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“智能网联汽车是汽车自动驾驶发展的新阶段，车路云一体化智能网联汽车在系统定义、关键技术及产业生态等方面具有‘中国方案’的特色。”
12月14日，在贵安新区举办的第二届CCF中国数据大会上，清华大学车辆与运载学院教授、智能绿色车辆与交通全国重点实验室主任、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强，重点介绍了其围绕智能网联汽车研究的相关成果。
清华大学车辆与运载学院教授、智能绿色车辆与交通全国重点实验室主任、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强在会上发表主题报告
我国高度重视智能网联汽车产业的发展，将其定位为新一轮科技革命的代表性产业。李克强认为，汽车产业的变革已由以“电池、电机、电控”三电技术为代表的新能源汽车“上半场”，进入到了“下半场”的智能网联汽车的竞争。
在此背景下，我国在智能网联汽车发展上走出了一条“车路云一体化”的技术发展路径。基于这个技术框架，李克强教授团队在技术研发上也取得系列进展。
上帝视角数据采集，突破单一车企数据局限，通过路侧传感器重建生成车端多视角感知数据，实现高保真、大规模、低成本的场景数据积累，为模型训练提供海量且完备的数据底座。
分层解耦的自动驾驶模型。创新采用大小模型协同训练思路，构建智能驾驶AI共性功能模块库，通过图形化方式快速搭建与迭代模型，提升研发效率并支持灵活的场景适配。
大会现场
长时域交通行为预测。提出时空分离的网络架构，有效解耦时空变量，实现高准确率的交通参与者行为预测，在多项测评中关键指标位居前列。
高精度强化学习策略。通过改进值函数估计方法，采用多值评估减少累积误差，显著提升强化学习在决策控制中的稳定性和性能表现。
深度神经网络的保辛训练。首创神经网络保辛训练算法，增强模型在控制类任务中的稳定性等。
智能网联汽车发展，需要建立覆盖设计、制造、运行、监管等全流程的行业基础模型与协同平台。李克强认为，在系统架构上实现创新，更通过有组织的技术攻关与生态共建，推动我国在智能出行这一战略制高点上形成独特优势，为全球汽车产业变革贡献中国智慧。
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