随着脑科学、认知科学，以及计算资源的迅速发展，新一代人工智能技术正在从感知向认知层面迈进。认知技术使得智能体能够具有更高的认知能力，并能适应复杂环境，完成复杂任务实现与人、环境与其他智能体的共融.与传统机器学习技术相比，认知学习强调对人脑与人体的感知与行为共融的模拟，对主动性、适应性与可解释性提出了更高的要求.而这些问题既是突破新一代人工智能技术的关键，也代表着未来智能机器人的发展趋势。

第五届《中国科学:信息科学》控制学科热点论坛由清华大学智能技术与系统国家重点实验室主办，主要针对控制科学的热点问题，组织相关领域专家进行研讨。论坛主题为：认知时代的智能控制及机器人。

主办单位：清华大学智能技术与系统国家重点实验室

协办单位：航天科技空间智能控制国家级重点实验室

支持单位：深蓝学院

                 启迪阿尔法研究院

会议主席

张纪峰，中国科学院数学与系统科学研究院系统所所长。研究方向为随机系统、有限信息系统、多自主体系统的分析与控制等。1997 年获国家杰出青年基金资助，2009 年获全国优秀博士学位论文指导教师荣誉证书, 2010 年和 2015 年先后两次获国家自然科学二等奖，2014 年当选为国际电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow)，2016 年当选为国际自动控制联合会会士(IFAC Fellow)和国际系统与控制科学院院士，2018 年当选为欧洲协会会士(IEEE Fellow)，科学与艺术院院士。

组委会主席

孙富春，清华大学计算机科学与技术系教授，博导，国家杰出青年基金获得者，校学术委员会委员和系学术委员会主任，智能技术与系统国家重点实验室常务副主任。兼任担任国家重点研发计划机器人总体专家组成员，国家自然基金委重大研究计划“视听觉信息的认知计算”指导专家组成员，中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会主任，《Cognitive Computation and Systems》主编。

何英姿，北京控制工程研究所研究员，空间智能控制技术重点实验室副主任，科技部“万人计划”科技创新领军人才，空间智能控制创新团队带头人。长期从事航天器控制、空间操作技术研究，曾获省部级奖励 5 项，发表论文 30 余篇，获授权专利 38 项。

吴宏鑫，控制理论与控制工程专家。中国空间技术研究院研究员，2003年当选为中国科学院院士。

主要从事航天和工业领域的自适应控制和智能控制理论与应用研究。提出了“全系数自适应控制理论和方法”，这是一套完整的系统性和实用性很强的自适应控制理论和方法，对于一类对象在参数估计未收敛到“真值”的过渡过程阶段，能保证系统闭环稳定且具有良好性能。在智能控制方面提出了“特征建模”、“基于对象特征模型描述的黄金分割智能控制方法”、“航天器变结构变系数的智能控制方法”和“基于智能特征模型的智能控制方法”等，为降阶控制器和智能控制器的设计开拓了一条新的道路，对航天器控制和工业控制的发展具有重要理论意义和实用价值。

朱小燕

清华计算机系教授、博导

智能技术与系统国家重点实验室主任

报告题目： 人机语言交互现状与发展

报告摘要：随着深度学习算法的推广普及，人工智能理论研究逐步从感知智能向认知智能发展。人机对话恰好是机器认知智能表现的窗口之一，因此，该领域的研究也越来越受到关注，并逐步走向应用。本报告将分别从理论研究的角度讨论基于深度学习模型的各种算法的现状与利弊，分析人机交互系统的现状与发展，以及，达成包含认知智能理念的人机交互目标时，可能的技术手段以及系统开发过程中的各种问题。

焦李成

西安电子科技大学教授、博导

IEEE Fellow

报告题目：基于稀疏认知表示与深度学习的影像解译

报告摘要：近年来，以深度学习为代表的技术和计算力的大幅度提升极大地促进了人工智能在多个领域的发展。国际上，大国之间纷纷布局人工智能，科技巨头亦是如此。我们国家也是高度重视，制定了一系列方针政策。受脑稀疏感知与认知工作机制的启发，发展稀疏认知成为近年来人工智能与计算科学领域研究的热点。报告重点从脑科学、认知科学、人工智能研究交叉的视角回顾实验室在稀疏感知与认知、深度学习等相关方面的研究工作，并展望该领域的发展发现、可能的应用领域寄潜在的深远影响。

夏元清

北京理工大学讲席教授、博导

国家杰青，长江学者

报告题目：云控制技术及应用

报告摘要：介绍云控制技术的现有成果，回顾新技术的发展，基于云计算、物联网、网络化控制等最新技术，介绍云控制背景和由来，并点明云控制的挑战与问题；描述云控制中存在的研究问题，如控制算法、调度算法、网络安全等。针对云控制的应用，介绍了已有的简单验证试验，比如云控制球杆、云控制电机，主要是用 PID、数据驱动预测控制等算法，并详述云控制在无人机系统、工业互联网上的应用，介绍了云控制无人机系统的系统框架、组件功能等内容，详细叙述了工业互联网中存在的问题以及云控制在工业互联网中的功能和作用，并对这些问题提出切实可行的解决方案。

