近日，北京市人民政府发布了关于2022年度北京市科学技术奖励的决定，对为科学技术进步、科技创新中心建设、首都经济社会发展作出突出贡献的科技人员和组织给予奖励。自动化所作为第一完成单位的3项成果获得北京市科学技术奖，其中北京市科学技术进步奖一等奖1项、北京市科学技术进步奖二等奖1项、北京市自然科学奖二等奖1项。此外，自动化所2项参与成果获得北京市自然科学奖二等奖。
“面向动态复杂环境的多源融合智能感知技术及产业化”项目由张兆翔研究员、谭铁牛院士牵头完成，荣获北京市科学技术进步奖一等奖。项目多年聚焦面向动态复杂环境的多源融合智能感知技术攻关及成果转化，着力解决智能驾驶、交通物流、城市管理等多场景产业落地瓶颈，在关键技术和支撑平台方面取得了一批重大原创成果。具体围绕以下几个层面开展：（1）提出了环境适应结构建模技术，全面提升了单模型的感知尺度和环境适配性；（2）提出了多源多向信息汇聚技术，在国际上率先实现了智能驾驶域千米级感知的技术突破；（3）提出了数据受限概念发现技术，实现首个真实开放环境实用的无监督物体发现与检测；（4）联合模型、数据、任务，提供全场景多算力一体化自动部署平台，打破了重复标注、重复建模、重复调参、重复训练的既有范式。项目成果有效加快了合作单位的智能化建设进程，全维度智能驾驶技术的落地在北京冬奥等国家重大活动中展现出“北京科技”，多场景智能驾驶方案的部署在北京亦庄、上海临港等自动驾驶示范区展现出“北京方案”，具有显著的经济效益与社会影响。
“面向媒体智能的跨模态多语言关键技术及产业化应用”项目由曾大军研究员等完成，获得北京市科学技术进步奖二等奖。在媒体融合传播场景下，信息呈现多语言、多模态、语义复杂和演变迅速等特征，运用人工智能技术赋能图文音视媒体数据分析、传播溯源与预测、采编决策等已成为国家的迫切需求。项目针对现有技术难以全面、及时、准确、高效完成复杂融媒体业务的难点展开技术攻关，实现了对多模态媒体信息隐含语义的准确理解，研发了集成化的媒体智能中台关键技术，可高效支撑多语种信息传播溯源分析、全球信息热点发现等融媒体应用核心需求。项目成果有力促进了媒体智能相关技术的发展，并已在多家重要机构落地应用。
“高效深度强化学习算法和最优性分析”项目由赵冬斌研究员等完成，获得北京市自然科学奖二等奖。项目系统开展了深度强化学习理论和方法的研究工作，提出了多种新型高效的深度强化学习方法，可实现数据的高效利用，有效提升算法性能和变化场景的迁移泛化能力，减少对数据和计算平台的依赖。项目参考最优控制、博弈论等，面向多个体的通讯受限问题，提出事件驱动的在线RL/ADP方法，证明了闭环系统的稳定性和神经网络最优解的收敛性。项目团队在公认的游戏/博弈平台充分验证了所提算法的性能，并迁移至实体机器人及自动驾驶问题中，促进了实际的应用转化。
表1. 自动化所为第一完成单位的获奖成果
表2. 自动化所参与的获奖成果
