中国江夏智慧能源大会邀您共襄盛举

 桂卫华

桂卫华，中国工程院院士，全国教书育人楷模，中南大学教授、博士生导师。担任国家自然科学基金创新研究群体学术带头人、“有色冶金自动化”教育部工程研究中心主任、中国自动化学会副理事长、中国自动化学会过程控制专业委员会主任委员等。长期致力于复杂工业过程控制理论、技术和工程应用研究，获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖3项，省部级一等奖8项。曾获“何梁何利基金科学与技术进步奖”、“中国过程控制终身成就奖”、“杨嘉墀科技奖”，以及“全国模范教师”、“全国优秀教师”、“全国优秀科技工作者”等荣誉称号。

报告题目：人工智能大模型与工业软件

摘要：人工智能的快速发展为新型工业化提供了强劲动力，特别是，人工智能大模型以其强大的学习和推理能力在众多领域展现出卓越的性能和潜力。与此同时，工业软件作为工业知识的数字化产物，对于推动工业高端化、智能化、绿色化发展具有不可替代的作用。本报告首先回顾人工智能的发展历程，探讨生成式人工智能大模型带来的变革，并阐述大模型在工业应用中面临的挑战；然后，介绍有色冶金过程智能优化软件方面取得的最新进展；最后，对人工智能大模型时代工业软件的未来发展进行展望。

 郭雷

郭雷，中国科学院院士，北京航空航天大学教授，国家杰出青年科学基金获得者、教育部和中组部国家级领军人才、国家有突出贡献中青年专家、国家级百千万人才工程入选者。长期从事复杂系统抗干扰控制理论、飞行器自主导航与控制技术以及无人系统仿生智能领域的研究，作为第一完成人曾获得国家自然科学二等奖、国家技术发明二等奖、国防技术发明一等奖、教育部自然科学一等奖、教育部技术发明一等奖、中国自动化学会自然科学一等奖、中国仪器仪表学会技术发明一等奖、杨嘉墀科技奖一等奖以及全国创新争先奖。IEEE/IET Fellow，中国自动化学会、中国发明协会会士。2012年至今，先后当选北京市第十四、十五届人大代表和第十四届全国人大代表。

报告题目：无人系统仿生智能——安全、绿色与进化

摘要：针对无人飞行器应对极端条件（危险、特殊、恶劣、灾变、对抗）的挑战，本报告指出在极端条件下的无人飞行器的智能体现于“鸟”工智能，是一种集生存智能、运动智能和对抗智能的综合体现，其中类脑算法的关键在于处理干扰和不确定性的估计和控制方法，将类脑神经算法赋能于无人飞行器的传感、执行和系统设计，可实现“以软补硬”、“以智补拙”，完成“心灵、手巧、眼明、身健”的仿生智能目标。其中，绿色控制是在运动中实现生存和完成对抗的必要保障，本报告将从“节能、节时、省心、省力”简述绿色控制的四个核心要素。

 柴天佑

柴天佑，中国工程院院士，控制理论与控制工程专家，IEEE Life Fellow, IFAC Fellow。曾任国际自动控制联合会（IFAC）技术局成员及IFAC制造与仪表技术协调委员会主席(1996-1999)，国家自然科学基金委员会信息科学部主任（2010-2018），《自动化学报》主编。现任东北大学学术委员会主任（2011-），流程工业综合自动化国家重点实验室主任，国家冶金自动化工程技术研究中心主任。

长期从事复杂工业过程控制、优化和综合自动化与智能化、基于新一代信息技术的优化决策与控制一体化工业智能系统研究。提出了多变量自适应解耦控制理论与方法，建立了生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论与方法；主持研发了智能解耦控制技术及系统、重大耗能设备智能运行反馈控制技术及系统、生产全流程智能优化控制技术及系统和综合自动化系统，并成功应用于流程工业，取得了显著的社会经济效益。以第一完成人获国家自然科学二等奖、国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖共五项，省部级特等奖、一等奖十三项；两次获得全国五一劳动奖章，2002年获何梁何利基金科学与技术进步奖，2003年获辽宁省科技功勋奖，2005年获全国先进工作者荣誉称号，2010年获第一届杨嘉墀科技奖一等奖。2007年在IEEE系统与控制联合会议上被授予控制研究杰出工业成就奖，2017年获亚洲控制协会Wook Hyun Kwon 教育奖。

