報(bào)告時(shí)間：2026年2月6日（星期五）15:00-17:30

報(bào)告地點(diǎn)：學(xué)術(shù)會(huì)議中心二樓小報(bào)告廳

報(bào) 告 人：封碩 副教授、特別研究員

工作單位：清華大學(xué)

舉辦單位：汽車(chē)與交通工程學(xué)院

報(bào)告簡(jiǎn)介：

自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全性測(cè)試的低效率難題是阻礙其研發(fā)落地的重要瓶頸。本研究針對(duì)該難題背后的“稀疏度災(zāi)難”（Curse of Rarity）問(wèn)題，提出了等效加速測(cè)試?yán)碚撆c方法，在大規(guī)模自然駕駛數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，利用生成式人工智能和密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法（Dense Deep Reinforcement Learning）生成智能測(cè)試交通環(huán)境，等效加速了測(cè)試過(guò)程多個(gè)數(shù)量級(jí)，顯著提升了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的測(cè)試研發(fā)效率。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

封碩，清華大學(xué)自動(dòng)化系副教授、特別研究員、博士生導(dǎo)師，目前擔(dān)任系統(tǒng)工程研究所副所長(zhǎng)，入選國(guó)家高層次青年人才計(jì)劃。從事智能安全攸關(guān)系統(tǒng)測(cè)試驗(yàn)證研究，研究成果在自動(dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，以通訊作者或第一作者在《自然》（2023，封面論文）、《自然·通訊》（2021，2024，featured articles）等高水平期刊發(fā)表論文。曾獲IEEE智能交通系統(tǒng)學(xué)會(huì)最佳博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、美國(guó)運(yùn)籌與管理協(xié)會(huì)智能交通系統(tǒng)年度最佳論文獎(jiǎng)、《麻省理工科技評(píng)論》中國(guó)區(qū)“35歲以下科技創(chuàng)新35人”、達(dá)摩院青橙獎(jiǎng)、AI100青年先鋒等榮譽(yù)。