智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班是由中國自動化學(xué)會主辦的學(xué)術(shù)交流活動，旨在促進(jìn)自動化領(lǐng)域的科研人員在短時間內(nèi)快速了解學(xué)科前沿和最新研究，并為專家學(xué)者提供探討熱點方向和交流學(xué)術(shù)進(jìn)展的平臺。講習(xí)班每期圍繞一個熱點專題，邀請該學(xué)科方向從事前沿工作的專家學(xué)者做學(xué)術(shù)報告，并與參會者交流討論。

第一期：生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN技術(shù)與應(yīng)用

2017年5月，AlphaGo對戰(zhàn)柯潔，人工智能背后的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN技術(shù)大火，該框架中同時訓(xùn)練兩個模型：捕獲數(shù)據(jù)分布的生成模型G，和估計樣本來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)的概率的判別模型D，可以互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當(dāng)好的輸出。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN技術(shù)除了可以被應(yīng)用在游戲?qū)闹?，還有哪些應(yīng)用？

同年7月，本著打造熱點專題的目的，中國自動化學(xué)會首次舉辦了講習(xí)班活動，以“生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN技術(shù)與應(yīng)用”為主題，邀請了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界從事該領(lǐng)域前沿研究工作的8位學(xué)者，全面介紹GAN技術(shù)與應(yīng)用的研究進(jìn)展，并探討相關(guān)技術(shù)的發(fā)展趨勢。那次講習(xí)班為從事生成式對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用研究的科研人員提供了在短時間內(nèi)快速了解前沿和最新研究并與同行探討交流的平臺，來自全國31個科研機(jī)構(gòu)和高校的研究人員參加了該次活動。

會上，中國科學(xué)院自動化研究所王飛躍教授帶來了“生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN的研究進(jìn)展與展望”的報告，介紹了GAN的基本思想，綜述當(dāng)前GAN的理論和應(yīng)用發(fā)展情況，從構(gòu)造“數(shù)據(jù)-知識”閉環(huán)的角度，對如何結(jié)合GAN與平行學(xué)習(xí)等新思想、AI技術(shù)的發(fā)展及其對社會的影響等問題進(jìn)行了探討，反響熱烈。

第二期：人工智能+無人駕駛

2017年7月5日，百度AI開發(fā)者大會上，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏通過視頻直播展示了一段自己乘坐公司研發(fā)的無人駕駛汽車的情景，無人駕駛技術(shù)再度成為當(dāng)下最熱門的話題之一。

2017年9月12日-14日，中國自動化學(xué)會主辦了第2期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班，來自全國相關(guān)高校和相關(guān)單位的百余位學(xué)員和老師參加了此次講習(xí)班。第二次講習(xí)班以“人工智能+無人駕駛”為主題，邀請到領(lǐng)域內(nèi)數(shù)位專家學(xué)者圍繞主題進(jìn)行報告，并與參會者進(jìn)行充分交流，探討無人駕駛的歷史和發(fā)展前景。

西安交通大學(xué)劉躍虎教授

會上，來自西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所劉躍虎教授，作了題為“無人駕駛環(huán)境認(rèn)知能力測評的挑戰(zhàn)與對策”的報告。他指出了“環(huán)境認(rèn)知—規(guī)劃決策—車輛控制”計算框架和端到端深度學(xué)習(xí)所面臨的共同困難，并以視覺環(huán)境認(rèn)知能力測評為目標(biāo)，討論駕駛場景不確定性條件下無人駕駛環(huán)境認(rèn)知能力測試與評估面臨的挑戰(zhàn)及其對策。

