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陈虹教授是同济大学汽车学院的知名学者，长期致力于汽车控制与智能驾驶技术的研究。他在智能驾驶领域的研究不仅涵盖了技术层面，还涉及法律法规、产业合作等多方面，为智能驾驶技术的发展提供了全面的视角。

技术研究：安全与效率的平衡

陈虹教授指出，智能驾驶的核心在于实现更安全、更高效、更合理的驾驶行为。他与团队在《Engineering》期刊上发表的研究成果提出了一种数据和模型混合驱动的自动驾驶在线决策规划自进化框架。该框架通过深度强化学习（DRL）和模型预测控制（MPC）相结合的方式，优化了自动驾驶的决策和运动规划过程。具体来说，DRL模块用于追求合理的驾驶性能，而MPC模块则负责执行纵向和横向的运动规划任务，确保驾驶过程符合车辆的物理极限。此外，研究还提出了自动驾驶自进化的安全性和合理性准则，通过建立安全运动包络和合理探索与利用机制，规避不安全动作，为DRL智能体收集高质量的训练数据。

产业合作：推动技术落地

陈虹教授强调，智能驾驶技术的发展需要产业界和学术界的紧密合作。他与零束科技合作，推动智能驾驶技术的转化与落地应用。他认为，通过校企合作，可以加速智能驾驶技术的产业化进程，促进科学研究与实际应用的深度融合。

法律法规：明确自动驾驶的合法地位

陈虹教授指出，智能驾驶技术的推广需要法律法规的支持。他建议在《道路交通安全法》中明确自动驾驶系统的合法地位，并制定人类驾驶员与自动驾驶系统之间的责任划分标准。此外，他还建议在《道路机动车辆生产企业及产品准入管理办法》中建立自动驾驶系统的等级评价认证体系和准入机制。

未来展望：智能驾驶的多维度发展

陈虹教授认为，智能驾驶技术的发展将带来多方面的优势，包括提高运输效率、降低空载率、提升通行速度等。他还指出，智能驾驶技术的发展需要关注人机交互系统的智能化，例如通过摩擦电纳米传感器（TENG）实现方向盘的智能化控制。

陈虹教授的研究和见解为智能驾驶技术的发展提供了重要的理论支持和实践指导。他的工作不仅推动了智能驾驶技术的进步，也为相关政策的制定和产业的发展提供了宝贵的建议。

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