中国计算机学会青年计算机科技论坛福州分论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum-Fuzhou Branch

CCF YOCSEF 福州

2023年12月23日（星期六）08:30-12:20

“融合之舞，智驭未来：网联自动驾驶多模态数据融合大有可为”技术论坛

主办：中国计算机学会

协办：福建省开源数字技术研究院

CCF YOCSEF福州于2023年12月23日上午在福州软件园举办“融合之舞，智驭未来：网联自动驾驶多模态数据融合大有可为”技术论坛。由CCF YOCSEF福州AC委员吴伶和陈哲毅担任执行主席，副主席尤玮婧、AC委员曹新容担任在线主席。来自挪威奥斯陆大学、福州大学、武汉工程大学、福建理工大学、福建师范大学、福建农林大学、福建江夏学院、闽江学院、武夷学院、福建警察学院等国内外高校、科研院所的专家学者，来自百度智能云、福州软件园科技发展有限公司、东软集团（广州）有限公司、福建省亿力信息技术有限公司、福建风林火山信息技术有限公司、福建思知行信息技术有限公司、迪讯信息技术有限公司等企业代表，以及来自CCF YOCSEF总部、CCF YOCSEF南京、CCF YOCSEF苏州、CCF YOCSEF武汉、CCF YOCSEF重庆和CCF YOCSEF厦门和福州软件园管委会等嘉宾共四十余人汇聚一堂，就网联自动驾驶多模态数据赋能网联自动驾驶的话题展开讨论和思辨。

国家发改委颁布的《智能汽车创新发展战略》提出，至 2035 年我国率先建成智能汽车强国的愿景，网联自动驾驶车辆具有自动、智能、协同等特性，是智能汽车发展的必然趋势。网联自动驾驶实现多车视角、多传感设备、多模态感知数据融合下的协同任务，亟需探讨如何有效地融合多模态数据。一方面，如何打造多模态赋能的智能网联自动驾驶系统？另一方面，如何探索多模态数据融合的轻量级、高效低时延实时计算模型？如何构建多模态数据驱动的可信网联自动驾驶护盾？

图1 “融合之舞，智驭未来：网联自动驾驶多模态数据融合大有可为”技术论坛

论坛现场活动由引导发言和思辨环节两部分构成。针对论坛主题，现场邀请了4位网联自动驾驶、多模态数据融合方面的专家作为引导嘉宾，他们分别来自挪威奥斯陆大学、福建理工大学、武汉工程大学和百度智能云。

欧洲科学院、挪威皇家科学院、挪威工程院院士、挪威奥斯陆大学张彦教授作题为《数字孪生赋能车联网》的引导发言。首先，他从概念、空间、元素、需求、架构五个方面介绍了数字孪生，强调了数字孪生是不同于模拟仿真的双向闭环，并通过一个实例引出了两个思考。接着，他介绍了数字孪生赋能车联网的六大优势与四大挑战，从基于数字孪生的用户画像出发，强调了数字孪生是多维信息的融合与预测，每一种特征带来的数据是异构的。与此同时，在数字孪生的高效性、容错性和安全性等方面也带来了新的挑战。最后，他对当前数字孪生赋能车联网的发展趋势及思考进行了总结和扩展。

图2 挪威奥斯陆大学张彦教授进行引导发言

图3 YOCSEF福州现任主席熊金波为张彦教授颁发感谢证书

福建理工大学邹复民教授作题为《福建省智能网联汽车产业调研及其发展的一些思考》的引导发言。他从中国智能网联汽车的发展现状与趋势出发，基于对多家智能网联汽车产业上下游企业的走访经历，分析了福州市智能网联产业发展的优势与不足，强调了智能网联汽车对我国经济建设转型的重要性、汽车工业是实现我国高新技术突破弯道超车的关键技术。最后，他针对智能网联汽车产业的发展给出了一些思考与建议。

