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教职工
何雷

助理研究员

邮箱:helei2023@tsinghua.edu.cn

办公室:启迪大厦D座-706

个人主页

拥有十余年自动驾驶领域研发经验,长期聚焦智能驾驶核心算法研究与工程化落地。在多源数据处理、自动标注、跨场景感知与端到端决策等方向取得系统性成果:提出对标特斯拉的自动驾驶真值系统 I-Label,解决大规模多源数据的自动标注瓶颈;首创跨场景即插即用的数据生成方法 GS-Net,显著提升训练数据的效率与泛化能力;设计路侧数据还原车端视角的重建架构 RS2AD,突破传统必须依赖车载采集的限制;构建分层解耦的 BEV+Transformer 训练框架 HD-BEV,实现多模态感知模型的高效训练;进一步提出融合 BEV 监督学习与强化学习的端到端体系 Hierarchical E2E,显著增强系统智能决策的稳定性与可控性。

曾任百度高精地图在线构建系统负责人,将地图更新鲜度从周级提升至天级,支撑萝卜快跑大规模车队部署;在蔚来汽车主导端到端真值系统的架构设计与量产落地,覆盖新一代全系车型,创造数亿元级经济效益。主持国家“十四五”重点研发计划课题 1 项,牵头省部级和企业合作项目十余项。在 TIP、TITS、TVT、TNNLS、ICRA、AAAI、IROS 等国际顶级期刊与会议发表论文 20 余篇,授权国家发明专利 60 余项。

欢迎加入联合培养项目。我们期待具有学术追求、扎实数学基础、良好英语能力与优秀编程水平的同学,共同探索智能驾驶的前沿方向。申请实习请提交个人简历和科研计划,并可提前邮件沟通;团队将为优秀候选人提供充分的科研指导与发展空间。


2009.09 — 2013.07

北京航空航天大学

宇航学院

学士

2013.08 — 2018.07

中国科学院自动化研究所

模式识别国家重点实验室

博士


2018.11 — 2020.11

清华大学-百度

自动化系-自动驾驶技术部

博士后

2018.08 — 2021.07

百度

自动驾驶技术部

高级工程师

2021.08 — 2023.04

蔚来汽车

自动驾驶技术部

主任工程师


智能网联汽车AI关键技术

分层解耦的多模态端到端自动驾驶

车路云一体化世界模型

部分承担项目

时间

项目名称

项目类型

项目经费

2024-2027

基于多模态大模型的车路云一体化数据自动标注关键技术开发

国家重点研发课题

750万元

2024-2027

城市复杂交通场景的轻地图强视觉感知技术研究

纵向合作项目

170万元

2025-2027

基于世界模型的可控自驾场景长时序视频生成方法研究

纵向合作项目

150万元

2025-2026

自动驾驶AI共性功能模块级的专家模型系统

纵向合作项目

40万元

2025-2027

车路云一体化场景重建与数据生成技术

横向合作项目

600万元

2024-2025

基于感知模型的功能软件分解与开

横向合作项目

100万元

2025-2026

感知模型组合训练方法研究

横向合作项目

100万元

2025-2025

关于人工智能赋能自动驾驶的课题研究

横向合作项目

20万元




部分发表论文

[1] Lei He, Guanghui Wang, and Zhanyi Hu. "Learning depth from single images with deep neural network embedding focal length." IEEE Transactions on Image Processing 27.9 (2018): 4676-4689.

[2] Lei He, Jiwen Lu, Guanghui Wang, Shiyu Song and Jie Zhou. SOSD-Net: Deep Objectness Shape for Monocular Depth Estimation and Semantic Segmentation. Neurocomputing 440 (2021): 251-263.

[3] Lei He, Shengjie Jiang, Xiaoqing Liang, Ning Wang, Shiyu Song. Diff-Net: Image Feature Difference based High-Definition Map Change Detection. 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2022.

[4] Lei He, Qiulei Dong, and Zhanyi Hu. "The Inherent Ambiguity in Scene Depth Learning from Single Images." SCIENTIA SINICA Informationis 46 (2016): 811-818.

[5] Lei He, Miao Yu, and Guanghui Wang. "Spindle-Net: CNNs for monocular depth inference with dilation kernel method." 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2018.

[6] Lei He, Qiaoyi Wang, Honglin Sun, Qing Xu, Bolin Gao, Shengbo Eben Li, Jianqiang Wang, Keqiang Li*. Vision-Driven 2D Supervised Fine-Tuning Framework for Bird's Eye View Perception. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025

[7] Siyi Lu, Lei He* , Shengbo Eben Li, Yugong Luo, Jianqiang Wang, Keqiang Li. Hierarchical end-to-end autonomous driving: Integrating bev perception with deep reinforcement learning. 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2025: 8856-8863.