段志生

北京大学教授、博导

国家杰青，长江学者

报告题目：复杂网络同步与多智能体一致性及其应用

报告摘要：本次报告主要介绍两类复杂系统控制问题：复杂网络同步与多只能提一致性，一同意的观点处理这两类问题，并且指出一些特殊的间歇同步现象。进一步讨论未来可能的应用，包括无人机编队，卫星编队，多关节机械臂与机械腿控制等。

曾志刚

华中科技大学教授、博导

国家杰青，长江学者

报告题目：基于神经形态计算的全自主控制研究初探

报告摘要：神经形态计算这一名称来源于使用集成电路模拟生物神经元细胞组织。研究者发现大脑神经元并不是每一次都全部激活，数据实际上是以信号的潜在脉冲方式传播，从而需要进一步研究信息是否编码在一系列脉冲的振幅、频率或延迟中。通过模仿动物大脑的认知架构以实现模拟神经生物智能处理信息的新型计算模式，能极大地提升计算系统的感知与自主学习能力。忆阻是一种非线性的无源两端口动态器件，其阻值随两端电信号变化而改变的性质，非常类似于生物神经元突触的功能。将忆阻引入到神经形态计算的设计中，以模仿生物突触传导神经递质的过程，实现对生物突触的物理模拟，创造出基于忆阻的生物突触模拟器，是值得深入研究的方向之一。同时，通过运用模拟的突触电路实现神经元与神经元之间传递的信息的存储与计算，研究神经形态计算模型、硬件电路等来模拟大脑，有望发展出不同于传统人工智能中采用的冯·诺依曼架构来实现大尺寸的神经形态计算系统，这将有利于对全自主控制系统的研究。本报告将简介基于忆阻的逻辑运算电路设计，汇报基于忆阻的神经形态网络在算法和功能方向的研究进展，并对基于神经形态计算的全自主控制研究进行初步探讨。

孙长银

东南大学特聘教授、博导

国家杰青

报告题目：“智能控制”到“控制智能”的一点思考

报告摘要：“智能控制”是采用人工智能技术驱动智能机器实现其目标的过程。“控制智能”是有效融合大数据、云计算下自主体感知、认知、控制与行为于一体，在复杂恶劣环境下表现出与人类相当或超越人类的能力，无人车、无人机和机器人等是其重要载体。目前面临的主要挑战包括：（1）从确定条件下智能控制向非确定条件下自主智能的跨越；（2）从“大数据小任务”向“小数据大任务”的跨越；（3）从单个自主智能体向群体协同智能体的跨越。

程洪

电子科技大学教授、博导

机器人研究中心执行主任

报告题目：认知云外骨骼机器人及其应用研究

报告摘要：物理外骨骼机器人单纯通过运动协作实现对穿戴者的体力增强以及康复训练，无法分析穿戴者的认知载荷和压力。认知外骨骼机器人可以通过感知、评估和增强穿戴者和机器人组成的人机混合系统的认知协作。认知云外骨骼机器人可以通云脑平台更好提升外骨骼机器人的连续学习和迁移学习的能力。本报告将首先介绍国内外外骨骼机器人的研究现状，以及认知云外骨骼机器人。其次，报告还将介绍穿戴者－外骨骼机器人之间的物理人机交互和控制算法，通过增强学习算法可提升外骨骼机器人对环境适应性和穿戴者个体适应性。将介绍。最后将介绍电子科技大学自主研发的认知云外骨骼机器人 AIDER（AssItive DEvicefor paRalyzed patient）及其临床应用。

贾庆山

清华大学长聘副教授，国家优青

报告题目： 信息物理融合能源系统中事件驱动的学习与优化方法

报告摘要：在以城市能源互联网、智能建筑等为代表的信息物理融合能源系统中，信息流、能源流深度融合。这为实现多种能源综合互补、供需匹配，提高系统的整体能效水平，同时提升用户的舒适体验，均提供了巨大的机遇。但此类系统的综合优化一般涉及在多个时间和空间尺度上的动态过程。比如在城市能源互联网中，在供能一侧，风能与太阳能等新能源的发电量每分钟均可能发生较大幅度的变化，且有逐时、逐日等不同时间尺度的发电预测模型，有单台设备、风电场等不同时间尺度的发电预测模型。在用能一侧，电动汽车的出行需求也有较大的不确定性，有逐时、逐日等不同时间尺度的预测模型，有停车场、城区、城市等不同空间尺度的预测模型。如何综合利用这多个尺度的模型，实现系统整体性能的优化，具有重要的实际意义，也有巨大的科学挑战。本报告简单介绍人工智能在本领域的巨大应用前景，并着重汇报事件驱动的学习与优化方法近期的研究成果，以及应用在多尺度信息物理融合能源系统综合优化中的研究进展。

2、2018年10月19日（含）前注册并缴费：老师及企业人员899元/人；全日制在校学生299元/人；不接受现场缴费。

3、本次论坛注册费由环球赛乐（北京）科技有限公司代收并开具发票，包括资料和论坛期间午餐，其它食宿、交通自理。