12月23日，我院教师应邀参加由CCF YOCSEF福州主办的“融合之舞，智驭未来：网联自动驾驶多模态数据融合大有可为”技术论坛。本次论坛吸引了来自国内外高校、科研院所以及企业代表的四十余位专家学者和业界精英共聚一堂，共同探讨网联自动驾驶多模态数据融合的前沿技术和发展方向。
论坛的主题与国家发改委颁布的《智能汽车创新发展战略》相契合，聚焦网联自动驾驶领域的多模态数据应用。与会嘉宾就如何有效地融合多模态数据展开了深入的讨论，并围绕多个议题进行了引导发言和思辨环节。
在引导发言环节，挪威奥斯陆大学的张彦教授从数字孪生的角度出发，强调了数字孪生在车联网中的重要性。他介绍了数字孪生的概念、优势与挑战，特别强调数字孪生是多维信息的融合与预测，对智能汽车的发展起到了积极推动作用。
论坛现场
百度智能云的林志华工程师则聚焦于大模型在智能交通中的应用实践。他介绍了百度智能云ACE智能交通系统，强调了大模型在推理、决策、任务分解等方面的应用，实现了智能交通的端到端优化。
在思辨环节，与会嘉宾们就打造多模态赋能的智能网联自动驾驶系统、探索多模态数据融合的轻量级高效低时延实时计算模型以及构建多模态数据驱动的可信网联自动驾驶护盾展开了深入的思考和讨论。
我院老师张星秋发表了针对多传感器融合来提高自动驾驶系统在复杂交通状况下的决策和执行能力的观点，并强调开发智能的数据融合算法是打造多模态系统的关键，以解决数据的不一致性。同时表达数据的实时性和低延迟性是自动驾驶的安全保障。
我院老师王道同在可信网联自动驾驶护盾方面展开论证，他表示数据和模型的安全性应当放在首位，并提倡在自动驾驶数据传输网关中采用先进的加密技术和安全协议，以防止数据泄露和模型被攻击。同时，确保用户隐私的保护也是不可忽视的一环。此外他还强调自动驾驶系统需要不断监控系统的运行状态，并定期更新数据和模型。及时发现潜在的风险并作出调整，以确保系统能够适应不断变化的交通环境和技术挑战。
人员合照
论坛同时对福州市智能汽车产业的发展提出了建议：
1. 加速福州新区数字车城示范项目建设，以提高公共交通效率，推动无人驾驶公交车为市民提供更高效的接驳与通勤服务。
2. 建立智能网联汽车人才实训基地，培养符合产业实际应用需求的复合型人才，以满足智能汽车产业的快速发展需求。
本次论坛为参与者提供了一个深入研究和交流的平台，为推动网联自动驾驶多模态数据融合技术的发展起到了积极作用。
信息来源：工学院 王道同/文、图 张鹤/编辑
