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名称
何祥坤
职位
研究员
院系
机关及其他单位
研究领域
强化学习/可信AI/大模型;自动驾驶/智能交通;具身智能/机器人;飞行汽车/无人机

个人简介

何祥坤,电子科技大学“百人计划”特聘研究员、博士生导师,IEEE Senior Member。曾任华为诺亚方舟实验室AI算法高级研究员、新加坡南洋理工大学博士后研究员,现担任中国人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长、“中国一汽-电子科大”汽车人工智能联合实验室副主任、深圳清华大学研究院低空飞行器中心副主任。主要从事可信具身智能、强化学习、自动驾驶、智能交通、机器人等研究;发表论文80余篇,其中SCI期刊论文40篇、ESI高被引论文4篇(一作3篇,共作1篇)、知网“三高”论文2篇;以第一/通讯作者发表论文31篇,其中JCR一区期刊论文15篇、ESI高被引论文3篇;谷歌学术引用3000余次,H指数26,并拥有10项授权发明专利。入选广东省青年拔尖人才、深圳市高层次人才、Stanford University & Elsevier全球前2%顶尖科学家,荣获2026 CCF智能汽车学术年会最佳论文奖、IEEE CIS-RAM 2026最佳学生论文奖 (指导教师)、CVCI 2022最佳论文提名奖、IEEE ICMA 2020最佳论文入围奖、《中国公路学报》优秀论文一等奖、清华大学优秀博士学位论文奖、Wiley Outstanding Open Science Author、华为重大技术突破奖/2012实验室之星/海思芯星奖、阿里巴巴全球未来汽车挑战赛-智能算法亚军等奖励荣誉。曾担任CVCI 2022国际程序委员会委员、IEEE CDC 2023自动驾驶控制挑战赛评奖委员会委员、IEEE ITSC 2024特邀专题组织者、CVCI 2025专题会议主席、CCHI 2025领域主席;现为IEEE ICHMS 2026专题会议主席、YAC2026专题会议主席、2026 CCF智能汽车学术年会专题会议主席,Chinese Journal of Mechanical Engineering、Journal of Intelligent and Connected Vehicles、Journal of Highway and Transportation Research and Development (English Edition)、Embodied Intelligence、《中国公路学报》等6个期刊编委或青年编委,中国自动化学会车辆控制与智能化专业委员会委会、综合智能交通专业委员会委员 、智能车工作委员会委员,电气与电子工程师协会 (IEEE) 会员,中国人工智能、汽车工程、自动化学会会员,以及TPAMI、TNNLS、TITS、TRC、ICRA等50余个交通运载、机器人、AI领域权威期刊与会议审稿人。参与863计划、自然科学基金重点项目等国家课题,以及华为、奥迪、大陆等企业的研发项目,在自动驾驶与AI芯片领域均有技术落地经验。

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团队与清华大学、南洋理工大学、伦敦大学学院、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、麻省理工学院、华为、腾讯、比亚迪、微软亚研等国内外顶尖机构均保持较好的交流与合作。

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电子科大AI & CS学科排名:人工智能-全球No.3 (U.S. News 2024-2025);计算机科学-全球No.13 (U.S. News 2024-2025) & 全球No.14 (软科2024)。

教育经历

  • 2015.9-2019.1清华大学 工学博士 博士研究生
  • 2012.9-2015.6吉林大学 工学硕士 硕士研究生
  • 2008.9-2012.7燕山大学 工学学士 本科

科研项目

  • 面向群智协同的多智能体决策与博弈关键技术研究,中国联通-智网科技合作项目,2026 - 2027,83.43万,主持
  • 可信智能与运载系统,广东省青年拔尖人才项目, 2026 - 2029,50万,主持
  • 可信自主移动系统,深圳市新引进高精尖缺人才项目,2026 - 2029,300万,主持
  • 面向端到端自动驾驶大模型的因果可信交互式策略优化,智能绿色车辆与交通全国重点实验室开放基金, 2026 - 2027, 10万,主持
  • 基础模型驱动端到端自动驾驶的鲁棒交互式策略优化理论与方法,深圳市基础研究专项自然科学基金计划面上项目, 2026 - 2029,30万,主持
  • 端到端自动驾驶策略的全局鲁棒最优性及交互式优化,电子科技大学高层次人才配套项目, 2025 - 2028,100 万,主持

论文/期刊

  1. Fear-Neuro-Inspired Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,
  2. Robust Multiobjective Reinforcement Learning Considering Environmental Uncertainties, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems ,
  3. Robust decision making for autonomous vehicles at highway on-ramps: A constrained adversarial reinforcement learning approach, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems ,
  4. Trustworthy autonomous driving via defense-aware robust reinforcement learning against worst-case observational perturbations, Transportation Research Part C: Emerging Technologies ,
  5. Toward Trustworthy Decision-Making for Autonomous Vehicles: A Robust Reinforcement Learning Approach with Safety Guarantees, Engineering ,