中国自动化学会2024年5月24日至26日，2024年中国智能自动化大会在广东省茂名国际大酒店顺利召开。大会由中国自动化学会智能自动化专业委员会主办，广东石油化工学院承办。
有200余位专家学者参加了此次大会。会议由广东石油化工学院自动化学院文成林教授主持。开幕式上，党委常委、副校长孙国玺教授首先致辞，向与会专家学者介绍了广东石油化工学院的基本情况，并预祝研讨会取得圆满成功。随后，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任、清华大学刘华平教授致辞，向与会专家学者介绍了智能自动化专委会的基本情况，并感谢承办方广东石油化工学院对大会的大力支持。开幕式的最后，全体与会人员合影留念。
此次会议邀请5位领域著名专家作大会报告，有10余位专家围绕“AIGC赋能工业制造”、“智能故障诊断”和“智能无人系统”内容进行了专题论坛。
大会报告由广东石油化工学院自动化学院文成林教授、中国科学技术大学先进技术研究院执行院长康宇教授及深圳大学计算机软件学院副院长李坚强教授主持，五位该领域著名专家开展大会报告。
北京大学刘宏教授作了题为《面向具身智能的人体运动感知》的报告。报告针对复杂场景下的人体运动感知受到人体姿态与外观变化、环境照明及噪声干扰、人机物之间空间关系随时变化等多种因素的挑战，给出一种基于多元可信架构建立通用视觉特征自主学习的新机制，全面系统地总结人体目标跟踪、人体姿态估计和人体行为识别等领域的相关工作和团队的最新成果，并通过智能导购机器人系统，展示了上述学术成果的应用系统集成。
南京大学周克敏教授作了题为《高性能鲁棒控制架构》的报告。报告针对现存的反馈控制框架中存在着本质性能局限，不可避免的有鱼与熊掌的问题，通过牺牲某些性能从而达到另外一些更关键的性能，无法达到极至的高精度跟踪和强抗扰的高性能鲁棒控制，进行折中设计；周教授通过该报告阐述并提供了一个解决这种矛盾问题的框架和可能的方向。
北京大学王龙教授作了题为《群体博弈与控制研究进展》的报告。报告针对现代智能控制理论面临的一个挑战性的问题：当控制对象具有一定智能行为时，如何设计控制器使得闭环系统稳定且动态性能优异，探究自然智能和人工智能的本质问题，提出并论证了三个基本命题：1.智能源于反馈，没有反馈就没有智能；2.反馈原理就是自然智能和人工智能的第一性原理；3.反馈控制智能（系统智能）是一种综合性的集成智能，是人工智能的最高形式。
中国科学院深圳先进技术研究院徐天添研究员作了题为《面向精准医疗的磁驱动微型机器人》的报告。报告人基于学习策略实现了微型机器人在模拟体内高扰动环境中的高精度轨迹追踪，提出了磁化异构的多机体系，解决了微型机器人在同一磁场中无法被独立控制的难题，实现了磁控多机协同运动；研发了覆盖人体尺度的磁控设备并开发系统软件，实现了从微纳米尺度细胞靶向给药，到全身尺度磁连续体介入机器人的远程控制。
浙江大学宋执环教授作了题为《基于贝叶斯网络的工业过程动态特征学习与质量预报》的报告。报告针对贝叶斯网络难以处理工业过程动态相关、长时滞、多工况等特性，将贝叶斯网络进行动态扩展，实现工业过程动态特征学习与质量预报。主要内容包括：构建了一种动态贝叶斯网络及其特征学习方法，实现工业过程的动态质量预报；提出了堆叠泛化和加性提升的动态贝叶斯网络集成策略，将动态贝叶斯网络扩展集成模型，实现非线性过程的动态质量预报；构建了一种金字塔动态贝叶斯网络模型，通过多层次的特征学习与特征过滤，挖掘长时滞动态过程的长期动态特征，克服长时滞影响。
论坛1：AIGC赋能工业制造
大会同时举办三个平行专题论坛。北京邮电大学方斌教授与北京大学阮乐成研究员主持了“AIGC赋能工业制造”专题论坛。
浙江大学叶琦研究员发表题为《基于人类操作经验的灵巧操作生成到技能学习》的报告：通过视触觉多模态数据采集和机器学习技术，实现人形机器人灵巧手操作技能的高效学习和技能迁移，以应对高自由度和复杂手物操作空间所带来的挑战。
网易伏羲机器人算法部负责人陈赢峰博士发表题为《游戏化 AI 技术赋能工程机械》的报告：概述了网易如何实现游戏化AI技术和人机协作策略，推动工程机械行业向智能化和无人化转型，以应对劳动力短缺和安全挑战，并分享了在远程控制、半自动化以及多模态决策模型方面的技术进展和应用实例。
