【CAC2023專題論壇】“人工智能與大數(shù)據(jù)”論壇超燃來襲，邀您共享學術盛宴！

2023中國自動化大會（CAC2023）將于11月17日—19日在重慶悅來國際會議中心召開。本屆大會由中國自動化學會主辦，重慶郵電大學承辦，大會以“自主可控強實體 新質(zhì)生產(chǎn)創(chuàng)未來”為主題，聚焦自動化發(fā)展，擁抱智能新時代，共話產(chǎn)業(yè)新未來。大會將繼續(xù)為全球自動化、信息與智能科學領域的專家學者和產(chǎn)業(yè)界的同仁，搭建展示創(chuàng)新成果、展望未來發(fā)展的高端學術平臺，加強學科交叉融合，共促發(fā)展新機遇，引領科技新風向。

本屆大會設置共計近40個專題論壇，“人工智能與大數(shù)據(jù)”論壇集結(jié)完畢，將于2023年11月18日召開！敬請期待！

人工智能與大數(shù)據(jù)

在當前信息時代背景下，以數(shù)據(jù)為基礎的技術正逐漸成為引領科技發(fā)展的重要驅(qū)動力，迅速推動著人類社會邁入智能社會。充分利用大數(shù)據(jù)，將人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、建模、控制、優(yōu)化等信息技術與工業(yè)物理資源深度融合，是實現(xiàn)工業(yè)智能化、數(shù)字化、高端化的重要途徑。本專題論壇聚焦于人工智能可解釋性研究、人工智能驅(qū)動研發(fā)設計、零樣本學習診斷方法、多智能體系統(tǒng)魯棒優(yōu)化問題、數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動的自研工業(yè)軟件等方向的最新進展，展望未來人工智能與大數(shù)據(jù)相融合的發(fā)展前景。

本次專題論壇將邀請人工智能領域幾位知名學者與產(chǎn)業(yè)精英分享他們在人工智能與大數(shù)據(jù)領域研究與應用方面取得的進展。

專題主席

王國胤

重慶郵電大學教授

楊濤

東北大學教授

專題報告

王國胤

重慶郵電大學****教授

報告題目：

“大數(shù)據(jù)+大模型+大算力”的人工智能發(fā)展

報告摘要：

“大數(shù)據(jù)+大模型+大算力”驅(qū)動的人工智能已經(jīng)在視覺信息處理、聽覺信息處理、博弈決策分析和語言文字交流等諸多方面成功挑戰(zhàn)了人類的智能能力，迅速推動著人類社會邁入智能社會，引發(fā)了研究者對人工智能未來發(fā)展的高度關注與廣泛討論。報告首先從計算智能、感知智能和認知智能等三個層次，分析以ChatGPT為代表的人工智能大模型所取得的技術突破，發(fā)現(xiàn)ChatGPT具備了優(yōu)良的計算智能智力和一定的感知智能智力，但缺乏認知智能智力。針對當前存在的計算機信息處理機制與人類認知機制之間不一致的問題，提出了融合人類認知機制與計算機信息處理機制的多粒度認知計算理論模型，并結(jié)合深度學習大模型、多粒度認知計算，提出了破解智能奧秘的可能研究途徑：數(shù)據(jù)與知識雙向驅(qū)動的認知計算。

針對可信可靠可解釋這一人工智能研究的基礎問題，從人類認知理解與認知計算的角度，分析說明ChatGPT用人類的溝通交流方式實現(xiàn)了人工智能的可解釋性。討論了人工智能可解釋性存在的多樣性問題，提出需要進一步從結(jié)構(gòu)解釋、邏輯解釋和解析解釋等多方面開展人工智能可解釋性研究。針對深度學習大模型的不可解釋性可能引起的人工智能安全問題，從人工智能的正用、反用和誤用等三個方面開展了討論。

報告人簡介：

王國胤教授，重慶郵電大學副校長，網(wǎng)絡空間大數(shù)據(jù)智能安全教育部重點實驗室主任，大數(shù)據(jù)智能計算示范型國合基地(科技部)負責人，旅游多源數(shù)據(jù)感知與決策技術文化和旅游部重點實驗室主任，計算智能重慶市重點實驗室主任?，F(xiàn)任中國人工智能學會(CAAI)副理事長、中國計算機學會(CCF)理事、重慶市人工智能學會(CQAAI)理事長、重慶市信息安全協(xié)會(CISA)理事長，是IRSS/CAAI/CCF會士。主要從事粗糙集、粒計算、知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、認知計算、大數(shù)據(jù)智能等研究。

