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，江西工程學院電子信息工程學院長鄒小金及副院長簡翔成帶領全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：很少關注時間的連續(xù)性、太過依賴于像素的對應關系、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)，并為學生闡述了自動駕駛生態(tài)建設的關鍵性。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，人工智能成為基礎技術(shù)以及相關的產(chǎn)業(yè)支撐等方面。接著又講到了自動駕駛的基礎性技術(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。江西工程學院電子信息工程學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。