Raquel Urtasun是一位专攻机器学习和人工智能的计算机科学家，重点研究计算机视觉和自动驾驶。她是多伦多大学的教授，也是自动驾驶卡车公司Waabi的创始人兼首席执行官。她的研究推动了3D感知、概率推理以及深度学习在自动驾驶车辆中的应用。
Urtasun出生于西班牙，并在加泰罗尼亚理工大学获得计算机科学本科学位。她于2006年在瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）获得博士学位，其博士论文研究了用于视觉跟踪和场景理解的概率模型。随后，她在卡内基梅隆大学和加州大学伯克利分校担任博士后研究员，之后于2011年加入多伦多大学任教。
学术生涯与研究
在多伦多大学，Urtasun领导机器学习与计算机视觉实验室，指导了众多研究生和博士后研究员。她的早期研究聚焦于结构化预测和用于计算机视觉的概率图模型，包括从单目图像估计3D人体姿态和车辆轨迹的方法。她为可微渲染和用于3D场景重建的神经网络架构的发展做出了贡献，这些成果成为现代自主感知系统的基础。
Urtasun在计算机视觉与模式识别会议（CVPR）、国际计算机视觉会议（ICCV）和神经信息处理系统会议（NeurIPS）等场合发表了超过200篇同行评审论文。她多次获得最佳论文奖，并担任主要会议的区域主席和高级程序委员会委员。她的研究成果被引用数万次，体现了其在学术研究和工业应用中的广泛影响。
行业贡献
在创立Waabi之前，Urtasun于2017年至2019年担任Uber先进技术集团（ATG）的首席科学家，负责领导感知团队。在Uber ATG期间，她主导了自动驾驶汽车感知算法的开发，包括基于LiDAR的目标检测和传感器融合。她团队的工作推动了自动驾驶车辆在匹兹堡和多伦多的部署，尽管该项目面临监管和安全方面的挑战。
2021年，Urtasun创立了Waabi，一家专注于自动驾驶卡车的公司。Waabi的方法不同于Waymo和Cruise等竞争对手依赖大量数据的策略，而是强调一个名为Waabi World的闭环仿真平台。该平台允许AI系统从合成场景和边缘案例中学习，从而减少了对大量道路测试的需求。Waabi已从包括Khosla Ventures、Uber和NVIDIA在内的投资者处筹集了超过2亿美元资金，并与Uber Freight和Volvo Autonomous Solutions等物流公司建立了合作关系。
荣誉与奖项
Urtasun因其对AI的贡献获得了众多荣誉。她于2018年被任命为加拿大CIFAR AI主席，并于2020年当选加拿大皇家学会会士。2021年，她入选《麻省理工科技评论》的“35岁以下科技创新35人”榜单，并于2022年获得总督创新奖。她还因在自动驾驶领域的领导力而受到加拿大政府的表彰。
影响与遗产
Urtasun的工作塑造了自动驾驶研究的轨迹，特别是在3D感知和仿真领域。她对基于仿真的训练的强调影响了行业实践，许多公司采用了类似的闭环测试方法。作为教授，她指导了一代研究人员，他们如今在包括Google DeepMind、OpenAI和Tesla Autopilot在内的主要AI实验室和公司工作。
她对开放研究和合作的倡导促成了多个数据集和开源工具的发布，例如TorontoCity数据集和基于PointNet的LiDAR处理模型。这些资源已成为该领域的标准基准。Urtasun在领导Waabi的同时，继续在多伦多大学教学和提供咨询，在学术严谨性与创业创新之间保持平衡。
当前工作
截至2025年，Waabi正在扩大其自动驾驶卡车运营，计划在北美主要货运走廊部署无人驾驶卡车。Urtasun仍活跃于研究社区，发表关于不确定性估计和安全关键决策等主题的论文。她也是负责任AI发展的积极倡导者，强调自主系统中安全验证的重要性。