中国科学技术大学阚震教授发表题为《面向智能制造的机器人技能学习》的报告：探讨了智能制造背景下机器人技能学习的前沿技术，包括复杂任务的形式化描述、强化学习驱动的技能习得、线性时序逻辑在人机交互中的应用，以及视线引导机械臂抓取技术的最新进展。
上海纬钛科技有限公司创始人兼 CEO李瑞博士发表题为《手“触”为实：通用机器人之手眼协调》的报告：深入探讨了通用机器人领域中手眼协调的重要性，特别是李瑞博士开发的GelSight指尖传感器技术，该技术在视触觉感知方面取得的突破性进展，以及其在推动机器人操作精细化和智能化中的应用和未来发展潜力。
该论坛同时设立了Poster展示环节。论坛共收到了十余份poster投稿，参会者们在现场进行了积极的学术交流与探讨。最终燕山大学温淑焕教授展示的工件缺陷检测工作和上海工程技术大学奚峥皓教授展示的宝钢集团煤炭品质检测工作获得了论坛的“优秀展示奖”。
论坛2：智能故障诊断
智能故障诊断分论坛由南京信息工程大学葛泉波教授和广东石油化工学院胡绍林教授主持。
中南大学袁小锋教授发表题为《面向云边系统的流程工业大数据分析与系统》的专题报告。报告介绍了袁小锋教授课题组近年来面向流程工业互联网需求的云边协同大数据分析技术和系统研发工作，主要介绍数据/参数/推理三效协同的高效云边协同框架，高效深度学习复杂流程工业数据处理算法，基于边缘开发套件、云服务器等一体化的云边硬件集成平台搭建，以及云边工业大数据智能分析软件平台。
重庆大学尹宏鹏教授发表题为《工业流数据驱动的在线故障诊断方法》的专题报告。报告介绍了尹宏鹏教授课题组积极探索如何使数据驱动的故障诊断模型具备增量式更新的能力。增量式更新能够使模型在面对不断变化的工业环境时保持其适应性，从而满足实时、准确的故障诊断需求。这一研究不仅具有重要的理论意义，同时也具有极高的工程实用价值。通过增量式更新，未来的故障诊断系统将能够更加灵活、高效地应对复杂多变的工业环境，确保生产过程的稳定与安全。
上海海事大学王天真教授发表题为《潮流发电系统的叶片附着物诊断》的专题报告。报告介绍了王天真教授课题组针对复杂海况提出了潮流机叶片附着损伤检测和识别的方法。在叶片附着损伤检测方面，无需在水下潮流机外部安装额外传感器，仅利用潮流发电系统输出的定子电压、电流即可实现潮流机在浪涌和湍流以及极端工况下叶片附着物的无损检测；在叶片附着物识别方面，利用水下摄像头采集的图像信号实现潮流机叶片附着程度辨识及复现，及早发现潮流机的异常运行状态和故障，避免造成更大损失。有效的损伤检测和识别方法有助于视情运维、延长设备寿命，减少维护成本，对提升潮流机的安全可靠运行能力，提高潮流发电的经济效益具有重要作用。
华北电力大学王光教授发表题为《Multi-fault Diagnosis of Large-scale Lithium-ion Battery Packs Based on Multivariate Statistical Process Monitoring》的专题报告。王光教授课题组提出采用多元统计过程监控（MSPM）的相关方法解决上述问题：1）利用MSPM方法的高维数据处理特点解决大规模相关系数信号的并行处理问题；2）采用核密度估计算法解决相关系数的理论阈值计算问题，同时采用交叉电压传感器拓扑结构结合贡献图实现多故障的直观辨识与定位；3）采用贝叶斯概率集成学习接口实现多尺度（多窗宽）相关系数诊断结果的鲁棒融合，并通过FPGA实现硬件并行加速确保高实时性。
山东大学李沂滨教授发表题为《网络化系统综合安全与智能应急控制》的专题报告。李沂滨教授课题组针对网络化系统综合安全与智能应急控制这一问题，从三个方面，1）多源、小数据、变工况条件下的智能故障诊断方法；2）数据安全、高效能共享条件下的多设备分布式故障诊断；3）应急场景下的智能控制，报告展示了相关理论研究进展和工程实践成果。
