基于持续学习的无人驾驶：感学算一体化感知智能方案

在近期的学术活动中，人工智能研究院资深研究员、中国科大计算机科学与技术学院副院长张燕咏教授作为报告人，就基于持续学习的无人驾驶进行了主题报告。该报告从当前无人系统感知面临的'三个爆炸和一个不足'的关键问题出发，提出了感学算一体化的感知智能方案，并介绍了最新的相关研究成果和示范成果。

首先，张燕咏教授介绍了目前无人驾驶面临的三个爆炸和一个不足，即数据爆炸、计算爆炸、模型爆炸和知识不足。他指出，这些问题都与无人驾驶的感知有关，需要通过感学算一体化的感知智能方案来解决。

其次，张燕咏教授详细介绍了基于持续学习的无人驾驶感知智能方案。他表示，持续学习是指在不断接收新数据的情况下，通过不断更新和优化模型，使得无人驾驶系统的感知能力和决策能力可以持续提升。具体来说，该方案包括三个核心技术：感知信息融合、在线增量学习和决策策略优化。

最后，张燕咏教授介绍了最新的相关研究成果和示范成果。他指出，这些成果包括了基于持续学习的无人驾驶感知智能算法、无人驾驶的多模态感知系统、无人驾驶的感知-决策一体化系统等。这些成果在实际应用中已经取得了非常好的效果，为无人驾驶的发展提供了强有力的支持。

总之，张燕咏教授的报告为我们提供了一种基于持续学习的无人驾驶感知智能方案，并介绍了最新的相关研究成果和示范成果。这些成果不仅为无人驾驶技术的发展提供了新的思路和方向，也为我们深入理解持续学习的应用提供了宝贵的经验和教训。