图4 福建理工大学邹复民教授进行引导发言

图5 YOCSEF福州22-23届主席魏丽芳为邹复民教授颁发感谢证书

武汉工程大学周华兵教授作题为《自动驾驶任务中的多模态感知》的引导发言。首先，他从政策环境和市场前景等方面出发，结合了武汉工程大学自动驾驶实验室的实际工作，引出了在智能汽车实验过程一系列关键技术的难点与解决方法。接着，他重点介绍了其在底层视觉感知、BEV视觉感知、场景文字感知方向的研究，强调了智能网联汽车的技术需要更多高效化、全局化，且可适应复杂多模态场景感知的车联网系统支持。最后，他提出了一系列未来的研究问题，包括BEV融合研究、车路协同、高精度智能感知传感器等都是未来的可研究方向。

图6 武汉工程大学周华兵教授进行引导发言

图7 YOCSEF福州优秀AC王沁为周华兵教授颁发感谢证书

百度智能云的林志华工程师作题为《大模型在智能交通的应用实践》的引导发言。百度智能云ACE智能交通实现了“车、路、云、图”全栈技术闭环。结合语言大模型、视觉大模型、跨模态大模型，升级的新一代交通大模型系统具备推理、决策、任务分解等各种能力。实现AI原生重构，使智能交通，具备泛化的理解能力和可行的生成能力。赋能交通信控优化、资源调度、出行诱导、业务办理等应用场景，实现端到端的优化。

图8 百度智能云林志华工程师作引导发言

图9 YOCSEF福州优秀AC卢晓亮为林志华工程师颁发感谢证书

在思辨环节，与会嘉宾从“如何打造多模态赋能的智能网联自动驾驶系统？”、“如何探索多模态数据融合的轻量级、高效低时延实时计算模型？”和“如何构建多模态数据驱动的可信网联自动驾驶护盾？”这三个议题展开思辨，纷纷表达了自己的观点。

图10 与会嘉宾思辨组图

图11 与会嘉宾思辨组图

经过一个上午的深入探讨和热烈思辨，本次论坛的观点总结如下：

（1）多模态赋能的智能网联自动驾驶系统的打造亟需科研和产业持续深度而长期地合作。因为来自摄像头、GPS、雷达和红外等设备的多模态数据在赋能自动驾驶的同时也给网联自动驾驶带来了海量连接、可信安全交互、超低延迟约束、资源消耗等众多关键性挑战。

（2）多模态数据融合的轻量级、高效低时延实时计算模型的探索需要充分考虑模型性能和效率、模型计算与网络通信的相互关系。一方面，需要理性辨析多模态数据和大模型自身的优势和局限，充分考虑不同应用场景和任务需求，在提取关键数据的基础上，探索简单高效的计算模型。另一方面，车载和路侧等各种终端设备之间的网络带宽限制是网联自动驾驶在网络通信方面的瓶颈所在，需要以系统的视角考虑通信和计算之间的相互关系，探索利用边缘高性能计算来减少通信开销的可行解决方案。

（3）多模态数据驱动的可信网联自动驾驶护盾构建，网联自动驾驶的安全是第一需要，网联自动驾驶的安全主要包含行驶安全、数据安全、模型安全和隐私保护等，但多源异构的多模态数据给网联自动驾驶的安全带来更多挑战，尤其在自动驾驶高风险场景下，应积极探索从模型安全出发，从模型输入、模型构建和模型输出三个环节提升模型可靠性同时保障模型安全、数据安全、隐私信息不滥用，最终构建可信网联自动驾驶。 

本次论坛对福州市智能汽车产业发展的建议总结如下：

（1）加速福州新区数字车城示范项目建设：利用福州新区的便捷公交系统，缩短与福州主城区的连接时间，并推动无人驾驶公交车为市民提供更高效的接驳与通勤服务。

（2）建立智能网联汽车人才实训基地：鉴于智能汽车产业急需具备计算机科学、机械工程、信息通信、电子科学、电气工程、控制工程等多学科背景的人才，当前高等教育单一专业培养模式难以满足快速发展的需求。因此，加快建设实训基地，培养符合产业实际应用的复合型人才是关键。

图12 部分论坛参与人员合影留念