清華大學(xué)李升波副教授

清華大學(xué)汽車系長聘副教授李升波老師進(jìn)行了題為“智能汽車的發(fā)展之路與關(guān)鍵技術(shù)介紹”的報告，闡述了駕駛輔助與無人汽車在環(huán)境感知、決策規(guī)劃和動力學(xué)控制方面的需求差異，介紹世界范圍內(nèi)（尤其是中國）在無人駕駛感知、決策和控制關(guān)鍵技術(shù)的研究進(jìn)展，重點包括交通參與者識別與跟蹤、激光點云建模與目標(biāo)運(yùn)動重構(gòu)、高精度地圖與SLAM定位、混雜交通環(huán)境的參與者行為預(yù)測、群體智能決策和局部軌跡規(guī)劃、面向人車共駕的協(xié)同共享控制、分布式多車隊列控制、智能汽車的計算、通信和數(shù)據(jù)存儲構(gòu)架等核心技術(shù)。李升波老師還針對中國道路交通工況的特點，探索無人駕駛對下一代深度機(jī)器學(xué)習(xí)、異構(gòu)信息融合和數(shù)據(jù)驅(qū)動控制的技術(shù)需求，為無人駕駛的核心技術(shù)開發(fā)提供建議和思路。

上海交通大學(xué)楊明教授

上海交通大學(xué)楊明教授在此期講習(xí)班上，帶來了題為“基于感知地圖的智能車定位方法”的報告。楊明教授的報告指出車輛定位是智能駕駛的重要支撐技術(shù)之一，對智能車的路徑規(guī)劃、決策與控制、環(huán)境感知等環(huán)境至關(guān)重要。報告主要介紹了近年興起的車輛定位方法——基于感知地圖的車輛定位方法，這種定位方法首先離線采集車載攝像頭、激光雷達(dá)、里程計等傳感器數(shù)據(jù)，通過測繪或SLAM方法離線創(chuàng)建全局傳感器地圖，然后通過地圖匹配的方法在線獲取高精度車輛定位信息。

當(dāng)然，中國自動化學(xué)會也舉辦了幾次比較小眾的會議，比如：

第三期：智慧醫(yī)療第四期：區(qū)塊鏈

第五期：深度與寬度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

2018 年 5 月 31 日-6 月 1 日，中國自動化學(xué)會在中國科學(xué)院自動化研究所成功舉辦了第 5 期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班，主題為「深度與寬度強(qiáng)化學(xué)習(xí)」。

本期講習(xí)班邀請有澳門大學(xué)講座教授，中國自動化學(xué)會副理事長陳俊龍，清華大學(xué)教授宋士吉，北京交通大學(xué)教授侯忠生，國防科技大學(xué)教授徐昕，中國中車首席專家楊穎，中科院研究員趙冬斌，清華大學(xué)教授季向陽，西安交通大學(xué)教授陳霸東，浙江大學(xué)教授劉勇，清華大學(xué)副教授游科友等十位學(xué)者就深度與寬度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在游戲、機(jī)器人控制、參數(shù)優(yōu)化、機(jī)器視覺等領(lǐng)域中的成功應(yīng)用進(jìn)行報告。

他們就如何賦予機(jī)器自主學(xué)習(xí)的能力，如何在越來越多的復(fù)雜現(xiàn)實場景任務(wù)中，利用深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)來自動學(xué)習(xí)大規(guī)模輸入數(shù)據(jù)的抽象表征，并以此表征為依據(jù)進(jìn)行自我激勵的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化解決問題的策略等問題展開了討論。專家們也提出深度與寬度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在游戲、機(jī)器人控制、參數(shù)優(yōu)化、機(jī)器視覺等領(lǐng)域中的成功應(yīng)用，使其被認(rèn)為是邁向通用人工智能的重要途徑。

第六期：人工智能與智能控制

2018年7月28-29日，由中國自動化學(xué)會主辦的第六期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班在湖北·武漢華中科技大學(xué)成功召開，此次講習(xí)班由華中科技大學(xué)自動化學(xué)院院長曾志剛教授和清華大學(xué)胡曉林副教授共同擔(dān)任學(xué)術(shù)主任。第六期講習(xí)班以“人工智能與智能控制”為主題，邀請了十余位領(lǐng)域相關(guān)的專家學(xué)者進(jìn)行主題報告，來自全國各相關(guān)高校、科研院所及相關(guān)單位的百余位學(xué)員參加了此次講習(xí)班，共話人工智能與智能控制的現(xiàn)狀與前景

