报告题目: 氢燃料电池系统智能感知与控制
报告人: 陈启宏
报告摘要: 氢燃料电池技术在汽车、船舶、电站等领域具有广阔的应用前景，但氢燃料电池系统是一个复杂的混杂系统，其能量效率、寿命、动态性能与操作条件、工作状态及动态工况等参量相互制约，呈氢-电-热多相多尺度耦合关系，而且系统状态难以精确感知，导致系统优化控制极为困难。报告首先分析氢燃料电池系统感知与控制面临的挑战，然后介绍在水热管理、光纤温湿度一体化传感技术、大功率电子负载与微弱交流阻抗在线测试技术、氢燃料电池电堆内部状态感知、氢燃料电池性能衰退建模与寿命预测。
个人简介：陈启宏，2003年毕业于东南大学，获控制科学与工程学科博士学位，现任武汉理工大学学科首席教授、二级教授。主要研究方向为氢燃料电池感知与控制、新能源电力变换与控制、预测控制等。近年主持国家重点研发计划项目1项、国家“863”计划重大项目1项、国家重点研发计划项目子课题1项、国家自然科学基金项目3项等30余项科研项目。在国内外学术期刊发表论文100余篇，出版学术专著1部，获发明专利授权60余件，获湖北省技术发明二等奖3项、产学研创新成果奖1项。
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报告题目: 人机协同的智能交通管控
报告人: 吕宜生
报告摘要: 当前交通物理系统、信息系统、社会系统进一步相互融合，正快速进入虚实互动、协同共进的智能交通时代。本报告介绍了虚实融合下的交通数据弥补、预测进展，进而介绍了人机协同的交通管控方法，并展望了大模型驱动的智能交通管控。
个人简介：吕宜生，中国科学院自动化研究所研究员，主要研究方向包括AI for Transportation、无人驾驶与智能交通、平行智能，发表论文200余篇。担任IEEE 智能交通系统杂志主编，IEEE 智能交通系统汇刊、IEEE 智能车辆汇刊、自动化学报、智能科学与技术学报编委。获得包括IEEE智能交通系统汇刊 George Saridis最佳论文奖在内的10次会议/期刊最佳论文奖，获得IEEE智能交通系统杰出研究奖、中国自动化学会自然科学一等奖、北京市科技进步二等奖、中国自动化学会科学技术进步奖特等奖等。
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报告题目: 基于深度学习的智能无人系统感知与博弈决策
报告人: 唐漾
报告摘要: 智能无人系统的感知、理解与决策是当前人工智能领域的研究热点，多年来受到学术界和工业界的广泛关注。然而，智能无人系统面向复杂场景中，往往存在适应能力差、协作能力弱等问题。本报告将分别介绍团队在感知任务精准性和迁移性，决策任务的实时性和最优性，控制任务的协同性和自主性，进行介绍。最后，本报告对智能无人系统中的感知、理解与决策的未来研究方向进行了总结与展望。
个人简介：唐漾，博士，教授，博士生导师， IEEE Fellow/AAIA Fellow, 国家级高层次人才（2019年度）、科技部中青年科技创新领军人才（2019年度）、国家级高层次青年人才（2014年度）, 上海市优秀学术带头人（2020年度）和德国洪堡基金等计划入选者。主要研究智能无人系统，工业智能和智能系统等。围绕上述领域，在Nature子刊，Cell子刊，Physics Reports，Physical Review系列, CVPR，ICCV, IJCAI, NeurIPS, SIAM会刊，Automatica和IEEE汇刊等上发表论文200余篇（含Automatica、IEEE汇刊和CCF-A类论文150余篇），申请/公开/授权专利20余件。主持国家科技部重点研发计划项目和课题, 3项国家自然科学基金重点类项目等。担任IEEE TCASI资深领域编辑，IEEE TNNLS, IEEE TCYB, IEEE TII, IEEE/ASME TMECH, IEEE TCASI, IEEE TCDS, IEEE TETCI, IEEE SJ, EAAI (IFAC Journal)，中国科学：信息科学、自动化学报等多个国际期刊的副主编/编委，担任多本IEEE汇刊和Engineering客座主编/客座编辑/客座执行编辑，获得四次IEEE期刊最佳/杰出副编辑。获得2019年度上海市自然科学奖一等奖（第一完成人）。担任中国自动化学会大数据专委会副主任委员、中国自动化学会网联智能专业委员会副主任委员。指导的学生多人获得中国科协青年托举人才、中国自动化学会优博等。
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报告题目: 非线性系统自学习最优控制
报告人: 魏庆来
