图森未来展示最新进展，解读视觉技术如何助力自动驾驶

4月20日至22日，一年一度的视觉与学习青年学者研讨会（VALSE 2018）在美丽的大连成功举办。与往届相比，今年的 VALSE 吸引了更多的计算机视觉领域优秀企业和从业者参与，同时也给参会者带来了更丰富的展示内容。

图森未来作为 VALSE 2018的铂金赞助商参与了本次盛会，想必很多参会的童鞋也在 VALSE 的现场见到了我们的首席科学家王乃岩大神以及图森未来算法部的小伙伴们。那么在 VALSE 2018上，图森未来都展示了哪些内容呢？

深度学习 workshop

在4月20日上午，一场由王乃岩博士担任主席的深度学习 workshop 就吸引了众多参会者的参与。这场 workshop 的主题为“Deep Learning Models: Modern Architecture, Compression and Acceleration”。多位优秀学者分享了自己在该方向上的工作，内容涵盖了高效计算、深度结构设计等多个方面，可谓是干货满满。

王乃岩博士的报告题目为《Towards Practical Deep Learning Model Compression and Acceleration》。深度神经网络已经在各项任务训练中展示出强大的性能。 但是，由于其高计算复杂性，将最先进的模型部署到实际应用中仍然十分具有挑战性。在这个 talk 中，王乃岩博士先从深度模型压缩和加速的背景入手，并探讨了这种技术在实际工程中的应用。

王乃岩博士介绍图森未来最近在此方向上的三项工作，包括两项针对模型蒸馏类方法的改进和一项全新的稀疏结构选择方法。通过这些技术，我们可以将模型训练，性能提升和模型加速融合在一个全自动的框架中方便实际模型部署。这些工作都已被应用到图森未来的产品中去。同时我们开源了这三项工作的代码和预训练模型，详见 TuSimple 的 Github 页面。

工业进展宣讲

在大会的企业宣讲部分，图森未来首席科学家王乃岩博士介绍了我们现阶段的最新进展，同时也讲解了视觉算法是如何应用于我们的 L4级别自动驾驶卡车的。

在本月初，图森未来发布全球首个无人集卡车队港内测试 demo，正式宣布进入港内集装箱卡车无人驾驶运输市场。港口码头作业区具有相对封闭、可控的特点，无人内集卡解决方案可有效提升货物周转效率及港区运营智慧化、无人化水平，解决港口效率、成本、安全间的困局。我们在进一步研发测试的同时，也在中美两国积极推进商业化进程。

展位展示

观展期间，图森未来的展位可谓是车水马龙。我们在展位上也播放了最新的图森未来港内集卡车队测试 demo，这吸引了很多小伙伴的驻足围观。同时，多位图森未来算法部门的资深工程师也在展位与大家进行交流。

晚餐会

既然是一次视觉领域从业者的盛会，当然也是一次老朋友见面，结识新朋友的好机会啦！在白天吸收了一整天的精神食粮之后，也需要在晚上填饱自己的肚子。在本次 VALSE 大会期间，图森未来和将门的小伙伴们联合组织了一次轻松愉快的晚餐会，给大家提供一个放松的交流机会。

在大连吃什么最好？当然是海鲜+烧烤！

VALSE 2018 给大家提供了一个非常好的交流和学习的平台。图森未来在本次参展的过程中，一方面展示了我们的最新进展，以及我们在 L4级别自动驾驶卡车方面的技术思路；另外一方面也结识了很多非常优秀的视觉领域的从业者，非常感谢大家对于图森未来的关注，也非常欢迎对自动驾驶技术感兴趣的小伙伴们能够加入图森大家庭，欢迎简历来砸！