本次講習(xí)班邀請到了澳門大學(xué)講座教授陳俊龍，陳俊龍教授的報告題目為“智能控制算法”。智能控制是來解決傳統(tǒng)控制方法難以解決的非線性、高度不確定性、信息不完全性、或者因人而產(chǎn)生復(fù)雜性等的具有復(fù)雜控制任務(wù)的問題。陳俊龍教授此次報告是討論基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊數(shù)學(xué)理論、計算智能理論、及模式識別理論等為基礎(chǔ)而衍生出來的智能控制方法。課題包括：（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；（2）模糊控制；（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制；（4）智能自適應(yīng)控制；（5）基于遺傳算法的智能控制；（6）混合智能的控制。

清華大學(xué)電子工程系汪玉副教授在本期講習(xí)班中的報告題目為“基于FPGA的深度學(xué)習(xí)處理器”。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用日益廣泛。相比于傳統(tǒng)的CPU/GPU平臺，針對定制計算結(jié)構(gòu)能夠提供更高的計算能效。但是，基于FPGA的深度學(xué)習(xí)加速器面臨開發(fā)周期長，性能受限等問題。汪玉副教授的報告通過總結(jié)已有工作，結(jié)合實際設(shè)計經(jīng)驗，總結(jié)針對深度學(xué)習(xí)加速器的設(shè)計思路，并介紹了基于FPGA的高能效、快速部署的深度學(xué)習(xí)處理器結(jié)構(gòu)和部署流程[FPGA 2016+2017]。其中壓縮和量化技術(shù)可以去除算法中的冗余操作，減少系統(tǒng)計算和存儲的需求，同時量化還能夠提升FPGA系統(tǒng)的峰值計算能力。由于CNN和DNN/RNN在計算和存儲模式的本質(zhì)差異，針對CNN、DNN/RNN分別設(shè)計了兩種體系結(jié)構(gòu)與相應(yīng)的指令、編譯系統(tǒng)?；谫惲炙嫉钠脚_，CNN和LSTM的平臺均取得了比嵌入式和桌面GPU更好的能量效率（>60GOPS/W）。

第七期：智能、控制與數(shù)學(xué)

2018年9月18日-19日，由中國自動化學(xué)會主辦的第七期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班在北京成功舉辦，此次講習(xí)班主題為“智能、控制與數(shù)學(xué)”，并由中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院系統(tǒng)所所長張紀(jì)峰研究員和西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院院長潘泉教授共同擔(dān)任學(xué)術(shù)主任，邀請十余位報告專家進(jìn)行報告。六十余位來自全國各相關(guān)高校、科研院所、企事業(yè)單位的相關(guān)科研工作人員參加了此次講習(xí)班。

第八期：人工智能與智能交通

2018年10月13日-14日，由中國自動化學(xué)會主辦的第八期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班在北京成功舉辦，此次講習(xí)班主題為“人工智能與智能交通”，并由中國自動化學(xué)會副理事長兼秘書長，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍研究員和清華大學(xué)自動化系系統(tǒng)工程研究所所長張毅教授共同擔(dān)任學(xué)術(shù)主任，邀請十余位報告專家進(jìn)行報告。五十余位來自全國各相關(guān)高校、科研院所、企事業(yè)單位的相關(guān)科研工作人員參加了此次講習(xí)班。

