几天前，在复旦大学元·创中心406自主集群系统尝试室里，“自动驾驶人为智能道理与实际”讲堂课题验收环节在进行一场特殊的角逐。赛路是一个仿照沙盘，赛车手则是由学生们亲手训练出来的ai模型。
一辆巴掌大的幼车沿着车路行驶，前方出现一个蓝白条纹的阻碍物。幼车微微一滞，迅速向左变路，从表路绕过阻碍，持续安稳前行。未来信息创新学院23级本科生杨瑞麒盯着沙盘，为了这场验收角逐，他投入了十几个幼时训练节造幼车的ai模型。
课程掌管人胡波介绍，该课程最早是由2019年校企合作开设，最初使用车端算力的定造幼车，课程前置要求高，对入门者来说门槛较高。经过持续改进，讲授团队将推算工作迁徙至边缘侧，通过电脑实现重要的ai职能，而幼车仅作为结尾执行平台。学生无需把握嵌入式编程等技术即可实际，降低了准入前提，实现了面向全校分歧专业盛开的可能。
课程内容涵盖了从车辆筹备、路路采集、数据集预处置到模型编写、模型训练和部署，再进行路考试证等自动驾驶开发的齐全流程。学生既要在线上仿真平台里跑通算法，也要在线下沙盘上用实物幼车完功成效验证。
这个平台是课程的另一半世界，由其衍生的尝试课在去年9月入选教育部第三批国度级虚构仿真尝试讲授一流课程。讲授团队打造的虚构仿真平台累计接见量近20万，建读学生近1500人，目前全国已有85所高校的学生使用该平台实现了尝试课程。
虚构仿真尝试平台与线下沙盘幼车系统形成“数字孪生”。线上虚仿平台内置5万张由线下沙盘幼车采集的实景路路图片，提供10套可选训练集和5层卷积网络模型供学生自主设计批改。
“除此之表，线上平台配有16个幼时的讲授视频、18个关键知识点，涵盖从深度进建框架到自动驾驶系统集成的齐全知识系统。”胡波说。
学生登录平台，既能够操作课程前置的“巡线尝试"或者直接进入“人为智能自动驾驶”主尝试，也能够进建人为神经网络、卷积神经网络、模型超参数调优等理论内容。“理论课程还约请了企业的一线工程师参加录造和解说。学生们能够在平台上相识到工业界采集数据、设计模型、处置天堑等真实情况。”
“好多同学学人为智能，理论懂、算法熟，但就是不知路怎么落地。”胡波说。这门课的设计初衷，就是让学生在一个具体的垂直领域里，把学到的ai知识重新到尾用一遍。
胡波介绍，学生必要先在虚构仿真平台上进建根基概想、构建数据集、实现模型训练流程，再到线下用幼车实现实景验证和路路测试的过程。“线上能够反复调试，线下用实物验证，预防纯仿真尝试‘游戏化’偏差。”
“教员会结合自动驾驶的开发流程来讲。”选建这门课的24级钻研生杨汝坤说。他来自推算与智能创新学院电子信息专业，钻研方向就是自动驾驶。他选建这门课的原因很单一，自动驾驶是一个实际需要很大的方向，这门课既能收成理论知识，也能得到实际能力的提升。
整个学期，学生必要实现经典算法的巡线测试、电机及幼车底盘节造、ai基础模型验证、路路采集与数据集构建这四个循序渐进的基础尝试。
巡线尝试让学生们在仿真平台上验证节造模型、调整节造系数，让幼车沿着黑线行驶，逐步理解经典算法的底层节造道理。幼车底盘节造尝试中，每位学生自己写代码驱动幼车电机，进建若何将法式指令转化为幼车的现实作为。ai基础模型验证则用mnist数据集来验证自己搭建的ai开发环境职能，思考到课程有非工科布景的学生选建，这个尝试能够援手他们急剧上手人为智能的根基框架。路路采集与数据集构建让学生使用幼车沙盘系统，自己操控幼车采集路路图像、存储数据，而后进行洗濯、加强、标注数据，为训练模型构建数据集。
“我们平时都是拿现成的数据集做尝试，比力少自己采过数据。真上手才发现，数据标签可能失衡，采集战术也会影响模型成效，这些不亲自做是体味不到的。”智能机械人与先进造作创新学院23级本科生吕洁熙说。
“碰撞扣几多分，出界扣几多分，这些系数教员不颁布，只会提供一个查核推算的框架，但具体的倍数和权沉始终是个黑盒。”杨汝坤说。
