ccf yocsef 广州将举办“人工智能：新能源汽车产业发展的“高地”还是“暗礁”？”技术论坛-k8凯发旗舰

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人工智能：新能源汽车产业发展的“高地”还是“暗礁”？

时间：2023年10月28（星期六）14:00-18:20

线下会场： 广东技术师范大学计算机科学学院

论坛编号：ccf-yo-23-161

        人工智能作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量，将如何引领未来的新兴战略性技术？针对双新（新技术、新能源）在实际落地过程面临的机遇与挑战，本次论坛将针对人工智能在新能源汽车中的安全性、智能化等方面进行讨论，并将深入探讨如何利用人工智能技术研究助力我国新能源汽车产业应该往哪方面发力，从而实现弯道超车。

引导发言嘉宾：

钟竞辉      华南理工大学计算机科学与工程学院

卓汉逵      中山大学计算机学院

黄立峰      华南农业大学数学与信息学院

孔     炤      广州文远知行科技有限公司

论坛思辨嘉宾：

赵    茜      广东博智林机器人有限公司基础研究院

朱    鉴      广东工业大学计算机学院

赵志丹      汕头大学工学院计算机系 

论坛执行主席：

刘伟莉      ccf yocsef广州学术秘书      广东技术师范大学

张天豫      ccf yocsef广州ac委员         广汽研究院

主办单位： 中国计算机学会（ccf）

承办单位：

ccf yocsef广州学术委员会

广东技术师范大学计算机科学学院

广汽研究院

支持单位： 广州唐邦信息科技有限公司

论坛诚挚邀请ccf与ccf yocsef同仁、高校师生及企业人士参加，期待您的光临！

论坛议程

嘉宾介绍

引导发言嘉宾：

钟竞辉，华南理工大学教授、博士生导师，入选广东省高层次人才计划青年拔尖人才，ieee&ccf 高级会员，研究领域包括演化算法、机器学习和多智能体建模仿真，主持多个国家和省部级科研项目和企业横向项目，发表学术论文100余篇，包括30余篇ieee/acm transactions期刊论文，在多任务优化方面的研究成果获得ieee tetci期刊年度杰出论文奖，所设计的算法获得国际优化算法竞赛八个赛道冠军，目前担任《memetic computing》期刊和《ict express》期刊的编委。

报告题目：基于遗传编程的可信人工智能技术

报告摘要：以深度学习为代表的ai技术近年来取得了快速的发展，在智能医疗和自动驾驶等领域获得了广泛应用，同时也遇到了诸多可信方面的挑战。发展可信ai已成为推动ai进一步落地应用的关键核心任务。遗传编程是一类具有“白盒”特性和广泛适用性的ai技术，其应用领域包括数据回归、数据分类、数据聚类和组合优化等经典的ai应用领域。由于其在可解释性方面具有天然的优势和潜力，遗传编程有望成为通往可信人工智能的一条蹊径。本报告将介绍遗传编程的思想起源和发展历史，探讨基于遗传编程的可信人工智能研究前沿以及存在的挑战问题。

卓汉逵，中山大学副教授，博士生导师，先进网络与计算系统研究所副所长，广东特支计划青年拔尖人才，广东省杰出青年，广州市珠江新星，吴文俊人工智能自然科学奖获得者，任国际顶级会议人工智能规划与调度会议icaps 2021会议主席，icaps理事（2021-2027），国际人工智能先进学会（aaai）senior member 入选者 (2020年全球仅12人入选)，ccf 高级会员，ccfai 多智能体学组常委，caai伦理与治理工委会委员，ijcai 2016 demonstration track co-chair，国际人工智能会议aaai、ijcai、icaps等senior program member 。主要从事人工智能基础理论算法及其交叉应用研究，主持国家-广东大数据中心重点项目课题、面上项目等纵向、横向应用项目20余项。获得国际顶级会议aamas 2016的最佳学生论文提名。曾获“中国服务机器人大赛”自然语言项目冠军、“中国机器人大赛暨robocup公开赛”家庭仿真组指令语言项目冠军。

报告题目：决策学习与化学逆合成的结合研究

报告摘要：人工智能在基础科学研究中起到越来越重要的作用；同时，基础科学研究也促进了人工智能的进一步发展。本报告拟以人工智能中的决策学习和基础科学研究中的化学逆合成的结合研究出发，介绍人工智能与基础科学研究之间的相互促进关系。

黄立峰，2022年毕业于中山大学/广东省信息技术重点实验室，现于华南农业大学数学与信息学院担任讲师，研究领域包括人工智能安全、对抗学习、鲁棒性分析等，主要探索人工智能系统在实际应用场景中面临的关键安全问题 。近年来，在包括ieee tip、cvpr、软件学报、pr等ccf a类/中科院一区期刊和学术会议发表论文多篇。担任tifs、iccv、iclr、aaai等著名国际期刊和会议审稿人。

