10月27日，由中国图像视频大数据产业技术创新战略联盟主办，自动化所智能感知与计算研究中心承办，CCF计算机视觉专业委员会协办的“第四届中国图像视频大数据产业创新论坛”在自动化所召开。论坛得到了社会各界的广泛关注，吸引了来自政府部门、行业企业、科研机构、高等院校等200余位各界精英前来参会。

 　　当前，汽车行业的发展呈现新态势,汽车新能源化、汽车共享化和汽车智能化成为主流。对于传统汽车行业而言，技术解决方案的盲点越来越多，带来了许多安全、拥堵与污染问题。随着新科技为生活带来的改善，传统汽车也逐渐无法满足用户对汽车安全性与舒适性更高的要求。在这样的背景之下，积极拥抱人工智能、发展自动驾驶技术成为解决传统汽车痛点的有效路径。本届论坛针对以上行业背景，以“无人驾驶中的视觉技术”为主题。 

　　驭势科技CEO吴甘沙做题为“从辅助驾驶到高度自动驾驶：视觉和认知的演进”的报告，总结了从驾驶辅助，到辅助驾驶，再到高度自动驾驶的发展路径。吴总首先介绍了在地图定位上取得的研究成果，介绍了双目视觉融合GPS的方法，以及基于标志物定位的方法。随后，吴总谈到了自动驾驶需要提升对世界的认知，要从识别不能撞的东西到目标整个世界，还要实现舒适的驾驶体验，学习驾驶员的经验，对规划控制进行自学习。最后，吴总谈到了自动驾驶重要的测试与验证的问题，提出需要建立测试与验证的方法学，以保证自动驾驶的安全性。 

　　西安交通大学的薛建儒教授做了题为“智能车的视觉场景理解与运动控制技术”的报告，介绍了以视觉为主导的自动驾驶的研究成果。薛教授首先提出了自动驾驶的两个关键问题：多传感器融合的场景理解和决策规划及控制。薛教授分享了其在构建高精度地图、语义地图以及度量和拓扑混合地图上的研究成果，解决了一般GPS加地图方法精度差的问题，并实现了在道路识别、交通灯识别等方面的应用。随后，薛教授还介绍了在雷达与立体视觉融合方面的成果，解决了激光雷达平面到图像平面映射的问题，实现了障碍物运动的预测以及障碍物属性识别。

 　　地平线机器人的余轶南博士做了题为“通往自动驾驶的深度学习之路”的报告，介绍了作为自动驾驶关键的深度学习技术。余博士首先介绍了深度学习的大量应用案例，如车道检测、行人检测、可行驶区域检测等。随后，余博士提出了深度学习前端平台的重要性，并说明了现有深度学习GPU框架在成本及能耗方面的缺陷，需要研制深度学习人工智能芯片。最后，余博士介绍了地平线公司研制的智能驾驶大脑平台“雨果”，能够以低于50美元的成本实现低能耗的深度学习应用。 

　　论坛最后，南京行车宝CEO刘舟博士、英伟达自动驾驶方案架构师贾鹏博士、图森互联首席科学家王乃岩博士、百度L3事业部自动驾驶与高精地图技术总监郎咸朋博士等七位相关领域的专家展开了关于自动驾驶技术与应用的讨论。对于深度学习芯片的发展，专家们认为关键在于如何落地以及商业化、实用化，并且要在架构上考虑到深度模型的发展。专家们还就验证测试、仿真、多传感器融合、高精度地图等技术问题交换了意见，并且分享了在创业、团队构建、商业模式等方面的观点，提到了小公司要在细分领域做得更专业，大公司要打造完善的生态系统。最后，七位专家对自动驾驶的光明前景进行了憧憬与展望，一致认为自动驾驶将会实现巨大的社会价值。与会嘉宾倾情分享，畅所欲言，从产业应用的角度解读无人驾驶中的视觉技术，论坛气氛活跃而热烈。