2023中国自动化大会（CAC2023）将于11月17日—19日在重庆悦来国际会议中心召开。本届大会由中国自动化学会主办，重庆邮电大学承办，大会以“自主可控强实体 新质生产创未来”为主题，聚焦自动化发展，拥抱智能新时代，共话产业新未来。大会将继续为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁，搭建展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，加强学科交叉融合，共促发展新机遇，引领科技新风向。

本届大会设置共计近40个专题论坛，“人工智能与大数据”论坛集结完毕，将于2023年11月18日召开！敬请期待！

人工智能与大数据

在当前信息时代背景下，以数据为基础的技术正逐渐成为引领科技发展的重要驱动力，迅速推动着人类社会迈入智能社会。充分利用大数据，将人工智能、移动互联网、云计算、建模、控制、优化等信息技术与工业物理资源深度融合，是实现工业智能化、数字化、高端化的重要途径。本专题论坛聚焦于人工智能可解释性研究、人工智能驱动研发设计、零样本学习诊断方法、多智能体系统鲁棒优化问题、数据与模型驱动的自研工业软件等方向的最新进展，展望未来人工智能与大数据相融合的发展前景。

本次专题论坛将邀请人工智能领域几位知名学者与产业精英分享他们在人工智能与大数据领域研究与应用方面取得的进展。

专题主席

王国胤

重庆邮电大学教授

杨涛

东北大学教授

专题报告

王国胤

重庆邮电大学****教授

报告题目：

“大数据+大模型+大算力”的人工智能发展

报告摘要：

“大数据+大模型+大算力”驱动的人工智能已经在视觉信息处理、听觉信息处理、博弈决策分析和语言文字交流等诸多方面成功挑战了人类的智能能力，迅速推动着人类社会迈入智能社会，引发了研究者对人工智能未来发展的高度关注与广泛讨论。报告首先从计算智能、感知智能和认知智能等三个层次，分析以ChatGPT为代表的人工智能大模型所取得的技术突破，发现ChatGPT具备了优良的计算智能智力和一定的感知智能智力，但缺乏认知智能智力。针对当前存在的计算机信息处理机制与人类认知机制之间不一致的问题，提出了融合人类认知机制与计算机信息处理机制的多粒度认知计算理论模型，并结合深度学习大模型、多粒度认知计算，提出了破解智能奥秘的可能研究途径：数据与知识双向驱动的认知计算。

针对可信可靠可解释这一人工智能研究的基础问题，从人类认知理解与认知计算的角度，分析说明ChatGPT用人类的沟通交流方式实现了人工智能的可解释性。讨论了人工智能可解释性存在的多样性问题，提出需要进一步从结构解释、逻辑解释和解析解释等多方面开展人工智能可解释性研究。针对深度学习大模型的不可解释性可能引起的人工智能安全问题，从人工智能的正用、反用和误用等三个方面开展了讨论。

报告人简介：

王国胤教授，重庆邮电大学副校长，网络空间大数据智能安全教育部重点实验室主任，大数据智能计算示范型国合基地(科技部)负责人，旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室主任，计算智能重庆市重点实验室主任。现任中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事、重庆市人工智能学会(CQAAI)理事长、重庆市信息安全协会(CISA)理事长，是IRSS/CAAI/CCF会士。主要从事粗糙集、粒计算、知识发现、数据挖掘、认知计算、大数据智能等研究。

杜文****莉

中国自动化学会会士、常务理事

华东理工大学教授

报告题目：

新材料高通量筛选无人化实验中的AI技术

报告摘要：

近年来，人工智能驱动的科学研究 (AI4Science)为解决复杂物质科学中的研发设计问题提供了新的途径和方法。借助图谱分析理解、复杂环境进化计算和自然语言处理等技术，通过对理论经验、计算科学和人工智能有机融合，为高效材料探索与开发实验的建模优化和无人化实验的机器人智能执行等环节提供了新工具和新思路。以分子筛催化剂为例，作为石化领域最重要的催化剂之一，传统研发流程中人力参与度高、研发周期长、数据分析困难等问题制约了其研发效率。报告从分子筛合成实验中产物结构的表征信息提取、含制备条件-结构特征-催化效率的全流程建模分析及工艺优化、以及无人化高效迭代实验所需的实验文本分析及机器动作自动编程技术等方面进行了分析，为绿色化工材料的智能制备和无人化材料研发提供新的研究思路。

报告人简介：

杜文莉，华东理工大学教授、博士生导师，现任华东理工大学研究生院院长，能源化工过程智能制造教育部重点实验室副主任。中国自动化学会常务理事、中国人工智能学会常务理事等。长期从事工业过程控制与优化技术研发。

赵春晖

浙江大学求是特聘教授

报告题目：

从零样本学习理论方法到工业故障诊断应用2.0

报告摘要：

本报告首先从零样本学习理论谈起。机器视觉中零样本学习的目标是使用收集到的已见类别数据训练模型，使得训练好的模型对于收集不到数据的未见类别同样适用，从而克服未见类别数据稀少甚至缺失的问题。进而，报告从工业领域的故障诊断任务拓展开。故障诊断系统是工业过程安全可靠运行的重要保障。由于真实故障数据往往遵循长尾分布现象，导致传统有监督建模方式存在问题。对此，我们将零样本学习的理念引入工业过程，研究了一种极具挑战性的零样本故障诊断任务，在没有历史故障样本可用于模型训练的情况下通过定义故障描述并进行属性迁移实现对未知故障的诊断。我们首次从理论上分析和解释了基于故障描述的零样本学习诊断方法的有效性和可行性；在此基础上，进一步发展和延伸了零样本学习理论模型和工业故障诊断应用研究。

