆节能减排方面所发挥的作用十分有限。剑桥大学道路货运可持续发展研究中心自主研发了一套基于安卓平台的智能车辆数据采集系统。该系统能够在途采集车辆位置、CAN总线数据、天气、道路海拔等多种信息。本报告介绍了该智能数采系统的功能与特点；并应用所采集的数据，对典型车辆节能技术在真实物流环境中的节能潜力进行了评测；对影响车辆能耗的关键参数进行了辨识；并使用辨识获得的参数对车辆的能耗特性进行了建模与仿真。

　　徐少兵，清华大学车辆与运载学院副教授，博士生导师，副所长。2021年获国家高层次青年人才项目（海外）资助。2016年博士毕业于清华大学汽车系，2016/10-2022/2担任密歇根大学博士后、助理研究员。研究方向为智能车辆自主与协同智能、决策规划与运动控制。发表SCI期刊论文40余篇，获2018/2022年AVEC最佳论文奖、清华大学优秀博士论文等，授权/公开发明专利20余项。担任IEEE VTM客座编辑、国际会议MECC副主编等。

　　目前激光雷达占用栅格预测模型多针对单型号雷达独立训练和测试，难以跨雷达部署应用。报告将介绍首个用于智能车辆可跨激光雷达的3D占用栅格预测算法MergeOcc，实现了单个模型跨平台部署且预测精度均提升10-15个百分点。报告内容重点包括新型模型设计、实验验证和底层机理分析。

　　边有钢，湖南大学教授，入选国家级高层次青年人才。致力于智能控制、协同控制方法研究及其在道路/水下运载装备运动控制中的应用。先后主持国家自科基金、国家重点研发等项目/课题10余项；发表学术论文100余篇，授权发明专利30余项，担任《IEEE Trans. Intell. Transp. Syst.》副编辑、《Automotive Innovation》《中国公路学报》青年编委，获省科技进步一等奖。

　　重载车辆是能源开采运输、水利水电工程建设等领域的重大核心装备，而智能化、电动化则是重载车辆技术发展的前沿方向。本报告将介绍湖南大学在智能电驱动重载车辆关键技术方面开展的研究工作，包括智能驾驶系统、电驱动系统、整车平台的设计研发等，并介绍目前成果的示范应用情况。

　　王文硕，教授、博士生导师，国家高层次青年人才。曾学习并工作于加州大学伯克利分校、密歇根大学安娜堡分校、卡内基梅陇大学、麦吉尔大学。长期从事于复杂环境下的移动机器人智能决策、驾驶行为认知与理解、人-机交互/协同与人工智能等交叉领域与前沿研究。获IEEE T-IV最佳期刊论文奖、加拿大IVADO Postdoc Fellowship奖、中国汽车工程学会优秀博士学位论文奖，入选斯坦福大学全球前2％顶尖科学家榜单、全球首份AI华人青年学者榜单。发表学术论文60余篇，授权美国发明专利5项、中国发明专利10余项，出版英文学术专著1部、十四五国家新兴战略领域数字化教材1部、国家出版基金项目专著1部；担任IEEE TVT、IEEE TIV、Journal of Field Robotics等多个国际SCI期刊副主编。

　　智能汽车已成为汽车强国战略选择，是实现交通强国、发展新质新域的重要支撑。人始终是各自动化级别（从辅助驾驶到无人驾驶）汽车的重要服务对象，其中驾乘人行为理解与智能车辆人机交互是智能汽车的核心技术之一。本报告将围绕智能汽车大规模落地应用所面临的“行为难理解”、“交互缺信任”等关键瓶颈，详细介绍驾驶行为理解与智能人机交互的核心关键技术。

　　王亚飞，上海交通大学机械与动力工程学院教授，研究方向为自动驾驶技术及应用。入选国家级青年人才、交通运输部科技创新青年拔尖人才。现任IEEE VTM副主编、ASME J-DSMC副主编、《汽车工程学报》编委、《传动技术》编委、《汽车工程》青年编委、《中国公路学报》青年编委等职。主持各类项目30余项，发表学术论文100余篇，授权发明专利40余项，主持/参与制定国家标准7项。获国际会议最佳论文奖/提名奖4项，获2024年度上海市科学技术发明一等奖（排1）。