报告题目：复杂工业过程运行决策自学习自优化智能系统

摘要：本报告综述了工业过程运行优化与运行决策研究现状，分析了复杂工业过程运行优化决策面临的挑战难题。在分析运行人员的复杂工业过程运行决策行为的基础上，将运行优化与运行决策与深度学习融合与协同，提出了复杂工业过程运行决策自学习自优化方法，包括系统辨识与深度学习相结合的工业系统运行决策过程的数字孪生模型、数字孪生与强化学习相结合的过程控制系统设定值自优化决策算法。将工业互联网的端边云协同技术与PLC控制系统相结合，研制了工业过程运行决策智能系统，并在选矿关键设备—高压辊磨成功应用。该系统安全、可靠与优化运行，取得显著的节能减排效果。最后，提出了工业过程运行决策智能化研究方向需要进一步深入研究的内容。

 钱锋

钱锋，中国工程院院士，自动控制和过程系统工程专家。现任华东理工大学教授，国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家，能源化工过程智能制造教育部重点实验室主任。国家智能制造专家委员会副主任，中国仪器仪表学会副理事长。曾获得国家教学成果一等奖、5项国家科技进步二等奖、16项省部级科技奖励一等奖等45项省部级科技奖励，授权国家发明专利88项，登记国家计算机软件著作权244项，获得4项中国专利优秀奖，出版专著6部、发表SCI/EI收录论文380余篇。

报告题目：双碳目标下能源供给和流程制造智能调控——AI赋能新型能源系统和流程制造要素配置

摘要：我国是世界第一大制造业国家，也是全球最大的能源消费国，碳排放总量居世界第一。煤基能源供给和流程制造作为典型的高耗能、高排放行业，是实现“双碳”目标的主战场。报告针对我国能源供给和流程制造领域面临的诸多挑战，探讨了“双碳”目标下数字化转型发展存在的问题和突破的途径。报告首先分析了火电、钢铁、建材、化工等行业碳排放现状，阐述了加快工业领域低碳工艺革新和数字化转型的重要意义。接着，深入剖析了能源供给和流程制造绿色低碳发展存在的问题与挑战，指出AI赋能新型能源系统和流程制造生产要素配置、加快数字化转型，是实现“双碳”战略目标的重要抓手。报告进一步给出了能源供给和流程制造数字化转型的突破路径和建议：一是开展新型能源系统多尺度智能协同调控，最大能力消纳新能源，实现能源供给的转型和变革；二是推进全生命周期碳排放管理，实现流程工业低碳绿色智能制造；三是充分挖掘能源及碳排分布信息，实现城市智慧能源一体化管控。报告最后指出，围绕国家战略，牢牢把握数字化转型和绿色低碳转型的重大机遇，聚焦能源供给和流程制造与工业互联网深度融合，充分发挥 AI 赋能新型能源系统和流程制造生产要素的创新性配置作用，全方位、全角度、全链条推动能源供给和流程制造高质量发展，助力绿色低碳城市精细化治理，抢占数字经济与实体经济深度融合新赛道。

 陈虹

陈虹，国家杰出青年科学基金获得者，同济大学长聘特聘教授，IEEE Fellow，中国自动化学会会士，中国汽车工程学会会士。曾任吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室主任，现任同济大学电子与信息工程学院院长，兼任中国自动化学会车辆控制与智能化专委会主任委员等。浙江大学过程控制及自动化仪表专业获工学学士和工学硕士学位，德国斯图加特大学获工学博士学位。主持国家自然科学基金重大项目“极限工况下汽车主动安全协同控制及应用验证”、国家重点研发计划项目“自动驾驶电动汽车测试与评价技术”和“自进化学习型自动驾驶系统关键技术”等项目。主要研究方向为预测优化控制、汽车控制与自动驾驶。

报告题目：汽车低碳行驶的“智汇”之路

摘要：在人工智能和万物互联兴起的智能时代，泛在感知、泛在计算、机器学习等智能要素为汽车低碳行驶提供了新的机遇。然而，汽车低碳节能并非智能要素简单堆砌而自然达成，需要数据、算力、算法与场景的深度融合，即“智汇”的过程。本报告通过实践案例，介绍汽车“智汇”节能的探索路径，分享探索中的乐趣与收获。

