美國國家工程院院士、福特技術研究員 Dimitar Filev : 用于智慧出行的智能車輛系統(tǒng)
2019年第一期(總第三十二期)“錢學森國際杰出科學家系列講座”于5月7日在中國科學院自動化研究所舉辦。本期講座邀請到美國福特公司創(chuàng)新與研發(fā)中心技術研究員Dimitar Filev博士做題為“Intelligent vehicle systems for smart mobility ”的報告。
報告聚焦人工智能技術在福特智能汽車系統(tǒng)中的應用,重點介紹機器學習、決策方法以及算法在福特產品的生產過程中的應用,包括機器學習應用于車輛診斷和校準、駕駛建模和車輛個性化,燃油經濟性優(yōu)化和自動駕駛。報告還討論了在車輛控制和信息系統(tǒng)中集成人工智能技術的經驗教訓、正在進行的研究以及作為智能移動應用構建模塊的未來趨勢。
嘉賓介紹:
Dimitar Filev 博士現(xiàn)任美國國家工程院院士、福特研究創(chuàng)新與研發(fā)中心技術研究員,主要進行計算智能、人工智能和智能控制的研究,以及它們在自動駕駛、車輛系統(tǒng)和汽車工程中的應用。發(fā)表學術論文200余篇,14000余次引用的會議論文,擁有美國專利100多項。2008年獲IEEE SMC協(xié)會諾伯特·維納獎,2015年獲IEEE CIS協(xié)會先鋒獎。他獲于1979年在捷克理工大學(Czech Technical University)獲得電氣工程博士學位。目前是IEEE會士和美國國家工程院院士。曾于2016年-2017年擔任IEEE系統(tǒng)、人與控制論學會(IEEE Systems, Man, & Cybernetics Society)主席。
內容:
早上好,我的名字是 Dimitar Filev 非常感謝王教授的精彩介紹,我跟他共同在IEEE以及一些團體工作多年。但是我們從沒有正式合作過,但我認為現(xiàn)在是個好機會,因為我們現(xiàn)在在北京有研究中心,我們可以建立專業(yè)的合作,我本人非常期待。非常高興今天能再次與你們進行分享。
福特在汽車工業(yè)領域擁有悠久的歷史,生產了許多汽車和卡車。福特不僅僅是汽車生產商,也是一家科技創(chuàng)新公司,我們在全球范圍內擁有多家研究和先進工程中心,分別在墨爾本、南京、慕尼黑等等。
這是我們主要的四個研究領域,第一個集中于動力系統(tǒng)(propulsion),為車輛提供動力,包括汽油引擎、柴油引擎、能量管理以及傳動;第二部分是汽車研究與技術(Vehicle Research and Technology),由被動安全、材料&輕量化、車架內外部和底盤等組成;第三部分是控制(Control),主要是駕駛輔助、自動駕駛車輛以及車輛動態(tài)和控制;最后是電子(Electrical),Compute單元專注于用戶體驗、電子以及信息安全。
福特的“研究&先進工程組織”由2名亨利福特技術Fellow領銜,擁有20名高級技術領導、數(shù)百名技術專家,其中34%具有博士學位,分別位于密西根的Dearborn、德國的Aachen、加州的 Palo Alto三個中心。
福特是世界上第一個將神經網絡應用到阿斯頓馬丁的汽車點火失敗檢測中去的,點火失敗會導致燃燒不充分,后來將這個方法應用到了福特的V10引擎。大概在二十年前,人們不相信AI能提供任何效果,如今是AI發(fā)展的好時機。涌現(xiàn)出了像 Github、Tensorflow 等這樣的好的資源,這些開源的人人都可以用,arxiv上也有成千上萬的論文可供閱讀。
AI的進步和汽車的改變是推動智能系統(tǒng)部署在車輛上的主要的驅動力。車輛產生的數(shù)據從過去的每小時0.5GB到后來的25GB再到現(xiàn)在無人駕駛車輛的1.7TB。
如此大量的數(shù)據如何實時的進行擬合以及合理利用是個重要的話題,車輛已經成為了大數(shù)據源和移動計算平臺,設備制造商(OEMs)和交通系統(tǒng)都在發(fā)生著改變。傳統(tǒng)的車輛已經具備很好的動力總成系統(tǒng)、底盤系統(tǒng)、空調系統(tǒng)和娛樂系統(tǒng),同時車輛具備一些智能駕駛輔助系統(tǒng)例如ABS、車身動態(tài)穩(wěn)定系統(tǒng)、尋跡系統(tǒng)等。

最新活動更多
推薦專題
- 1 UALink規(guī)范發(fā)布:挑戰(zhàn)英偉達AI統(tǒng)治的開始
- 2 北電數(shù)智主辦酒仙橋論壇,探索AI產業(yè)發(fā)展新路徑
- 3 “AI寒武紀”爆發(fā)至今,五類新物種登上歷史舞臺
- 4 降薪、加班、裁員三重暴擊,“AI四小龍”已折戟兩家
- 5 國產智駕迎戰(zhàn)特斯拉FSD,AI含量差幾何?
- 6 光計算迎來商業(yè)化突破,但落地仍需時間
- 7 東陽光:2024年扭虧、一季度凈利大增,液冷疊加具身智能打開成長空間
- 8 封殺AI“照騙”,“淘寶們”終于不忍了?
- 9 優(yōu)必選:營收大增主靠小件,虧損繼續(xù)又逢關稅,能否乘機器人東風翻身?
- 10 大模型下半場:Agent時代為何更需要開源模型