　　随着高等级自动驾驶向“轻地图”方向发展，如何使自动驾驶定位摆脱对预建高精地图的依赖成为亟待解决的关键问题之一。标清电子地图具备低成本、广覆盖等优势，但其与车载感知存在模态差异，在高精融合定位应用中存在挑战。本报告将介绍电子地图在自主全局定位中的关键问题与技术进展，并展望其在端到端自动驾驶中的应用前景。

　　张元建，同济大学汽车学院教授，国家优秀青年科学基金（海外）获得者（国家高水平人才引进计划），上海市领军人才，小米青年学者，英国计算机协会会士，英国阿兰图灵协会AI应用方向特聘顾问，英国怀特汽车公司首席技术顾问，英国自然基金委评审专家委员会委员；曾任英国拉夫堡大学长聘助理教授，英国贝尔法斯特女王大学高级研究员，英国兰卡斯特大学高级研究员，英国萨里大学研究员；主持国家科技部重点研发新能源汽车专项课题，英国工程与物理科学研究基金，英国工业创新基金，国家重点实验室开放基金和省级国际合作基金项目，研究成果被应用在中外多家车企，并获得英国主流媒体专题报道。

　　本报告以“人工智能技术驱动的自动驾驶”为主题，介绍虚拟现实增强技术在仿真测试与驾驶员行为建模中的应用，探讨增强视觉感知技术在复杂交通环境中对目标检测与场景理解的提升作用，并分享具身智能技术在多模态信息融合与自适应控制中的最新进展。报告将结合典型案例，阐释人工智能如何赋能自动驾驶技术升级，为实现安全高效的智能交通提供新思路与技术支撑。

　　孙陈，任香港大学数据与系统工程系助理教授，滑铁卢大学机械工程系兼职助理教授，聚焦于AI驱动的信息物理系统的安全规划控制及失效保障方法，安全可信赖智能驾驶系统等相关研究。在加入香港大学之前，于2022年获加拿大滑铁卢大学机械与机电工程博士学位，2017年获加拿大多伦多大学电气与计算机工程应用科学硕士学位，2014年获中国电子科技大学自动化专业工学学士学位。

　　数据驱动模型已成为现代自主系统技术栈的核心组件，广泛应用于环境感知、行为预测等关键任务。然而，其基于数据驱动的设计特性与动态行为模式，使得AI组件的安全性与可靠性保障面临严峻挑战。本次讲座将深入探讨高阶自动驾驶系统可信安全领域的研究进展，包括在不确定性量化在安全验证中的方法论突破和大型语言模型（LLM） 在自动驾驶决策中的创新应用探索等。

　　文伟松，博士，香港理工大学航空及民航工程学系助理教授及可信AI与自主系统实验室（TAS Lab）负责人。2020年于香港理工大学机械工程系获博士学位，2017年获中国农业大学硕士学位，2015年毕业于北京信息科技大学。2018年曾赴美国加州大学伯克利分校访学。2021至2023年任香港理工大学研究助理教授。文博士主要研究方向为AI赋能的自主系统感知与导航、多传感融合定位、机器人GNSS/LiDAR/IMU/视觉导航及无人机与自动驾驶的安全控制系统。已在IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, IEEE Transactions on Vehicular Technology, and IEEE International Conference on Robotics and Automation等顶级期刊与会议发表论文百余篇，其3D LiDAR辅助GNSS定位技术获业界高度认可，并实现显著知识转移。文博士入选斯坦福大学全球前2%高被引科学家，并获美国导航学会最佳展示奖，现为IEEE RAS、IEEE ITSS及ION会员。