杜文****莉

中國自動化學會會士、常務理事

華東理工大學教授

報告題目：

新材料高通量篩選無人化實驗中的AI技術

報告摘要：

近年來，人工智能驅(qū)動的科學研究 (AI4Science)為解決復雜物質(zhì)科學中的研發(fā)設計問題提供了新的途徑和方法。借助圖譜分析理解、復雜環(huán)境進化計算和自然語言處理等技術，通過對理論經(jīng)驗、計算科學和人工智能有機融合，為高效材料探索與開發(fā)實驗的建模優(yōu)化和無人化實驗的機器人智能執(zhí)行等環(huán)節(jié)提供了新工具和新思路。以分子篩催化劑為例，作為石化領域最重要的催化劑之一，傳統(tǒng)研發(fā)流程中人力參與度高、研發(fā)周期長、數(shù)據(jù)分析困難等問題制約了其研發(fā)效率。報告從分子篩合成實驗中產(chǎn)物結(jié)構(gòu)的表征信息提取、含制備條件-結(jié)構(gòu)特征-催化效率的全流程建模分析及工藝優(yōu)化、以及無人化高效迭代實驗所需的實驗文本分析及機器動作自動編程技術等方面進行了分析，為綠色化工材料的智能制備和無人化材料研發(fā)提供新的研究思路。

報告人簡介：

杜文莉，華東理工大學教授、博士生導師，現(xiàn)任華東理工大學研究生院院長，能源化工過程智能制造教育部重點實驗室副主任。中國自動化學會常務理事、中國人工智能學會常務理事等。長期從事工業(yè)過程控制與優(yōu)化技術研發(fā)。

趙春暉

浙江大學求是特聘教授

報告題目：

從零樣本學習理論方法到工業(yè)故障診斷應用2.0

報告摘要：

本報告首先從零樣本學習理論談起。機器視覺中零樣本學習的目標是使用收集到的已見類別數(shù)據(jù)訓練模型，使得訓練好的模型對于收集不到數(shù)據(jù)的未見類別同樣適用，從而克服未見類別數(shù)據(jù)稀少甚至缺失的問題。進而，報告從工業(yè)領域的故障診斷任務拓展開。故障診斷系統(tǒng)是工業(yè)過程安全可靠運行的重要保障。由于真實故障數(shù)據(jù)往往遵循長尾分布現(xiàn)象，導致傳統(tǒng)有監(jiān)督建模方式存在問題。對此，我們將零樣本學習的理念引入工業(yè)過程，研究了一種極具挑戰(zhàn)性的零樣本故障診斷任務，在沒有歷史故障樣本可用于模型訓練的情況下通過定義故障描述并進行屬性遷移實現(xiàn)對未知故障的診斷。我們首次從理論上分析和解釋了基于故障描述的零樣本學習診斷方法的有效性和可行性；在此基礎上，進一步發(fā)展和延伸了零樣本學習理論模型和工業(yè)故障診斷應用研究。

報告人簡介：

趙春暉，浙江大學求是特聘教授，華東交通大學學術副校長。主要研究方向為面向工業(yè)應用的數(shù)據(jù)分析與人工智能研究。擔任《Journal of Process Control》的Senior Editor以及《Control Engineering Practice》、《Neurocomputing》等多本國際期刊編委。

溫廣輝

東南大學教授

報告題目：

切換通信拓撲下的分布式一致性控制及優(yōu)化

報告摘要：

近年來，感知、通信和嵌入式技術的快速發(fā)展對系統(tǒng)分析與調(diào)控方式產(chǎn)生了變革性影響，現(xiàn)代工程控制系統(tǒng)日益呈現(xiàn)出網(wǎng)絡化的結(jié)構(gòu)特征和智能化的單元特性。在此背景下，多智能體系統(tǒng)的概念應運而生且其分布式協(xié)同控制與優(yōu)化問題逐漸成為了系統(tǒng)與控制領域的研究前沿。實際中，受智能體有限的通信半徑和通信鏈路干擾等因素影響，多智能體系統(tǒng)的通信拓撲往往呈現(xiàn)出動態(tài)切換特性。本報告從切換通信拓撲下多智能體系統(tǒng)一致性控制的關鍵問題入手，梳理了處理切換通信拓撲下多智能體系統(tǒng)一致性控制的關鍵技術：共同Lyapunov函數(shù)法和多重Lyapunov函數(shù)法。針對有向切換通信拓撲下的多智能體系統(tǒng)，給出基于非奇異M矩陣理論的多重Lyapunov函數(shù)構(gòu)造方式和一致性判據(jù)，并進一步探討了基于Lyapunov不等式和優(yōu)化技術的低保守性多重Lyapunov函數(shù)構(gòu)造方式。在此基礎上，探討了切換通信拓撲下具有物理動力學的多智能體系統(tǒng)魯棒優(yōu)化問題。最后，分享了相關理論成果在水面無人艇編隊控制和對海協(xié)同打擊中的應用，并從個人角度對相關熱點研究問題進行了展望。