會上，美國密西根大學(xué)土木環(huán)境系終身教授，滴滴智慧交通首席科學(xué)家劉向宏為大家?guī)眍}為“Data-Driven Traffic Signal Control”的報告。在當(dāng)前的實踐中，交通信號系統(tǒng)性能測量和參數(shù)優(yōu)化需要手動數(shù)據(jù)收集和處理，整個過程耗時長且費用昂貴。因此，美國的交通信號系統(tǒng)通常每3-5年都需要進(jìn)行重新定時。劉教授的報告首先討論了“SMART信號系統(tǒng)”的研究和開發(fā)歷程，并指出“SMART信號系統(tǒng)”可以自動收集和處理現(xiàn)有交通信號系統(tǒng)的高分辨率數(shù)據(jù)。借助這些高分辨率數(shù)據(jù)，可以直接測量交通信號性能，并可以自動重新定時信號參數(shù)。“SMART信號系統(tǒng)”為交通工程師監(jiān)控、管理交通信號系統(tǒng)提供了一個新的工具，它的發(fā)展代表了交通信號控制實踐的一次重大飛躍。劉教授的報告還討論了來自聯(lián)網(wǎng)車輛的軌跡數(shù)據(jù)的智能交通控制。隨著越來越多的可用車輛軌跡數(shù)據(jù)，對基于基礎(chǔ)設(shè)施的車輛檢測器的依賴性將降低，甚至下一代交通控制系統(tǒng)可能無需檢測器。為更方便理解，劉教授也通過滴滴車輛軌跡數(shù)據(jù)研究的案例對此進(jìn)行了詳細(xì)的解釋。

第九期：人工智能與機(jī)器人

2018年10月23日至25日，由中國自動化學(xué)會主辦的第九期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班在南京成功舉辦，此次講習(xí)班主題為“人工智能與機(jī)器人”，并由IEEETNNLS主編、美國羅德島大學(xué)何海波教授與西安交通大學(xué)薛建儒教授共同擔(dān)任學(xué)術(shù)主任，邀請8位知名專家進(jìn)行主題報告，分享交流人工智能與機(jī)器人技術(shù)的學(xué)術(shù)前沿、產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用實現(xiàn)。四十余位來自全國各相關(guān)高校、科研院所、企事業(yè)單位的相關(guān)科研工作人員參加了此次講習(xí)班。

會上，西安交通大學(xué)薛建儒教授為大家?guī)眍}為“無人車自主運(yùn)動決策的探索與實踐”的報告。無人車的自主運(yùn)動決策必須同時考慮環(huán)境感知與理解的不確定性和運(yùn)動控制的不確定性。隨著研究深入，經(jīng)典的分層架構(gòu)即行為決策-運(yùn)動規(guī)劃-運(yùn)動控制越來越表現(xiàn)出計算效率低、環(huán)境適應(yīng)性差、自學(xué)習(xí)能力不足等問題，尤其在應(yīng)對復(fù)雜交通環(huán)境時遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類駕駛員。面對這些問題，薛教授首先綜述無人車自主運(yùn)動決策的研究進(jìn)展及面臨的主要挑戰(zhàn)，然后結(jié)合團(tuán)隊多年來在無人駕駛領(lǐng)域的探索與實踐，探討開放、真實交通環(huán)境中無人車自主運(yùn)動決策的前沿技術(shù)。報告的最后，薛教授通過幾段無人車未知路障行駛視頻，更直觀地向各位專家學(xué)者展示了目前團(tuán)隊的研究成果。

第十期再次回歸自動駕駛

第十期：L3自動駕駛（3月2日舉行）

自從2014年國際汽車工程師學(xué)會（SAE）給出自動駕駛定義和分級之后，L3自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)一直備受矚目，當(dāng)然也褒貶不一，甚至有學(xué)者和專家認(rèn)為L3自動駕駛系統(tǒng)就是個‘悖論’。盡管如此，歐盟把L3自動駕駛量產(chǎn)計劃為2020年前后，國內(nèi)許多汽車主機(jī)廠也把L3自動駕駛乘用車量產(chǎn)定在未來1-3年。

中國自動化學(xué)會將于2019年3月2日在北京?中國科學(xué)院自動化研究所舉辦第10期智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班，主題為“L3自動駕駛”，此次講習(xí)班由中國自動化學(xué)會監(jiān)事長，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍研究員和滑鐵盧大學(xué)認(rèn)知自動駕駛實驗室曹東璞教授共同擔(dān)任學(xué)術(shù)主任，邀請業(yè)界多位知名專家作主題報告，為大家講述L3自動駕駛的技術(shù)細(xì)節(jié)及挑戰(zhàn)，并與學(xué)員近距離討論技術(shù)開發(fā)和學(xué)術(shù)研究關(guān)鍵問題。