　　近年来，车载信息系统在重型商用车上的使用日益广泛。该系统主要用于采集车辆行驶数据，进而为物流企业就车辆的运营管理提供决策依据。当前车载信息系统采样频率偏低、灵活性较差，因此其在促进车辆节能减排方面所发挥的作用十分有限。剑桥大学道路货运可持续发展研究中心自主研发了一套基于安卓平台的智能车辆数据采集系统。该系统能够在途采集车辆位置、CAN总线数据、天气、道路海拔等多种信息。本报告介绍了该智能数采系统的功能与特点；并应用所采集的数据，对典型车辆节能技术在真实物流环境中的节能潜力进行了评测；对影响车辆能耗的关键参数进行了辨识；并使用辨识获得的参数对车辆的能耗特性进行了建模与仿真。

　　庄伟超，东南大学副教授，担任车辆工程系主任，主要研究方向为智能汽车自主决策与网联协同控制。近三年主持国家、省部级项目6项，入选中国科协青年人才托举工程，以第一/通讯作者发表SCI论文50余篇，授权发明专利25项，排2获江苏省科学技术一等奖，指导团队获中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛金奖、世界智能驾驶挑战赛金奖等荣誉；担任IEEE TTE、TVT等国际期刊副主编，《机械工程学报》青年编委，兼任中国汽车工程学会青委会委员、中国自动化学会车辆控制与智能化专业委员会委员。

　　自动驾驶赛车技术对于研究车辆极限工况运动控制性能提高了可能性，是本报告将围绕自动驾驶赛车的轨迹规划与运动控制技术展开研究背景、关键技术、未来展望介绍，关键技术包括路径与车速协同规划实现动态最优决策、高精度轨迹跟踪保障赛道极限性能、强化学习型轨迹生成提升复杂场景适应性、基于表征学习的赛道理解增强环境感知效率、端到端控制简化系统架构并提升响应速度。

　　段京良，北京科技大学副教授，2015年本科毕业于吉林大学汽车工程学院，2021年博士毕业于清华大学车辆与运载学院，曾留学于加州伯克利大学和新加坡国立大学。从事强化学习、自动驾驶决策控制、具身智能控制等研究。相关工作发表于IEEE TPAMI、IEEE TAC等人工智能和控制领域顶级刊物，获期刊最佳论文奖1次、国际学术会议优秀论文奖4次。曾入选中国科协青年人才托举工程（2023）、北京市科协青年人才托举工程（2023）、华为卓越青年学者（2024）等。

　　面向端到端自动驾驶和机器人控制发展趋势，重点介绍团队研发的综合性能国际领先的数据驱动强化学习算法（DSAC），具有动作平滑特性的控制型神经网络架构（LipsNet），以及最优控制策略近似求解器（GOPS）。并展示依托上述基础的开放道路实车实验结果和工程场景机器人自动化控制案例。

　　李琳辉，现任大连理工大学汽车工程研究所副主任所长、为大连市高端人才。承担科技部2030人工智能重大专项子课题、JW特区课题、国家自然基金、省揭榜挂帅、市创新基金、GF单位委托、企业委托等项目四十余项，发表SCI/EI检索论文百余篇，授权发明专利50余项，为人工智能学会智能驾驶专业委员会委员、自动化学会车辆控制与智能化委员会委员、大连市车联网联盟专家委员会专家。获辽宁省科技进步一等奖、中国交通运输协会科学技术二等奖等荣誉。

　　针对高阶智驾感知技术面临的长尾场景样本量匮乏、多样性不足、模型抗扰能力弱问题，探讨机理+数据联合驱动的雨雪雾尘、以及异类目标等多类别扰动生成方法，实现智能驾驶感知数据的有效增强。面向环境感知、轨迹预测等算法模型的抗扰需求，探讨结合数据增强与对抗训练的感知理解算法鲁棒性提升方法。

　　会议期间大连正值旅游高峰期，往返车票及酒店房源十分紧张，请参会代表提前规划行程，预订车票/航班及酒店房间，如需住宿，请在会议小程序的“酒店预订”模块中完成酒店预订。

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