劉占文 |インテリジェント交通の使命を背負って立ち上がる傅芳華

長安大学情報工学学院の劉占文教授は、改革開放の初期に生まれ、わが国の多くの科学技術分野の発展を、追随から併走、そして一部の分野では主導まで、幸運にも目撃した1980年代生まれの若手女性科学技術労働者として、集団的名誉と科学研究の使命感を強く持っています。彼女は長年、人工知能、ディープラーニング、コンピュータービジョン、協調知覚パフォーマンステストの分野で研究に携わってきました。近年、彼女は、複雑で動的な交通環境の完全な要素認識、車両と道路の協調グループインテリジェンス融合の認識とテスト、インテリジェントなコネクテッドハイウェイと都市交差点のデジタルツインの研究など、自動運転とコネクテッド交通に関する作業を行ってきました。現在、車道連携は新たな発展段階に入り、インテリジェント化・ネットワーク化技術は急速に進化し、従来の交通理論体系、技術体系、産業体系はビッグデータ技術の推進により劇的な変化を遂げています。彼女の前に立ちはだかるのは、前例のない機会と課題、そして時代の逃れることのできない責任だ。 「主な責任を担い、主導的な役割を果たす」という呼びかけに応え、交通強国を築き、交通分野のインテリジェントコネクテッドテクノロジーの進歩に貢献することは、新時代、新波における劉占文と彼のチームメンバーの真摯な声です。

▲劉占文

力を蓄え、新たな航路標を開発

劉占文さんは高校卒業後、勉強のために西安に来て、20年以上西安に住んでいます。彼女はこの古都を愛情を込めて「第二の故郷」と呼んでいます。西安の奥深い歴史と文化遺産が彼女に影響を与え、無意識のうちに心を落ち着かせ、自分を磨いてきた。彼女は、十分な蓄積があってこそ大きな成功を達成できるということを西安で学んだと語った。

劉占文氏は2006年に西北工業大学を卒業後、長安大学に入学し、修士号と博士号を取得し、優れた成績により教職に就きました。博士課程在学中、彼女は従来の機械学習手法を使用して、コントラストの低い夜間の交通画像から車両ターゲットを検出することに長けていました。彼女はディープラーニングに触れて、その強力な特徴抽出機能に魅了されました。仕事の後は、人工知能技術の最前線に遅れずについていき、鋭い学問感覚を維持しながら、複雑で動的な交通シナリオにおけるさまざまな交通目標に対する堅牢な認識アルゴリズムを研究しています。

こうした段階的な積み重ねを通じて、劉占文はインテリジェント交通の分野をさらに深く探求する決意を強めていった。彼女は、特定の工学的問題を解決することよりも、中核となる主要技術の背後にある科学的な困難に取り組むことに熱心です。 2018年冬、劉占文はカリフォルニア大学バークレー校の先進交通技術研究所に1年間の訪問と交流のために行きました。彼女の外国人共同指導教員は、自動運転トラックのプラットーン制御に関する研究に従事していますが、彼女は主に、先頭車両と後続車両の交通環境とその不確実性の全要素認識の研究に焦点を当てています。

▲劉展文がチームメンバーと集合写真を撮影

滞在中、劉占文の生活は、先進的な科学研究コンセプト、トップクラスの科学者による学術報告、多様な文化的背景を持つ人々との学術交流で満たされました。彼女はまた、外国人メンターとの国際協力プロジェクトに積極的に参加し、中間プロジェクトの情報交換や結果報告のためにチームに同行してサウジアラビア国立研究所に赴きました。 「今年は私の科学研究キャリアにおいて重要な転機となりました。優れた科学研究チームの構築方法を学び、科学研究の本質は理論と実践の組み合わせにあることを実感しました。特に、科学研究は実際の応用と効果に注意を払い、実際の応用の問題から一般的な科学的問題を抽出できなければなりません。この点は、私がこれまで努力してきた方向です。」そのため、2019年末に中国に帰国後、交通強国戦略の大きなニーズに直面し、車路協調認識の中核キーテクノロジーと科学的問題を突破し、車路協調と自動運転のパイロット実証プロジェクトに技術サポートを提供し、科学研究成果の実用化を推進することは、劉占文と彼のチームの科学研究の旅における新たな道しるべとなった。

新たな成果を達成するために協力する

劉占文氏は、陝西省自動車インターネットおよびインテリジェント車両試験技術工学研究センター建設事務所の所長、長安大学交通情報検知および制御工学実験室の所長も務めており、主に実験室のプラットフォーム構築を担当している。彼女は、車両と道路の協調による自動運転の認識とテストに関するチームの科学的研究結果を革新的な方法で教育にフィードバックし、仮想シミュレーション実験に関する一流のコースを作成し、学生が理論の学習と実践の実践の両方で同時に成長できるようにしました。関連する科学研究と教育の成果により、2019年に陝西省科学技術進歩賞で3つの一等賞と陝西省高等教育教育功績賞で1つの特別賞を受賞しました。教授はまた、学生を指導してハイレベルな科目競技に参加させ、10を超える国家賞を受賞しました。インタビューの中で、劉占文氏は「高尚な姿勢で科学研究を行うこと」の重要性を何度も述べ、革新的で知識と実践を融合する研究者に成長したいという希望を表明した。彼女と彼女のチームの本来の目的は、国際的な最先端技術に遅れを取らず、独自の革新的な成果を探求し、国家の戦略的ニーズに基づいて、インテリジェントなコネクテッド交通の発展に具体的な貢献をすることです。

