——记重庆科技大学人工智能学院副院长李鹏华
近年来,新能源汽车行业呈现出爆炸式增长。进入2025年,新能源汽车行业的增长势头依然强劲。随着新能源汽车的市场需求持续增长,其带来的技术创新不断涌现,未来新能源汽车将与智能化、网联化技术深度融合,更高效、更安全、更智能的新能源汽车必将成为市场主流。在众多新能源汽车创新技术中,有一项前沿技术格外引人注目,这就是重庆科技大学人工智能学院副院长李鹏华教授带领团队开展的“轻量级时序神经网络建模及其车载应用研究”。
人工神经网络是赋予新能源汽车“智能”的主要手段,在新一代人工智能技术创新与软硬件升级的整体推进过程中发挥着“链式催化”的重要作用。作为人工神经网络的主要分支,时序神经网络能高效推演事物的发展趋势,被广泛用于人车交互、能源管理、车身状态监测等领域中的时序数据分析。“可信、可靠、可用”的时序神经网络已成为国际学术界和汽车工业界亟需攻破的难题,其核心科学问题是如何针对建模中的数据适配、网络收敛、网络轻量化,建立有效的基础理论和算法体系,并适配低算力资源的车载硬件应用需求。为此,李教授团队在国家重点研发计划、国家自然科学基金等多个项目支持下,通过多年攻关,成功解决了时序神经网络的可信数据重构、稳定性动态分析、轻量化建模与部署等关键瓶颈问题,取得了具有国际显著影响力的创新成果。
李教授团队提出的可信数据驱动轻量级神经网络建模方法理论,解决了机理融入数据模型时存在的不确定性和不一致性问题,为非线性系统建模理论发挥数据驱动与机理模型各自优势,缩小二者鸿沟提供了新思路;通过研究时序神经网络的动力学行为分析,建立了保守性与计算量均优的稳定性比较分析框架,为认识和避免时序神经网络中可能发生的有害行为,使其轻量化稳定运行提供了新的理论依据;还通过研究可解释且轻量化的时序神经网络学习框架,解决了神经网络反向误差透明探测、有用信息可视化、超参数轻量化配置的问题,为深度时序神经网络“放心”的工程应用提供了新途径。该项成果被20余位国内外院士/会士等权威学者的正面评价,以及全球53国家/地区的2433名研究人员跟踪报道,获得重庆市自然科学二等奖。
研发的轻量级神经网络应用于车载音视频等多模态时间序列处理,规避了特斯拉“云-端”方式的数据安全漏洞,帮助中国SUV车载仪表第一大供应商-重庆矢崎仪表公司实现了9款智能车载仪表的研制,获得重庆市科技进步一等奖。该技术还成功应用于车载图像高清显示领域,有效支撑了国产车载ARHUD第一大供应商-江苏泽景电子有限公司的增强现实抬头显示器的研发,获得中国仪器仪表学会科技进步二等奖。
除了上述人车交互领域,轻量级神经网络还在新能源汽车能量管理中取得了令人惊喜的进展。李教授团队利用轻量级神经网络提出了数据与机理融合的动力电池内部信息可靠感知方法,创建了主动追踪电池退化讯号的长短时神经网络及其自动机器学习框架,揭示了状态估计输入对预测精度的正向提升效应,获得了中国自动化学会自然科学二等奖。这些理论成果被开发成专用软件,封装于中国汽车研究院的“充采检”一体机,支撑了国家市场监管总局实施数字监管、服务了公安部全国首个新能源汽车安全年检试点建设,获得中国自动化学会科技进步二等奖。
据了解,李鹏华教授是重庆市杰出青年基金获得者,重庆市青年拔尖人才,入选了斯坦福-爱思唯尔全球2%顶尖科学家榜单。曾分别担任第27届、第30届中国控制与决策会议神经网络专题分会主席、2023中国自动化大会先进制造智能计算论坛主席、新能源汽车动力电池健康管理论坛主席。近期李教授团队获得了国家重点研发计划政府间国际合作项目支持,以期将轻量级神经网络应用塔吉克斯坦高山光伏电站中的储能电池健康管理,为中国先进的“AI+能源”技术向塔吉克斯坦等“一带一路”沿线国家输出奠定基础。