“若是公开了，各人可能就只去优化那几个指标，反而会偏离进建的主张。”课程另一位掌管人、集成电路与微纳电子创新学院副教授林青诠释。学生只能凭据公开的方向，自己去摸索最优战术，好比，降低收受率、预防碰撞、削减越界、提高速度。“每人有顺使仉和逆使仉各一次机遇，择高分作为最终成就。”
杨汝坤回顾，查核当天，幼车在赛路上行驶时遇到了突发情况。“角逐环境和之前数据采集的环境不太一样，模型的阐发没有之前自己测试时那么好。”在他看来，这正是实际环节的价值地点，数据处置、模型泛化能力的问题只有在真实场景中才会露出出来。
正是这套不公开的规定，倒逼学生们去思虑更深层的问题� ？翁庋槭盏碧�，赛路上的阻碍物是随机摆放的。其中一个阻碍物被放在弯路后方，形成视野盲区，这就导致幼车在进入弯路前看不到它，等转过弯才发现阻碍就在面前，再转弯很可能来不及。
杨瑞麒的模型就遇到了这个挑战。由于课程提供的基础模型没有影象能力，只能凭据当前看到的一帧图像做判断，容易直接冲向危险区域。他思虑了三种解决步骤：加强训练，让模型对阻碍的反映速度足够快；扭转驾驶战术，在不确定的地位默认切入表路；沉新写一个带影象能力的模型。
功夫有限，他选择了第二种。“我让幼车在那个地位默认切表路，不论有没有阻碍都这样做。固然会多走一点路，但能保障最大的视野领域。”查核当天，阻碍物刚好被摆在了那个刁钻的地位，他的战术很有效，幼车全程没有产生碰撞，收受率只有3%。
这学期选课的14个学生里，一半本科生、一半钻研生。各人的专业也好多元，有推算机、电子信息、生物医学等等� ？纬潭员喑袒∮锌隙ㄒ�，但更看沉学生的着手意愿。
“这门讲义研学生可跨学段选建，难度等级为4级，我们降低了门槛，但提升了天花板。”林青说� ？纬滩楹搜∪ �4+4+2”结构：40%理论知识，40%基础实际，20%挑战查核。理论部门激励学生自主索求，实际部门必要实现划定的基础尝试，挑战部门则齐全盛开，除了验收角逐，学生还能够用自己的模型参赛。
“课程难度适中，关照到了分歧基础的同学。”杨汝坤说，“但若是你想做得更深，空间也很大。”他暗里里已经起头尝试训练自己的模型，但愿在数据预处置、模型结构上有更多自由度。
杨瑞麒坦言，这门课让他对自动驾驶有了系统性的认知。“以前只是看新闻，知路这个行业很火。此刻相识自动驾驶蕴含数据采集、数据集构建、模型训练部署、车体架构、底盘节造，好多成分共同推动。”他在为幼我模型展示环节做着筹备。
课程地点的自主集群系统尝试室里，除了沙盘赛路表，还有一个仿照驾驶舱。学生坐进去，面前的屏幕显示着幼车的第一视角，方向盘和踏板能够操控幼车。这个设备背后支持的是统一套技术平台。
“我们这个系统是盛开的。”林青说。学生若是感触课程内容不够挑战，能够自己加难度。“上学期建读课程的23级本科生王锦秋在课程展示时拿出一个自己设计的出格算法，别人都没做过的，但成效很好。”
这门课的影响力已经超出了讲堂自身� ？纬膛涮椎男楣狗抡嫫教ㄒ言诠刃楣狗抡娉⑹越彩诳纬坦蚕砥教ㄉ舷�，不仅服务于本校学生，还向全国高� Ｊ⒖�。平台数据显示，目前有近百所高校将该平台用于课程讲授，“有的学堂一学期会有上百名学生使用平台上课。”林青说。
课程还衍生出多项复芏打算（fdurop）科创项目。去年，23级本科生张子程掌管的登辉项目“虚实映射可矫捷配置的自动驾驶人为智能讲授尝试装置研发”以全校优良结项。今年，22级本科生肖子璇与胡波的ai+师生共创登辉项目“基于ai算力芯片部署的自动驾驶教具系统研发”实现了国际上前沿算法的复现，还基于沙盘提出自己的“bev”建图优化算法，将推算效能提升数倍；23级本科生田佳雨与林青的ai+师生共创登辉项目“基于通用ai大模型技术的自动驾驶验证平台研发与实际”验证了大模型实现自动驾驶的可行性，用“双脑驱动”等步骤解决实时性与正确率问题。
在胡波看来，课程的指标并不是让学生学完就能直接进入企业做自动驾驶开发。“工业界的要求比这复杂得多。我们但愿学生相识整个流程，知路人为智能怎么落地，会遇到哪些挑战，有能力去迭代优化。”
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