現在、車両と道路の連携と自動運転の分野が直面している最大の課題の 1 つは、実際のアプリケーション シナリオの複雑さです。研究者はまず、さまざまな動的交通シナリオにおける交通環境認識の問題を解決する必要があります。そのため、劉占文は車道協調型自動運転分野における主要なニーズに応えて、チームを率いて矛盾するシナリオでの車道協調の信頼できる知覚とテストの研究方向に焦点を合わせ、車道クラウド統合情報共有のマルチソース異種データ融合、マルチモーダルおよびマルチスケールデータフレーム間の時空間特徴登録、矛盾するシナリオでの複数ターゲットのリアルタイム追跡、複雑な車道システムの仮想現実相互作用テストと評価における中核キーテクノロジーを制覇し、車道協調型自動運転分野における信頼できる知覚と性能テストの解決に有益な試みを行った。関連する成果により、車道協調型自動運転の安全性が向上し、道路交通システムが最適化され、我が国のインテリジェント交通デジタル経済の革新的な発展がさらに促進されました。

その中で、2022年に中国国家自然科学基金が資金提供した「マルチモーダル知覚強化によるターゲット軌道計算とシーンフローデジタルツイン」プロジェクトは、複数のターゲットの強い結合、強いランダム性、強い非線形性を伴う現在の複雑な動的環境を解決することに取り組んでいます。単一のインテリジェントな知覚は、特に重度の遮蔽、視界範囲外、または死角がある場合に情報過多や知覚障害を起こしやすく、正しい判断や正確な制御ができなくなります。協力ユニットである万傑科技の路側スマート基地局が収集した交通環境ビデオとレーダー点群の2つのモーダルデータに基づき、劉占文はチームを率いてマルチモーダルデータ融合、目標軌道の抽出、識別と予測、シーンフローのデジタルツイン問題に関する体系的な研究を行い、マルチモーダルフレーム間の時空間特徴の整合の難しさ、軌道予測における交通セマンティクスの欠如、シミュレートされたシーンフローの進化が実際の動的目標軌道から逸脱するという3つの重要な問題を解決しました。このプロジェクトで提案されたマルチモーダル知覚強化目標軌道識別、軌道予測、シーンフロー推定、デジタルツインは、メソおよびミクロの交通運用状況を詳細かつ正確かつ包括的に記述し、車路連携業界におけるインテリジェント路側設備のグローバル知覚技術のボトルネックを打破し、車路連携デモンストレーションアプリケーションにおけるインテリジェント路側知覚の主要技術のテストと検証を加速します。

2023年3月、第14回陝西省青年科学技術賞の結果が発表され、劉占文が選出されました。劉占文氏がこのニュースを知ったとき、彼は大学院生たちと毎週の定例会議を開いていた。目の前で研究報告をする若者たちの顔を見て、彼女は考えが混乱し、感情が溢れてきた。 「パンデミックのこの数年間は非常に困難でしたが、私と生徒は互いに励まし合いながらプロジェクトに取り組み、複雑な問題に対処し、お互いの成長、変革、成熟を目の当たりにしてきました。革新と変化の時代に、この賞は大きなプラットフォームと大きなチームの支援を受けて勝ち取った栄誉であると確信しています。」

劉展文氏が勤務する車両ネットワークおよびインテリジェント車両試験技術研究所は、10以上の重要な科学研究プラットフォームを有し、国内の大学の中で唯一、運輸省に認定された「自動運転のクローズドフィールド試験基地」を構築している。同研究チームは、指導教官の趙向墨教授を学術リーダーとして、50名以上の若手・中堅研究者と300名以上の修士・博士課程の学生からなる学際的革新研究チームを結成した。劉占文氏は、上記の成果はすべて全員の共同の努力の結果であると考えています。

現在、数年にわたる蓄積を経て、劉占文は明確な学術発展の方向性と安定したチームを築いています。車道連携実証プロジェクトの持続可能性と入出力比率の実際のニーズに応えて、交通強国の実証プロジェクトである秦嶺トンネルグループ安全制御システムと国家重点研究開発計画プロジェクトであるスマートシティ車道連携実証に依存し、将来、彼女と彼女のチームは、重要なセクションのフルタイムおよびフルドメインの統合認識とデジタルツインを作成し、スマート交通運営の安全性のための信頼できるデータ基盤と意思決定サポートを提供することに尽力します。