報告人簡介：

溫廣輝，教授，博士生導師，IET Fellow，某型號分系統(tǒng)副主任設計師，江蘇國家應用數(shù)學中心副主任。從事網(wǎng)絡群體智能理論與技術、自主智能無人系統(tǒng)和分布式人工智能技術等領域的科學研究工作。擔任中國指揮與控制學會副秘書長、IEEE工業(yè)電子學會工業(yè)信息學技術專委會（中國）主席，中國自動化學會大數(shù)據(jù)專委會副主任，中國指揮與控制學會青年工作委員會副主任。

劉毅

浙江工業(yè)大學教授

報告題目：

復材缺陷無損檢測的紅外熱成像特征分析方法

報告摘要：

高效準確地發(fā)現(xiàn)碳纖維復合材料中的缺陷具有重要的研究意義和應用價值。紅外熱成像技術由于成本低、易于設置且能夠快速檢查大面積區(qū)域的優(yōu)點，適合于碳纖維復合材料中的缺陷檢測。針對當前紅外熱成像技術存在的圖像不均勻背景嚴重、噪聲干擾、直接檢測效率和準確程度較低等不足，探索本質(zhì)特征提取和分析的紅外熱成像無損檢測方法，實現(xiàn)對碳纖維復合材料產(chǎn)品準確和高效的缺陷檢測與評估，促進復合材料無損檢測方法的發(fā)展。

報告人簡介：

劉毅，博士，浙江工業(yè)大學教授、博導。中國自動化學會和中國人工智能學會多個專委會委員，Quantitative InfraRed Thermography Journal等期刊編委。致力于“工業(yè)數(shù)據(jù)智能建模與控制”領域的基礎研究及應用。

祝一蒙

北京東土科技股份有限公司工業(yè)人工智能研究院院長

報告題目：

從工業(yè)互聯(lián)走向工業(yè)AI

報告摘要：

隨著我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，工業(yè)人工智能逐漸成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關鍵驅(qū)動力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為工業(yè)AI的快速發(fā)展奠定了基礎，推動了生產(chǎn)制造、供應鏈管理、產(chǎn)品研發(fā)等環(huán)節(jié)的智能化變革。工業(yè)AI技術在工業(yè)場景中的應用價值不斷凸顯，帶來了效率提升、成本降低和創(chuàng)新能力增強等方面的收益。然而，相比于民用互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)AI技術，工業(yè)AI在實際應用中仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法適應性、安全隱私等挑戰(zhàn)，需要有針對性地解決。展望未來，在我國政策支持、技術創(chuàng)新和市場拓展等多方面因素的推動下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將加速向工業(yè)AI演變，為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。

報告人簡介：

祝一蒙，德國卡爾斯魯厄理工學院碩士。曾任西門子數(shù)字工廠部門測試自動化工程師，德國德國弗勞恩霍夫協(xié)會助理研究員，微軟云+AI事業(yè)部感知服務語音科學家。

張曉輝

廣域銘島數(shù)字科技有限公司高級解決方案專家

報告題目：

Geega助力離散制造行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型

報告摘要：

通過Geega工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，以數(shù)字原生體系塑造“速贏+卓越”數(shù)字能力矩陣與“平臺+解決方案+工業(yè)軟件”賦能體系，沿以汽車為代表的離散制造產(chǎn)業(yè)鏈，幫助企業(yè)打造以“速贏”為目標的一體化數(shù)字基座，并結(jié)合數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動的自研工業(yè)軟件實現(xiàn)“卓越”提升；其中，聚焦汽車基地的整體數(shù)字化方案，從智能制造整體規(guī)劃、設計、交付，到涵蓋沖、焊、涂、總不同工藝機理的質(zhì)量提升方案，以及倉儲物流協(xié)同、能耗優(yōu)化與雙碳管理等維度，強化企業(yè)核心競爭力，助力提質(zhì)降本增效，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展與利潤最優(yōu)。

報告人簡介：

張曉輝，廣域銘島高級解決方案專家，超過16年的汽車及相關行業(yè)的信息化和數(shù)字化工作經(jīng)驗，以不同的角色參與不同時期的汽車整車工廠的信息化和數(shù)字化工廠建設和規(guī)劃工作。