人工智慧技術發展備受關注，取得革命性進步背後的推手，其實是「機器學習」。近年來，分布式人工智慧已經成為 AI 的一個重要前沿研究方向，分布式技術已經成為機器學習技術的加速器，能夠顯著提高機器學習的訓練效率、進一步增大其應用範圍。
當「分布式」遇到「機器學習」，也讓研究者對一些過去難以解決的「老問題」有了「新思路」。前兩年大熱的德州撲克 AI 和星際爭霸 AI，都是分布式人工智慧的重要應用；而在第二屆國際分布式人工智慧學術會議（DAI 2020）上舉辦的DAI2020 SMARTS自動駕駛挑戰賽（詳見AI科技評論《DAI2020 SMARTS自動駕駛挑戰賽啟動！ 》）則是將分布式人工智慧應用於自動駕駛領域，這一首個以規劃和決策為核心的挑戰賽在8月15日開賽以來，經過2個月的激烈比賽，也已決出了優勝者。
為進一步促進在自動駕駛領域尤其是在規劃決策領域的研究與交流，華為諾亞方舟實驗室、上海交通大學APEX實驗室將在10月24日召開的 DAI 2020大會上舉辦 「Autonomous Driving Competition」 研討會，本研討會包括對DAI2020 SMARTS自動駕駛挑戰賽所使用的SMARTS模擬器、AD強化學習教程講座和競賽優勝者的技術講座。同時在研討會上也將會舉辦DAI2020 SMARTS自動駕駛挑戰賽的頒獎典禮。
本次研討會日程如下：
競賽組織
組織委員會：
- 郝建業 (華為諾亞方舟實驗室)
- 張偉楠 (上海交通大學)
- 汪軍 (University College London, 華為諾亞方舟實驗室)
- 羅軍 (華為諾亞方舟實驗室)
- 劉武龍 (華為諾亞方舟實驗室)
- 張洪波 (華為諾亞方舟實驗室)
- 陳奇 (華為智能汽車事業部)
- 邵坤 (華為諾亞方舟實驗室)
- 周銘 (上海交通大學)
- 繆佳宇 (上海交通大學)
- 李麗 (華為諾亞方舟實驗室)
- 楊耀東 (華為諾亞方舟實驗室)
學術委員會：
- 鄧小鐵 (北京大學)
- Matthew Taylor (University of Alberta)
- Steve Waslander (University of Toronto)
- 高陽 (南京大學)
- 趙冬斌 (中科院自動化所)
- 安波 (南洋理工大學)
- 俞揚 (南京大學)
- 唐平中 (清華大學)
- David Meger (McGill University)
- 張海峰 (中科院自動化所)
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