當前，我國汽車產(chǎn)業(yè)正在沿著電動化、智能化軌道，邁向高質(zhì)量發(fā)展階段。尤其是，借助在新能源領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“換道超車”，我國汽車產(chǎn)業(yè)正在向規(guī)?；⑷蚧筇げ竭~進。

隨著智能化的飛速發(fā)展，我國汽車產(chǎn)業(yè)中存在一些技術(shù)瓶頸明顯制約了汽車業(yè)的發(fā)展。 對于電動汽車的能源核心部件—動力電池，如何實現(xiàn)精準且性能可解釋的壽命預(yù)測，進行安全使用與預(yù)測維護，一直是國際學術(shù)界和工業(yè)界亟需攻破的難題。車載儀表芯片計算資源有限等各種問題凸顯，使得已有車載儀表制造模式難以滿足現(xiàn)有要求。

重慶郵電大學自動化學院李鵬華教授深入探索、創(chuàng)新應(yīng)用輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不僅破解了國際學術(shù)界和工業(yè)界一直未解的難題，還對汽車業(yè)的智能化發(fā)展具有引領(lǐng)性的作用。

初識李鵬華教授就給人一種青春朝氣，富有活力，談吐中展現(xiàn)青年英才的魅力。通過交談得知，80后的李鵬華還真是名副其實的青年人才——重慶市杰出青年基金獲得者、重慶英才—青年拔尖人才、重慶市創(chuàng)新青年科技人才?，F(xiàn)如今是重慶郵電大學自動化學院測控系副主任，大數(shù)據(jù)智能計算重點實驗室副主任，中國自動化學會技術(shù)過程故障診斷與安全性專業(yè)委員會委員，重慶人工智能學會智慧交通專業(yè)委員會常務(wù)委員。曾分別擔任第27屆、第30屆中國控制與決策會議神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專題分會主席、2023中國自動化大會先進制造智能計算、新能源汽車動力電池健康管理專題主席。

“我主要從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其創(chuàng)新應(yīng)用研究的?！币娢覀儊碓L，李鵬華開門見山說。李鵬華深入探索輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并將創(chuàng)新技術(shù)成功應(yīng)用于車載系統(tǒng)以及人車交互領(lǐng)域，提高系統(tǒng)性能、降低計算成本，優(yōu)化人機交互體驗，為智能交通系統(tǒng)和車內(nèi)智能座艙的發(fā)展提供了前沿技術(shù)支持。

科技新突破：輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

“以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實現(xiàn)順序類信息處理與系統(tǒng)建模任務(wù)的首選。”談到專業(yè)話題，李鵬華娓娓道來：“通過捕獲時序數(shù)據(jù)的長短期依賴關(guān)系，時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能高效分析事物發(fā)展的延續(xù)性，預(yù)測事物的演化趨勢，被廣泛用于工業(yè)過程建模、系統(tǒng)優(yōu)化控制、設(shè)備健康管理等研究領(lǐng)域?！?

“但是，國際學術(shù)界和工業(yè)界還存在著亟需攻破的難題：時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型生成易受‘偽數(shù)據(jù)’干擾、動力學行為復雜、輕量化嵌入式部署難，制約其在復雜工業(yè)場景的推廣與應(yīng)用?！睂τ诩夹g(shù)瓶頸，李鵬華早已有了攻破的決心和思路：“我們必須探索出輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，這樣大家所關(guān)心的車輛動力電車壽命預(yù)測和車載儀表人車交互技術(shù)就迎刃而解了?！?

時不我待，李鵬華和團隊成員潛心公關(guān)，取得一系列創(chuàng)新成果：

建立了結(jié)構(gòu)與參數(shù)輕量化的建模理論與方法，為突破時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式部署瓶頸提供了輕量級模型支撐。

建立了時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分數(shù)階動力學分析理論與方法，揭示了其動力學行為由增長和衰減機制耦合而成的本質(zhì)，為輕量級時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模提供了穩(wěn)定性判別的理論依據(jù)。

提出了時序模型引導的數(shù)據(jù)重構(gòu)理論與方法，發(fā)現(xiàn)了模型參數(shù)與數(shù)據(jù)時滯的時頻耦合效應(yīng)，揭示了模型精度對噪聲數(shù)據(jù)的低頻偏好，為時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可信數(shù)據(jù)選用提供了方法支撐。

“可信數(shù)據(jù)驅(qū)動的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模理論與方法”創(chuàng)新成果榮獲：重慶慶市科學技術(shù)（自然科學）二等獎?！霸搫?chuàng)新技術(shù)為以后的成果轉(zhuǎn)化奠定了良好基礎(chǔ)，可以說是不可或缺的前沿技術(shù)?！泵鎸θ〉贸删停铢i華如此自勉。

