电子科技大学（深圳）高等研究院
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| 导师代码： |
21440
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| 导师姓名： |
何祥坤
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| 性 别： |
男 |
| 特 称： |
“百人计划”特聘研究员
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| 职 称： |
研究员
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| 学 位： |
工学博士学位
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| 属 性： |
专职 |
| 电子邮件： |
xiangkun.he@uestc.edu.cn
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| 学术经历：
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2025.01 - 至今，电子科技大学-深圳高等研究院，特聘研究员/博士生导师
研究方向：自动驾驶，智能交通，可信AI，强化学习，决策与控制
2021.12 - 2025.01，南洋理工大学-机械与航空航天工程学院，博士后研究员
研究方向：自动驾驶，智能交通，机器人，强化学习，可信AI
2019.03 - 2021.10，华为技术有限公司-诺亚方舟实验室 (AI Lab)，高级研究员
研究方向：可信AI，强化学习，自动驾驶，AI芯片计算图优化
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| 个人简介：
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何祥坤，清华大学博士，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，现为电子科技大学“百人计划”特聘研究员/博士生导师。长期围绕自动驾驶与可信AI开展交叉学科研究，针对不确定性风险下驾驶策略的可信自主交互式优化问题，初步构建了“策略安全-系统鲁棒-偏好对齐”可信强化学习方法体系。在国内外重要学术期刊和会议上发表论文50余篇，其中SCI期刊论文30篇；以第一作者在TPAMI、TNNLS、TITS、TRC、Engineering等AI与交通运载领域SCI期刊上发表论文11篇，通讯作者论文2篇，包括中科院Top8篇、1区7篇、ESI高被引3篇；谷歌学术引用1800余次，并拥有8项授权发明专利。荣获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、中国汽车工程学会-转向技术年会优秀论文奖、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、清华大学优秀学生干部等奖励荣誉。曾任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，现为中国自动化学会车辆控制与智能化专业委员会委会、智能车工作委员会委员，世界交通运输大会技术委员会青年委员，电气与电子工程师协会 (IEEE) 会员，国际计算机学会 (ACM) 会员，中国人工智能、汽车工程、自动化学会会员，担任《Journal of Intelligent and Connected Vehicles》等4个期刊青年编委或客座编辑，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。
如需了解更多信息请访问链接：https://www.math-engineering.uestc.edu.cn/hexiangkun/zh_CN/index/551140/list/index.htm
For further details, please visit: https://xiangkunhe.github.io/
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| 科研项目：
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2025 - 2028，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，100 万，主持
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| 研究成果：
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代表性成果：
1. Xiangkun He, Jingda Wu, Zhiyu Huang, Zhongxu Hu, Jun Wang, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, and Chen Lv,
“Fear-Neuro-Inspired Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 46, no. 1, pp. 267-279, 2024, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3322426.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：20.8；ESI 高被引论文；CAAI、CCF-A类期刊；CAA-A+ 类期刊）
2. Xiangkun He, Jianye Hao, Xu Chen, Jun Wang, Xuewu Ji, and Chen Lv, “Robust Multi-Objective Reinforcement Learning Considering Environmental Uncertainties,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, pp. 1-15, 2024, doi: 10.1109/TNNLS.2024.3397393.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：10.2；CAAI、CAA-A类期刊）
3. Xiangkun He, Baichuan Lou, Haohan Yang, and Chen Lv, “Robust decision making for autonomous vehicles at highway on-ramps: A constrained adversarial reinforcement learning approach,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, no. 4, pp. 4103-4113, 2023, doi: 10.1109/TITS.2022.3229518.
（中科院小类1区 & Top；影响因子：7.9；CAA-A类期刊）
4. Xiangkun He, Wenhui Huang, and Chen Lv, “Trustworthy Autonomous Driving via Defense-Aware Robust Reinforcement Learning against Worst-Case Observational Perturbations,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 163, no. 104632, 2024, doi: 10.1016/j.trc.2024.104632.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：7.6；CAA-A类期刊）
5. Xiangkun He, and Chen Lv, “Toward personalized decision making for autonomous vehicles: A constrained multi-objective reinforcement learning technique,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 156, no. 104352, 2023, doi: 10.1016/j.trc.2023.104352.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：7.6；CAA-A类期刊）
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| 专业研究方向：
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| 专业名称 |
研究领域/方向 |
招生类别 |
| 085400电子信息 |
07计算机技术（非全） |
硕士专业学位 |
| 085404计算机技术 |
01计算机技术 |
硕士专业学位 |
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