认知时代的机器人及智能控制
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由《中国科学:信息科学》和中国自动化学会控制理论专业委员会联合主办，清华大学智能技术与系统国家重点实验室承办，航天科技空间智能控制国家级重点实验室协办的第五届《中国科学:信息科学》控制学科热点论坛于2018年10月20日在清华大学顺利举行。共有来自全国各地的70多位老师、学生以及企业工程师参加，现场气氛热烈。
会议由本次论坛组委会主席清华大学孙富春教授和控制工程研究所总师何英姿研究员主持，清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕教授致欢迎辞，北京控制工程研究所吴宏鑫院士、《中国科学:信息科学》副主编和本次论坛主席张纪峰研究员致开幕辞。
张纪峰研究员在致辞中指出近年来，《中国科学:信息科学》的影响因子已超过2.0并产生了较大的国际影响力，但中国期刊的影响力与中国的国际地位仍然不相称，还有很大的提升空间。我们应该在四个自信的基础上，更加科学自信，希望更多的人在中国人自己办的国际期刊上发表论文。
本次热点论坛共安排8个报告，报告专家包括1位中国科学院院士、4位杰(优)青/长江学者、3位机器人/人工智能专家。
孙长银教授
吴宏鑫院士的报告“一种基于特征模型的智能控制方法”，从智能控制面临的目的/任务出发，提出了智能控制研究的三项基本内容和它的核心基础问题，重点介绍了他领导的团队建立的基于特征建模的智能控制理论方法。该方法在飞船载入控制、高速运动体控制以及贵州铝厂的控制中得到应用，产生了显著社会和经济效益。
东南大学孙长银教授的报告的题目是“从‘智能控制’到控制‘智能’的一点思考”。报告指出早在1965年人工智能的启发式推理规则已开始应用于学习控制系统，国际智能控制学科的奠基人傅京孙教授在1971年就提出智能控制是自动控制系统与人工智能的交叉。报告从智能控制和控制智能两个方面进行论述，指出了智能控制面临的主要挑战是如何结合机器感知技术，在决策与行动层面驾驭机器，实现真正的人工智能。而控制智能面临的挑战是如何有效融合大数据、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人类相当或超越人类的能力。最后介绍了他的科研团队在智能控制领域取得的主要成果。
焦李成教授
智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕教授的报告是“人机语言交互现状与发展”。报告从起源于1950年的图灵测试、知识问答节目中的Watson、搜狗问答BOT以及微软小冰聊天机器人讲起，指出人机对话是最具挑战性的人工智能问题之一，也是衡量人工智能综合能力的一个重要指标。报告重点论述了基于知识的学习，并提出了其需要解决的关键科学问题以及解决问题的主要思路。最后指出，相比图像和语音，文本信息处理具有更为复杂的语义，需要更多的知识才能取得满意的结果，而这需要漫长的路要走。
西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任焦李成教授在人工神经网络、深度学习以及图像的感知与解译方面具有很深的造诣。报告“基于稀疏认知表示与深度学习的影像解译”从高分辨率的观测需求、高分辨带来目标的多尺度奇异性以及场景目标复杂多样导致目标信息学习与识别的难度，指出视觉感知与脑认知为实现高效准确的高分辨SAR影像感知与解译提供了可行的途径。接着，他重点介绍了他领导的团队在高分辨率遥感信息获取、影像建模和应用取得的系统性创新性成果。最后展示了他们在刚刚结束的ECCV2018顶级会议上参加无人机单目标跟踪竞赛取得第一名的成果。
曾志刚教授
北京大学工学院段志生教授报告“复杂网络同步与多智能体一致性及其应用”，从大系统与复杂网络的关系，系统论述了复杂网络的同步和智能体的一致性问题，并指出一些特殊的间歇同步现象。报告讨论了提出理论方法的未来可能应用，包括无人机编队、卫星编队、多关节机械臂与机械腿控制等。
华中科技大学自动化学院院长曾志刚教授的报告“基于神经形态计算的全自主控制研究初探“，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，研制出基于忆阻的生物突触模拟器。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。报告重点介绍了他领导的团队在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系统研究进行初步探讨。
贾庆山教授
成都电子科技大学机器人研究中心执行主任程洪教授的报告”认知云外骨骼机器人及其应用研究”， 定义了认知云外骨骼机器人是可以通云脑平台更好地提升外骨骼机器人的连续学习和迁移学习的能力。报告重点介绍了穿戴者-外骨骼机器人之间的物理人机交互和控制算法，通过增强学习算法提升了外骨骼机器人对环境适应性和穿戴者个体适应性。最后报告介绍了团队自主研发的认知云外骨骼机器人的临床应用成果。
清华大学自动化系贾庆山长聘副教授报告的题目是“信息物理融合能源系统中事件驱动的学习与优化方法”，重点论述了信息物理融合能源系统中事件驱动的学习与优化方法，及其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、能源流深度融合应用。报告介绍人工智能在本领域的巨大应用前景，并着重他在事件驱动的学习与优化方法近期取得的主要研究成果，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。
本次论坛在新一代人工智能技术从感知向认知层面迈进的大背景下成功举办，为控制及机器人领域的国内学者提供了一次高水平的学术交流机会，通过各位专家的分享与交流，拓展了与会人员的视野，激发了大家的研究兴趣和热情，并且，通过现场交流，结识了更多的同行，碰撞出诸多合作机会。
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