[8] Jian Sun, Yuqi Dai, Chi-Man Vong, Qing Xu, Shengbo Eben Li, Jianqiang Wang, Lei He*, Keqiang Li. OE-BevSeg: An object informed and environment aware multimodal framework for bird’s-eye-view vehicle semantic segmentation[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2025, 26(8), 12210-12223.

[9] Ludan Zhang, Xiaokang Ding, Yuqi Dai, Lei He*, Keqiang Li. Unveiling the Black Box: Independent Functional Module Evaluation for Bird's-Eye-View Perception Model[C]. International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2025, 7305-7311

[10] Zhige Chen, Zhigang Zhang*, Qizheng Su, Kai Yang, Yandong Wu, Lei He*, Xiaolin Tang. Object Detection for Autonomous Vehicles under Adverse Weather Conditions. Expert Systems with Applications (ESA), 2025, 128994.

[11] Junkai Jiang, Zhenhua Hu, Zihan Xie, Changlong Hao, Hongyu Liu, Wenliang Xu, Yuning Wang, Lei He*, Shaobing Xu*, and Jianqiang Wang*. A Risk-Aware Planning Framework of UGVs in Off-Road Environment[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), 2024, 74(3), 3870-3884.

[12]Chengrui Wei, Meng Yang, Lei He, and Nanning Zheng. FS-Depth: Focal-and-Scale Depth Estimation from A Single Image in Unseen Indoor Scene. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 34, no. 11 (2024): 10604-10617.

[13] Bolin Gao, Jiaxi Liu, Hengduo Zou, Jiaxing Chen, Lei He, Keqiang Li. Framework and Key Technologies: A Review. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2024, 25(12): 19295-19318.

[14] Yao Lyu, Xiangteng Zhang, Shengbo Eben Li, Jingliang Duan, Letian Tao, Qing Xu, Lei He, Keqiang Li. Conformal Symplectic Optimization for Stable Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS). 2024, 36(6): 11049-11063.

[15]Zhiyuan Liu, Leheng Li, Yuning Wang, Haotian Lin, Zhizhe Liu, Lei He, Jianqiang Wang. Controllable Traffic Simulation through LLM-Guided Hierarchical Chain-of-Thought Reasoning. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2025.

[16] Wanjiang Weng, Hongsong Wang, Junbo Wang, Lei He, Guosen Xie. USDRL: Unified Skeleton-Based Dense Representation Learning with Multi-Grained Feature Decorrelation. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025.


部分发明专利

1

语义分割模型的训练和高精地图车道线的生成方法和设备

中国 CN113705515A 2021.11.26

1/3

2

高精地图要素变更检测方法、装置、设备及自动驾驶车辆

中国 CN113722342A 2021.11.30

1/1

3

高精地图的生成方法、装置、设备以及存储介质

中国 CN113724388B 2023.09.05

1/1

4

用于高精地图的图像处理方法、装置、设备以及存储介质

中国 CN113706705A 2021.11.26

1/1

5

模型训练和车道线预测方法、设备和自动驾驶车辆

中国 CN113705513A 2021.11.26

1/1

6

高精地图的绘制方法、装置、设备以及存储介质

中国 CN113674287A 2021.11.19

1/1

7

图像识别模型训练方法、设备、云控平台及自动驾驶车辆

中国 CN113705716A 2021.11.26

1/1

8

道路图像数据处理方法、装置、电子设备及云计算平台

中国 CN113742440B 2023.09.26

1/1

9

关键点检测模型的训练和高精地图车道线的生成方法设备

中国 CN113739811B 2024.06.11

1/1

10

模型训练和车道线预测方法、设备及自动驾驶车辆

中国 CN114037965A 2022.02.11

1/1

11

高精地图的检测方法、装置、设备以及存储介质

何雷 CN113688935A 2021.11.23

1/1

12

基于高精地图规划路线的方法、设备以及自动驾驶车辆

中国 CN113706704A 2021.11.26

1/1

13

生成样本图像对的方法、装置和更新高精地图的方法

中国 CN113514053A 2021.10.19

1/2

14

训练检测模型、确定图像更新信息和更新高精地图的方法

中国 CN113505834A 2021.10.15

1/2

15

路面元素识别方法、装置、电子设备和存储介质

中国 CN111783651A 2020.10.16

1/3

16

地图数据的更新方法、装置、电子设备和存储介质

中国 CN111797187B 2023.09.26

1/3

17

高精地图生成方法、装置、设备及可读存储介质

中国 CN111784836B2024.06.04

1/3

18

高精地图生成方法和装置

中国 CN111784837A 2020.10.16

1/4

19

用于生成信息的方法、装置、设备和存储介质

中国 CN111597987A 2020.08.28

1/4

20

用于生成信息的方法、装置、设备和存储介质

中国 CN111597986A 2020.08.28

1/4