智能故障诊断在现代工业和技术领域中具有至关重要的作用。通过实时监测设备状态，智能故障诊断系统能够提前发现潜在问题，避免突发故障引起的停机，从而大幅提高生产效率和设备利用率。相比传统的预防性维护，智能故障诊断根据设备实际运行情况进行预测性维护，避免不必要的检修和更换，显著降低维护成本。同时，通过精准的故障预测和及时的维修，可以减少设备的非正常磨损和损坏，延长设备的使用寿命，提升资产的整体价值。此外，许多工业设备的故障可能导致严重的安全事故，智能故障诊断能够在故障发生前发出警报，及时采取预防措施，保障人员和设备的安全。智能故障诊断系统依托大数据和机器学习技术，从海量的运行数据中提取有价值的信息，辅助管理层进行数据驱动的决策，提高整体运营管理水平。在竞争激烈的市场环境中，企业通过智能故障诊断技术提升设备管理和维护水平，不仅可以减少停机时间和维护成本，还能提高产品质量和客户满意度，增强市场竞争力。智能故障诊断学术论坛为专家学者和行业从业者提供了高水平的交流平台，促进最新研究成果和技术创新的分享，推动技术的快速发展和应用。论坛还能促进跨学科合作，解决复杂实际问题，推动技术在更多领域的应用。此外，论坛搭建了学术研究与产业应用的桥梁，推动科研成果转化，提升企业技术水平和竞争力。同时，论坛为青年学者和学生提供展示和学习的平台，培养高素质人才，推动智能故障诊断领域的持续发展。智能故障诊断学术论坛在技术进步、产业应用和人才培养方面具有深远影响。
论坛3：智能无人系统
智能无人系统论坛由西北工业大学航天学院袁源教授与南京邮电大学杨杨教授主持，共邀请五位该领域著名专家开展专题报告。
北京理工大学石青教授在其专题报告《微小型机器人设计-感知-控制一体化关键技术研究》中针对微小型机器人发展瓶颈，提出创新的仿生设计范式。报告深入探讨了优化设计技术、微纳制造与数据融合技术、以及仿动物运动基元的控制技术，这些成果对学术界和实际应用均有重要意义，有望推动技术发展并开辟新应用。
南方科技大学孔贺研究员在其报告《具身智能背景下的机器人声音感知一机遇与挑战》中探讨了机器人在复杂环境中声音感知和理解的能力，他分析了机器人声音感知所面临的机遇与挑战，并强调了解决这些挑战对于提升具身智能系统通过声音模态与环境交互的能力的重要性。孔贺研究员的报告不仅为机器人声音感知领域提供了深刻的见解，也为未来的研究方向和应用提供了宝贵的指导。
西北工业大学马志强副教授在其题为《空间绳系部署过程的智能控制研究》报告中探讨了空间绳系飞行器的智能控制研究，指出其在自主飞行器领域的热点问题和在轨应用。他详细介绍了空间绳系部署过程中的技术挑战，并分享了在动态响应分析、闭环控制系统设计、指令设计方法和参数优化机制等方面的技术突破。马副教授强调了自主控制方法和人在回路的调节策略，分析了现有工作的局限性，并对未来工作进行了展望，为该领域的研究和应用指明了方向。
香港城市大学助理教授殷鹏在其专题报告《从传统机器人到智能体，通用人工智能的迭代之路》中讨论了人工智能的演进及其对社会的影响。他指出传统机器人依赖预设任务，而专用AI在特定领域表现优异但缺乏通用性。殷教授强调，通用人工智能（AGI）的发展是未来方向，它通过机器学习和深度学习算法，使智能体能跨领域学习和自适应。他展望AGI将推动智能体在医疗、金融、教育等领域的应用，并随着AI伦理和安全问题的解决，实现更广泛的社会生产力提升。殷教授的报告展示了人工智能技术的演进和深远影响。
北京化工大学李志伟副教授发表了《具身智能驾驶：概念、方法、现状与展望》的专题报告，探讨了具身智能在自动驾驶领域的应用。他提出具身智能通过软硬件结合，强化了机器与物理世界的交互，促进智能行为的进化。李教授介绍了具身智能驾驶的概念和框架，强调通过物理智能体、虚拟智能体与真实交通场景的交互，提升自动驾驶车辆的适应能力。他的报告为自动驾驶技术提供了理论框架和应用指导。
本次智能无人系统分论坛汇集了五位专家学者的精彩报告，涵盖了从微小型机器人设计到具身智能驾驶的多个前沿领域。各位报告专家分别就各自研究领域的关键技术、机遇与挑战、概念框架等进行了深入探讨。这些报告不仅展示了智能无人系统领域的最新研究成果，也为未来的技术发展和应用提供了宝贵的指导和启发。通过这些交流与分享，我们对智能无人系统的未来充满了期待，相信它将在推动社会生产力提升和智能科技应用方面发挥更加重要的作用。