【ZiDongHua 之自動化學(xué)院派收錄關(guān)鍵詞：自動化研究所  科學(xué)技術(shù)  自動駕駛  人工智能  機器人 】

　　

　　自動化所多項成果榮獲2022年度北京市科學(xué)技術(shù)獎！

　　

　　近日，北京市人民政府發(fā)布了關(guān)于2022年度北京市科學(xué)技術(shù)獎勵的決定，對為科學(xué)技術(shù)進步、科技創(chuàng)新中心建設(shè)、首都經(jīng)濟社會發(fā)展作出突出貢獻的科技人員和組織給予獎勵。自動化所作為第一完成單位的3項成果獲得北京市科學(xué)技術(shù)獎，其中北京市科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎1項、北京市科學(xué)技術(shù)進步獎二等獎1項、北京市自然科學(xué)獎二等獎1項。此外，自動化所2項參與成果獲得北京市自然科學(xué)獎二等獎。

　　

　　自動化所為第一完成單位的獲獎成果

　　

　　

　　

　　自動化所參與的獲獎成果

　　

　

　　

 

　　

　　北京市科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎

　　

　　項目名稱：

　　

　　面向動態(tài)復(fù)雜環(huán)境的多源融合智能感知技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化

　　

　　項目介紹：

　　

　　該項目由張兆翔研究員、譚鐵牛院士牽頭完成，獲得北京市科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎。項目多年聚焦面向動態(tài)復(fù)雜環(huán)境的多源融合智能感知技術(shù)攻關(guān)及成果轉(zhuǎn)化，著力解決智能駕駛、交通物流、城市管理等多場景產(chǎn)業(yè)落地瓶頸，在關(guān)鍵技術(shù)和支撐平臺方面取得了一批重大原創(chuàng)成果。具體圍繞以下幾個層面開展：（1）提出了環(huán)境適應(yīng)結(jié)構(gòu)建模技術(shù)，全面提升了單模型的感知尺度和環(huán)境適配性；（2）提出了多源多向信息匯聚技術(shù)，在國際上率先實現(xiàn)了智能駕駛域千米級感知的技術(shù)突破；（3）提出了數(shù)據(jù)受限概念發(fā)現(xiàn)技術(shù)，實現(xiàn)首個真實開放環(huán)境實用的無監(jiān)督物體發(fā)現(xiàn)與檢測；（4）聯(lián)合模型、數(shù)據(jù)、任務(wù)，提供全場景多算力一體化自動部署平臺，打破了重復(fù)標注、重復(fù)建模、重復(fù)調(diào)參、重復(fù)訓(xùn)練的既有范式。項目成果有效加快了合作單位的智能化建設(shè)進程，全維度智能駕駛技術(shù)的落地在北京冬奧等國家重大活動中展現(xiàn)出“北京科技”，多場景智能駕駛方案的部署在北京亦莊、上海臨港等自動駕駛示范區(qū)展現(xiàn)出“北京方案”，具有顯著的經(jīng)濟效益與社會影響。

　　

　　

　　

　　北京市科學(xué)技術(shù)進步獎二等獎

　　

　　項目名稱：

　　

　　面向媒體智能的跨模態(tài)多語言關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用

　　

　　項目介紹：

　　

　　該項目由曾大軍研究員等完成，獲得北京市科學(xué)技術(shù)進步獎二等獎。在媒體融合傳播場景下，信息呈現(xiàn)多語言、多模態(tài)、語義復(fù)雜和演變迅速等特征，運用人工智能技術(shù)賦能圖文音視媒體數(shù)據(jù)分析、傳播溯源與預(yù)測、采編決策等已成為國家的迫切需求。項目針對現(xiàn)有技術(shù)難以全面、及時、準確、高效完成復(fù)雜融媒體業(yè)務(wù)的難點展開技術(shù)攻關(guān)，實現(xiàn)了對多模態(tài)媒體信息隱含語義的準確理解，研發(fā)了集成化的媒體智能中臺關(guān)鍵技術(shù)，可高效支撐多語種信息傳播溯源分析、全球信息熱點發(fā)現(xiàn)等融媒體應(yīng)用核心需求。項目成果有力促進了媒體智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，并已在多家重要機構(gòu)落地應(yīng)用。

　　

　　

　　北京市自然科學(xué)獎二等獎

　　

　　項目名稱：

　　

　　高效深度強化學(xué)習(xí)算法和最優(yōu)性分析

　　

　　項目介紹：

　　

　　該項目由趙冬斌研究員等完成，獲得北京市自然科學(xué)獎二等獎。項目系統(tǒng)開展了深度強化學(xué)習(xí)理論和方法的研究工作，提出了多種新型高效的深度強化學(xué)習(xí)方法，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效利用，有效提升算法性能和變化場景的遷移泛化能力，減少對數(shù)據(jù)和計算平臺的依賴。項目參考最優(yōu)控制、博弈論等，面向多個體的通訊受限問題，提出事件驅(qū)動的在線RL/ADP方法，證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)解的收斂性。項目團隊在公認的游戲/博弈平臺充分驗證了所提算法的性能，并遷移至實體機器人及自動駕駛問題中，促進了實際的應(yīng)用轉(zhuǎn)化。