报告人简介：

赵春晖，浙江大学求是特聘教授，华东交通大学学术副校长。主要研究方向为面向工业应用的数据分析与人工智能研究。担任《Journal of Process Control》的Senior Editor以及《Control Engineering Practice》、《Neurocomputing》等多本国际期刊编委。

温广辉

东南大学教授

报告题目：

切换通信拓扑下的分布式一致性控制及优化

报告摘要：

近年来，感知、通信和嵌入式技术的快速发展对系统分析与调控方式产生了变革性影响，现代工程控制系统日益呈现出网络化的结构特征和智能化的单元特性。在此背景下，多智能体系统的概念应运而生且其分布式协同控制与优化问题逐渐成为了系统与控制领域的研究前沿。实际中，受智能体有限的通信半径和通信链路干扰等因素影响，多智能体系统的通信拓扑往往呈现出动态切换特性。本报告从切换通信拓扑下多智能体系统一致性控制的关键问题入手，梳理了处理切换通信拓扑下多智能体系统一致性控制的关键技术：共同Lyapunov函数法和多重Lyapunov函数法。针对有向切换通信拓扑下的多智能体系统，给出基于非奇异M矩阵理论的多重Lyapunov函数构造方式和一致性判据，并进一步探讨了基于Lyapunov不等式和优化技术的低保守性多重Lyapunov函数构造方式。在此基础上，探讨了切换通信拓扑下具有物理动力学的多智能体系统鲁棒优化问题。最后，分享了相关理论成果在水面无人艇编队控制和对海协同打击中的应用，并从个人角度对相关热点研究问题进行了展望。

报告人简介：

温广辉，教授，博士生导师，IET Fellow，某型号分系统副主任设计师，江苏国家应用数学中心副主任。从事网络群体智能理论与技术、自主智能无人系统和分布式人工智能技术等领域的科学研究工作。担任中国指挥与控制学会副秘书长、IEEE工业电子学会工业信息学技术专委会（中国）主席，中国自动化学会大数据专委会副主任，中国指挥与控制学会青年工作委员会副主任。

刘毅

浙江工业大学教授

报告题目：

复材缺陷无损检测的红外热成像特征分析方法

报告摘要：

高效准确地发现碳纤维复合材料中的缺陷具有重要的研究意义和应用价值。红外热成像技术由于成本低、易于设置且能够快速检查大面积区域的优点，适合于碳纤维复合材料中的缺陷检测。针对当前红外热成像技术存在的图像不均匀背景严重、噪声干扰、直接检测效率和准确程度较低等不足，探索本质特征提取和分析的红外热成像无损检测方法，实现对碳纤维复合材料产品准确和高效的缺陷检测与评估，促进复合材料无损检测方法的发展。

报告人简介：

刘毅，博士，浙江工业大学教授、博导。中国自动化学会和中国人工智能学会多个专委会委员，Quantitative InfraRed Thermography Journal等期刊编委。致力于“工业数据智能建模与控制”领域的基础研究及应用。

祝一蒙

北京东土科技股份有限公司工业人工智能研究院院长

报告题目：

从工业互联走向工业AI

报告摘要：

随着我国工业互联网的快速发展，工业人工智能逐渐成为产业转型升级的关键驱动力。工业互联网为工业AI的快速发展奠定了基础，推动了生产制造、供应链管理、产品研发等环节的智能化变革。工业AI技术在工业场景中的应用价值不断凸显，带来了效率提升、成本降低和创新能力增强等方面的收益。然而，相比于民用互联网和传统AI技术，工业AI在实际应用中仍面临数据质量、算法适应性、安全隐私等挑战，需要有针对性地解决。展望未来，在我国政策支持、技术创新和市场拓展等多方面因素的推动下，工业互联网将加速向工业AI演变，为制造业高质量发展注入新动能。

报告人简介：

祝一蒙，德国卡尔斯鲁厄理工学院硕士。曾任西门子数字工厂部门测试自动化工程师，德国德国弗劳恩霍夫协会助理研究员，微软云+AI事业部感知服务语音科学家。

张晓辉

广域铭岛数字科技有限公司高级解决方案专家

报告题目：

Geega助力离散制造行业产业链数字化转型

报告摘要：

通过Geega工业互联网平台，以数字原生体系塑造“速赢+卓越”数字能力矩阵与“平台+解决方案+工业软件”赋能体系，沿以汽车为代表的离散制造产业链，帮助企业打造以“速赢”为目标的一体化数字基座，并结合数据与模型驱动的自研工业软件实现“卓越”提升；其中，聚焦汽车基地的整体数字化方案，从智能制造整体规划、设计、交付，到涵盖冲、焊、涂、总不同工艺机理的质量提升方案，以及仓储物流协同、能耗优化与双碳管理等维度，强化企业核心竞争力，助力提质降本增效，实现可持续发展与利润最优。

报告人简介：

张晓辉，广域铭岛高级解决方案专家，超过16年的汽车及相关行业的信息化和数字化工作经验，以不同的角色参与不同时期的汽车整车工厂的信息化和数字化工厂建设和规划工作。

来源: 大会组委会

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