技術(shù)新應(yīng)用：助力車載增強現(xiàn)實顯示與交互

“車載儀表智能化是我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的強大引擎。車載儀表走向智能化是必然趨勢?！崩铢i華說。

談到瓶頸問題，李鵬華表示：車載儀表芯片計算資源有限，滿足不了多樣化、強實時、高準確的人車交互；聲光電多源信息高速高頻處理，使計算任務(wù)密集，電路復雜易受干擾；產(chǎn)品多品類共線生產(chǎn)、缺陷微小隱蔽，已有制造模式難以滿足要求。

“有了前期的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)突破，解決這些難點就容易多了?！崩铢i華坦言，輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在車載儀表方面得到了有效應(yīng)用。

針對車載ARHUD在使用深度學習模型感知交通環(huán)境、駕駛?cè)藸顟B(tài)等信息時，遭遇車載芯片算力限制的難題，李鵬華團隊創(chuàng)建了適用于車載芯片的輕量級類八維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了車載視頻數(shù)據(jù)的高低頻特征分組復用機制，發(fā)明了多通道壓縮激勵的八度卷積信息篩選方法，實現(xiàn)了交通環(huán)境目標和分心駕駛行為的快速精準識別。

針對“云－端”在線語音識別存在的數(shù)據(jù)安全隱患，以及車載本地語言識別面臨的算力瓶頸，李鵬華團隊創(chuàng)建了殘差分組線性變換的鉆石型輕量級語音識別與聲紋識別網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)帶有聲紋安全認證的特定駕駛?cè)说碾x線語音識別；提出圖標簽感知的自然語言理解框架，通過在交互模塊中引入標簽映射模塊和全局圖交互模塊，實現(xiàn)自然實時的“人－車”多輪對話。

“車載儀表多模態(tài)交互顯示與智能制造關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”成果榮獲：重慶市科學技術(shù)進步一等獎，“車載增強現(xiàn)實抬頭顯示器關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化”成果獲中國儀器儀表學會科技進步二等獎。

“目前該成果已經(jīng)形成了產(chǎn)業(yè)化?！崩铢i華欣喜地告訴我們。已經(jīng)建成了國內(nèi)第一條HUD自動化生產(chǎn)線，研制了首款國產(chǎn)HUDEOL檢測設(shè)備，率先實現(xiàn)了國產(chǎn)HUD量產(chǎn)，實現(xiàn)了ARHUD產(chǎn)品的進口替代，形成了HUD檢測設(shè)備自主研制能力。引領(lǐng)了國內(nèi)車載儀表產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展方向，形成了以“儀器儀表＋”多學科交叉發(fā)展的技術(shù)攻關(guān)、項目研發(fā)、人才培養(yǎng)的產(chǎn)學研合作新模式，經(jīng)濟和社會效益顯著。

成果再轉(zhuǎn)化：車用動力電池健康管理

“輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的車用動力電池健康管理是又一大成功應(yīng)用場景，也是有效的成果轉(zhuǎn)化之一?！崩铢i華對輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用前景非?？春?。

“動力電池可是電動汽車的能源核心部件，起到了至關(guān)重要的作用。它的本質(zhì)是復雜的電化學系統(tǒng)。在高低溫濕熱交變、強振動、工況隨機的車用場景中，可靠感知電池內(nèi)部的物化反應(yīng)信息，捕獲承載退化模式的可信狀態(tài)特征，實現(xiàn)精準且性能可解釋的壽命預(yù)測，對動力電池的安全使用與預(yù)測維護至關(guān)重要，這也是國際學術(shù)界和工業(yè)界當前面臨的難題?！崩铢i華告訴我們車用動力電池健康管理依然存在技術(shù)壁壘。

李鵬華和團隊成員針對公關(guān)難題，將問題分解，逐個攻破。針對數(shù)據(jù)與機理融合的電池內(nèi)部信息可靠感知、隨機退化特征驅(qū)動的狀態(tài)可信估計、壽命預(yù)測的可解釋建模的問題，提出數(shù)據(jù)與機理融合的電池內(nèi)部信息可靠感知方法，揭示了電熱特性與不確定性環(huán)節(jié)的相互作用機制；提出隨機工況特征驅(qū)動的電池狀態(tài)可信估計方法，闡明了隨機工況電熱序列的自適應(yīng)分段獲取機制；提出基于輕量化可解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電池壽命預(yù)測理論，創(chuàng)建了主動追蹤電池退化訊號的長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其自動機器學習框架，建立了超參數(shù)輕量化配置的概率替代求解路徑。

該成果榮獲：中國自動化學會自然科學獎二等獎。成果衍生了授權(quán)的發(fā)明專利16項，并得到成果轉(zhuǎn)化，取得了顯著的經(jīng)濟效益。

突破是下一個征途的起點?！拔覀兙褪且瓚?zhàn)一個又一個難題，攻堅克難，始終走在科技的前沿?！崩铢i華說。（文／王超）