报告摘要: 报告主要介绍了基于自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)的非线性系统自学习最优控制方法的基本原理与研究进展。自适应动态规划由美国学者P. J. Werbos首次提出，以最优性原理为基础，融合人工智能的先进方法，是解决大规模复杂非线性系统智能优化控制问题的方法。自适应动态规划基于增强式学习原理，采用非线性函数拟合方法逼近动态规划的性能指标，模拟人通过环境反馈进行学习的思路，有效地解决了动态规划“维数灾”的难题，近年来被认为是一种非常接近人脑智能的学习控制方法。该项目首先介绍了自适应动态规划的基本原理，然后进一步介绍迭代自适应动态规划的基础理论以及研究进展。
个人简介：魏庆来，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任，中国自动化学会理事，国际神经网络学会理事。国家杰出青年基金获得者。主要从事人工智能、自学习最优控制，自适应优化决策、复杂系统自演化、自适应动态规划及其工业应用等研究工作。目前发表/录用论文200余篇，出版专著6部。作为项目负责人主持科研项目30余项，包括省部级以上基金项目9项。获得IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Outstanding Paper Award，IEEE System, Man, and Cybernetics Society, Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award，中国产学研合作创新奖，中国自动化学会青年科学家奖，中国自动化学会杨嘉墀科技奖，亚太神经网络学会青年学者奖，2015年张嗣瀛优秀青年论文奖等10余项奖励。入选全球高被引科学家。共担任13本期刊编委包括6本IEEE期刊编委。担任IEEE CIS Beijing Chapter, 副主席。在DDCLS2023，DDCLS2020，ICONIP 2018，ISNN2017，ICONIP 2017，WCICA 2016，WCCI2014等20项国际相关领域学术会议上担任重要职务。
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报告题目: 生成式人工智能和科学智能大模型及其电力系统数智化应用前沿
报告人: 张俊
报告摘要: 本报告重点介绍新一代人工智能、生成式人工智能大模型、科学智能大模型科技及其发展现状，并以电力系统分析预测、系统调度控制、装备智能运维、数字化运营等多个应用场景为背景，阐述了其在新型电力系统中的若干关键技术、系统架构和应用技术路径。
个人简介：张俊，武汉大学电气与自动化学院教授、博导，武汉大学“弘毅青年学者”，国家级海外高层次引进人才，“杨嘉墀科技奖”获得者，现任中国自动化学会副秘书长、武汉市自动化工程技术研究中心主任、武汉产业创新发展研究院智能工业软件研究所副所长。张俊教授研究领域包括新型电力系统领域中复杂系统建模、人机混合增强智能、生成式人工智能大模型、多源异构数据和知识的融合计算和处理等理论方法。张俊教授近5年主持或参与二十余项国家级、省部级、行业科技项目，包括承接科技创新2030“新一代人工智能”重大项目。近5年，张俊教授发表了5篇专著（章节），SCI收录论文四十余篇，发表ESI和知网中文高被引论文5篇。近5年张俊教授获国际、省部级、行业奖项十余项。张俊教授现任IEEE 武汉分会主席、《智能科学与技术学报》副主编、《自动化学报》（中英文版）编委会成员， IEEE Transactions on Computational Social Systems编委会成员。
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报告题目: 基于多目标协同优化的自动驾驶仿人化决策控制
报告人: 赵树恩
报告摘要: 针对复杂交通场景中自动驾驶面临的环境认知与理解、驾驶态势感知与评估、在线决策规划的实时性与鲁棒性等挑战性问题，研究基于数据驱动的人类驾驶行为决策特性，探索不确定多约束条件下人类驾驶决策规划机理，提出基于驾驶期望满意度的自动驾驶仿人化决策规划算法，并结合车辆安全性、稳定性和舒适性等多性能目标约束，建立多目标协同优化的自动驾驶显式模型预测控制策略，以提高自动驾驶决策控制的智能化水平。
个人简介：赵树恩，博士、教授、博士生导师。中国公路学会自动驾驶工作委员会委员、中国工程机械学会重大工程施工技术与装备分会副理事长、重庆汽车工程学会常务理事。主要从事车辆系统动力学及控制、车路协同与智能网联驾驶、城市轨道交通车辆自主运行等方面的教学科研工作。先后主持国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划项目子课题、重庆市技术创新与应用发展专项重点项目等科研项目20余项。在《 Vehicle System Dynamic》《汽车工程》等期刊上发表论文110余篇，其中SCI/EI检索50余篇，授权国家发明专利12项。获中国公路学会科技成果二等奖1项。
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