5月25-26日，中国人工智能学会将在南京紫金山庄举办第四届全球人工智能技术大会。
大会将汇聚国内外人工智能及相关领域领军者，以国际化视角全景勾勒人工智能发展蓝图，洞见未来趋势，锚定产业方向。
自动驾驶量产，路在何方？这是老百姓普遍关注的一个前沿话题。
李德毅院士：《自动驾驶量产之路》
李德毅院士，我国改革开放后在国外留学的第一位人工智能专业博士学位获得者，长期从事不确定性人工智能、计算机工程、指挥自动化、大数据挖掘和智能驾驶领域研究和开发，目前致力于自动驾驶的产业化。他也许是第四届全球人工智能技术大会（GAITC）上资格最深的主题报告嘉宾之一。他在智能驾驶研发和工程实践的一线耕耘，原始创新不断，他的学术报告《脑认知的形式化》 曾经轰动一时，至今又被人们重新在微信上传播，他发明的驾驶脑普遍得到同行认可；现在，他持续扩大战果，不断发出独特而又务实的观点，让人肃然起敬。这次的报告又涉及一个最令人关注的前沿话题--自动驾驶的量产，我们充满期待。
当前普遍认可的自动驾驶解决方案，将驾驶行为分为“感知--决策--规划”，并在每一层通过大数据下的自主学习方法，进行算法的迭代优化，形成最终的控制单元或者说算法包。在某些品牌的车型上，内载的自动驾驶控制单元已经开始落地应用。但在李德毅看来，这种由传统汽车加上车载计算机和软件包的做法，或者说软件定义的机器，固然可贵，但或许并非智能驾驶的终极解决方案。
“应该说，有些深度学习，在技术上已经做得很极致了。但你搞几个摄象头，搞几个雷达，通过感知就能决策，好像有点问题。”李德毅说，“驾驶认知一个真正的难点，是感知激活了记忆，是记忆认知，是边缘驾驶，它依靠的不仅仅是计算认知，更重要的是记忆认知和交互认知，光有计算是不够的，我们应该做点记忆和交互的事情。”
在去年底的一个报告中，李德毅指出，如果自动驾驶不能像人一样具备学习能力，不能模仿人类的一些行为，比如说，面对行人没有礼让，切换道路很不果断，尝试并道没有试探，和周边车辆行人没有交互，不能应对多种边缘工况，即便它已经是通过了几百万公里的路测，也很难说它是一名合格的“司机”，也很难应对“最后一公里”，很难获得驾照，未来的汽车应该是一台会学习的轮式机器人。
在李德毅院士看来，让自动驾驶真正实现量产，才能达到低成本。自动驾驶的产业链很长，许多链条的边际成本都很高，要一个个分析产业链中的特定环节，真正的量产，不是100台200台，应该是几十万台以上才行。
对全世界而言，自动驾驶量产，都是个无人区，本次的人工智能大会，李德毅院士将在主会场中做题为《自动驾驶量产之路》的精彩报告，期盼中国应该勇闯这个无人区，发挥中国的特色，发出中国的声音。他将分享他对于量产的思考，以及他关于“驾驶脑“的最新研究成果，并从自动驾驶技术、标准、产业链、测试、管理等五个方面探讨自动驾驶量产之路。
让我们一起尽情期待，这个前沿而又有点沉重的话题，如何才能破题？量产之路究竟在哪里？
5月25日主论坛
李德毅，CAAI理事长，中国工程院院士，CAAI Fellow
沈向洋，微软全球执行副总裁，美国国家工程院院士，ACM/IEEE Fellow
戴琼海，中国工程院院士、人工智能与自动化专家
Wendell Wallach，耶鲁大学技术与伦理研究中心主任，黑斯廷斯中心高级顾问
Aya Soffer，IBM AI Tech副总裁
戴金权，英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO
Gokhan Tur，Uber技术总监
5月26日专题论坛
脑科学与人工智能发展论坛
人工智能开放平台与产业发展论坛
智慧能源生态产业论坛
全球视野下的人工智能伦理论坛
智能产业论坛
新时代模式识别前沿论坛
智能时代新中医论坛
新媒体论坛
智能交通论坛
大数据与智能出行:人工智能在大规模场景下的挑战论坛
国际中小学人工智能教育论坛
人工智能赋能新金融时代论坛
深度学习最佳实践论坛
精彩同期活动
中欧人工智能发展和机遇闭门研讨会
Google培训
纪念吴文俊先生诞辰100周年前沿学术论坛
专题论坛最终设置将以会议举办时为准，大会组委会拥有最终解释权。
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