报告题目：自动驾驶场景下人工智能模型的安全性问题

报告摘要：自动驾驶技术在我国基础设施建设中的重要地位和广阔前景，然而，自动驾驶在产业化落地的过程中依然存在多方面挑战。例如，该系统的视觉模型主要依赖深度学习技术完成预测，具有较高的精度和效率，但同时也面临着多模态数据对抗攻击的威胁，其安全性难以保障。在真实世界中，自动驾驶系统通常被严格保护和加密，属于严苛的黑盒对抗环境，攻击者需要在不了解系统内部信息的前提下构造对抗样本并完成攻击过程，研究价值较高，但也具有更大的挑战性。本报告针对视觉感知流程中的不同阶段研究其潜在的脆弱性机理，为稳定可靠的自动驾驶系统提供理论支撑，包括在物理世界、数字空间中分别设计了攻击性强和迁移性高的对抗样本生成方法，验证了自动驾驶系统在数据采集的不同阶段都存在一定的安全漏洞。在此基础上，提出了一种特征多样化的对抗防御技术，降低视觉感知模型的构建成本，提升安全性和可信性。

孔炤，现任文远知行的算法高级研发经理。主要负责自动驾驶系统预测与决策大模型的研发，以及决策规划算法的metrics系统研发。

报告题目：深度学习算法在自动驾驶工业界中的进化史

报告摘要：本报告拟从工业界技术研发负责人员的视角，简要介绍近十来年自动驾驶商业化公司主要技术的迭代演变过程，并基于此对其发展趋势进行预判。

论坛思辨嘉宾：

赵茜，2016 年 3 月毕业于日本公立兵库县立大学，获应用情报科学博士学位。硕博期间从事可运用于智慧城市以节能为目的的嵌入式系统的研发。涉及领域包括无线传感器网络以及深度学习技 术。 2016 年 4 月至 2018 年 3 月在日本公立兵库县立大学应用情报科学研究科担任研究员。2018 年 11 月至今任职于广东博智林机器人有限公司，担任副主任人工智能算法工程师职位，在建筑领域及建筑机器人领域从事自然语言处理相关算法研发项目。现阶段从事基于大语言模型的建筑机器人任务拆解及代码生成相关工作。涉及领域包括自然语言处理、深度学习、路径规划、任务调度等相关技术。2020年9月至2022年9月间于清华大学和碧桂园博士后工作站完成自然语言处理产品高效部署及端化方法相关研究：包括设计自然语言处理模型压缩方式、构建自然语言处理产品相关数据前后处理、算法及模型相关算法库。在相关领域以通讯作者、第一作者发表学术论文 12篇，以第二作者发表学术论文3篇。曾先后 3 次参与日本新能源产业技术综合开发机构 new energy and industrial technology development organization (nedo)的重点国家级 项目的研发。

朱鉴，副教授，广东工业大学青年百人计划引进人才，计算机学院副院长。本科毕业于中山大学数学系，博士毕业于澳门大学计算机系，主要研究领域包括智能图形学、计算机视觉与机器学习等，具体课题包括数据驱动的流体模拟、图像/视频超分辨率、点云分析与处理、迁移学习等。主持与参与国家自然科学基金重点项目和面上项目、广东省自然科学基金等国家级、省级科研项目10余项，至今已发表相关学术论文40余篇（含sci论文20余篇）。曾获得澳门自然科学奖三等奖，以及casa2018、chinagraph2012、chinagraph2010等国内外重要学术会议的最佳论文奖。担任《computer graphics forum》、 《the visual computer》、《computer animation and virtual worlds》、《计算机学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》等期刊的审稿人。个人k8凯发旗舰主页：。

赵志丹，副教授，现任职于汕头大学工学院计算机系，2014年博士毕业于电子科技大学计算机科学与工程学院，先后在香港和美国等地从事过多年的学习和研究工作。研究方向为复杂网络、交通大数据挖掘和分析，机器学习及因果算法研究等，主要面向大规模用户行为数据，网络数据，利用计算机科学、统计物理学和信息科学等多学科交叉理论方法分析和挖掘大规模复杂网络数据隐含的复杂网络现象。例如在线社交网络系统、推荐系统、社会经济系统、生命系统的组织结构和功能，在此基础上研究复杂网络系统的优化策略和控制策略。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金项目项目等多项。现已在国际权威期刊发表论文40余篇。

参会人员：ccf会员、ccf yocsef委员、受邀嘉宾、媒体人士、it领域人士、高校师生等。

参会地址：广东技术师范大学计算机科学学院

报名方式：参会嘉宾请于10月26日24:00前扫描报名二维码登记相关信息（见下图1），然后加入在线讨论群（见下图2，不能现场参与者也可以加入此群于会前及会议期间加入讨论）。

报名联系人：曹晶晶老师，手机：15920156299

(本次活动不作交通安排，参会人员需自行前往，请见谅。)