2019年12月2日，加州大学伯克利分校Trevor Darrell教授应杨明教授邀请访问上海交通大学智能车实验室，并在密西根学院300号中集报告厅作了题为“Adapting and Explaining Deep Learning for Autonomous Systems”的学术报告。
Darrell教授在他的报告中展示了深度学习现阶段面临的难点问题：视频动态对象识别问题。由此引申出适应(Adaptation)、探索(Exploration)和解释(Explanation)三种机制以期超越监督的人工智能。随后，Darrell教授分享了其团队在以上这三个领域中近期的突出成果，这些成果分别以论文的形式发表在了顶级会议CVPR和其他会议上。
提问环节气氛也是非常活跃，有多位同学对Darrell教授提出了自己关于深度学习方面的问题，教授也一一作了翔实并且精彩的回答，得到了同学们的阵阵掌声。在报告会后，Darrell教授和与会智能车实验室师生进行了短暂的交流会，与更多同学进行了零距离的探讨。
交流会后，在杨明教授的带领下，Darrell教授首先体验了上海交通大学智能车实验室与青飞智能联合研发的校园无人小巴，并与杨明教授就自动驾驶的发展进行了深入的交流。
最后，Darrell教授还体验了上海交通大学智能网联电动创新中心的无人车队车，对智能网联中心和交大无人驾驶的实用化进程给予了高度评价。
Trevor Darrell目前为加州大学伯克利分校教授、Barkley DeepDrive（BDD）负责人，伯克利人工智能研究（BAIR）实验室联合主任,Nexar初创公司的咨询首席科学家， Pinterest的深度学习和计算机视觉技术顾问，已担任并且可以作为与计算机视觉有关的专利诉讼的专家证人。