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，中国科学院自动化研究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吴甘沙作题为“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。吴甘沙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，吴甘沙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，吴甘沙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。

　　西安交通大学教授薛建儒作了题为“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。薛建儒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。薛建儒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，薛建儒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。

　　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。

论坛现场