祝贺！我院与未来信息创新学院研究论文荣获第34届国际人工智能联合会议（IJCAI）杰出论文奖

第34届国际人工智能联合会议IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）8月16日在加拿大蒙特利尔隆重召开。本届会议共收到5404篇投稿，大会组委会评选出3篇杰出论文奖。智能机器人与先进制造创新学院余翀博士作为第一作者、甘中学教授与未来信息创新学院陈涛教授作为共同通讯作者的研究论文《Boost Embodied AI Models with Robust Compression Boundary》荣获第34届国际人工智能联合会议（IJCAI）杰出论文奖。研究成果受到上海市人工智能重大专项支持。

论文简介：

深度学习模型与物理世界的融合推动了具身智能（Embodied AI）能力的飞速提升。然而，强大的具身智能模型及其规模也带来了日益严峻的部署效率挑战。与数据中心相比，具身智能平台的计算资源和内存带宽更为有限，因此效率问题在这些平台上表现得更加突出。同时，大多数具身智能场景（如自动驾驶和机器人）对响应速度有更高的敏感性。具身智能场景对响应速度和鲁棒性要求极高，传统模型压缩方法虽能提升效率，但压缩后的模型在面对各种现实扰动（如模糊、夜晚低光照、恶劣天气，甚至对抗性扰动）时的鲁棒性往往大幅下降，严重影响具身智能模型与物理世界交互效果。

针对以上问题，论文分析了现有压缩方法的局限性，尤其是压缩模型只能模仿原先具身智能模型而无法突破原模型的鲁棒性上限问题。在此基础上探索了一种新的范式，通过引入“细粒度抗扰动机制”以及“随机掩码提升鲁棒性边界的训练模式”，以提升具身智能模型的效率，并拓展其鲁棒压缩边界。在一些典型的自动驾驶和机械臂任务上的实验结果证明，该方法能够在实际环境中实现准确性、效率与鲁棒性三者之间的最优平衡。

IJCAI会议每一年举办一次，主要围绕人工智能相关理论及应用，是人工智能领域中最主要的学术会议之一，是全球学术界以及企业界人工智能研究人员和实践者的顶级国际聚会。中国计算机学会（CCF）推荐国际学术会议目录将IJCAI列为人工智能领域A类会议。