 李少远

李少远，青岛科技大学副校长，国家杰出青年科学基金获得者，上海交通大学讲席教授，主要研究方向为网络化分布式系统的自适应预测控制、满意优化控制和生产全过程系统的优化控制，主要成果获得2006年上海市自然科学一等奖(第一完成人)，2010年获得首届杨嘉墀科技奖二等奖，2016年中国自动化学会自然科学一等奖(第一完成人)，2017年国家自然科学二等奖(第二完成人)，2017年上海市教学成果特等奖(第一完成人)，2018年国家级教学成果一等奖(第一完成人)。2022年上海市科技进步一等奖(第一完成人)，2008年获得国家杰出青年基金资助，入选“万人计划”国家级教学名师。

报告题目：面向大规模定制的协同感知与柔性调控理论与方法

摘要：当前工业生产系统基本上实现了单元装置的自动化，且随着网络信息技术的不断进步，单元装置的智能化水平也在快速发展，面向大规模定制工业生产，原材料与市场需求动态时变等对于生产系统造成波动及效益影响等主要因素，利用工业互联网技术解决大规模生产中各环节的全要素感知和协同优化，探索了新的针对大规模定制网络化生产制造系统的高弹性、高敏捷性的分布式优化决策方法，建立了敏捷响应与弹性供给的生产链调控技术与方法体系，实现生产系统优化调控的理论方法。

 王龙

王龙，北京大学教授、长江学者、博士生导师，是“新世纪百千万人才工程”国家级人选、国家杰出青年科学基金获得者。1992年于北京大学获得理学博士学位。1993年在加拿大多伦多大学电子与计算机工程系作博士后（合作导师：B. A. Francis），1995-1997年获德国洪堡基金资助在德国宇航中心机器人研究所进行合作研究（合作导师：J. Ackermann）。近年来，王龙教授主要从事复杂系统智能控制、机器人动力学与控制、博弈决策与群体智能等方面的研究工作，获得国家自然科学奖（两次）、国家教委霍英东奖（一等奖）、教育部自然科学奖（一等奖）、国家教委科技进步奖（一等奖）、第一届Ho Outstanding Paper Award、第一届关肇直控制理论奖等多项奖励。王龙教授目前担任《控制理论与应用》、《智能系统学报》、《控制与决策》、《机器人》、《信息与控制》等杂志编委、北京大学系统与控制研究中心主任、中国仿真学会智能物联系统专业委员会主任、北京人工智能学会副理事长、国家出国留学基金评审专家等。

报告题目：大系统控制与智能决策

摘要： 展现复杂系统控制理论的重要进展和里程碑，包括复杂大系统的固定模特性、分散与递阶控制、混杂系统的几何分析方法和能控性判据，探讨在网络化、智能化、人机协同、内外双闭环、信息和物理系统相融合的新时代控制理论研究的新特征和新范式，指出“控制+博弈+学习”是新一代智能控制理论的核心内容（Long WANG, Feng FU, Xingru CHEN, Mathematics of multi-agent learning systems at the interface of game theory and artificial intelligence, SCIENCE CHINA Information Sciences, June 2024）；还进一步探究了“控制+博弈+学习”的最小模型问题、群体博弈的可控性、可观性、鲁棒反馈策略、事件驱动机制、博弈序列辨识、群体行为的Ohtsuki判据和Allen判据、预测不准原理、群体智能的基本问题等。

 倪晖

倪晖，博士，现任北京清大科越股份有限公司合伙人，高级副总裁，新技术研究院院长。在2002-2012年间，曾任全球最大最先进的电力市场运营机构PJMInterconnections高级工程师，高级项目总监，市场技术总监，获得总统奖；2012年加入埃森哲，作为亚太区智能电网事务高级总监，为亚太区公用事业机构提供安全性和经济性共赢的解决方案；2015-2017年担任乾程电力集团有限公司总裁；2017年至今加盟于清大科越公司，拥有20余年能源行业相关经验，从最初的负责电力市场调度、交易管理、智能电网技术研发以及应用，领导执行多个清洁、智慧能源综合利用项目的落地实施，到之后为大型央企、国企、民营企业提供从智能电网调度、电力市场交易到城市绿色可持续发展、智慧能源物联网在内的全产业链高品质产品及服务，在国家电网、南方电网、内蒙电网等30多个网省电力公司以及300多绿色发用电企业获得实用化应用，核心产品的市场推广覆盖率达70%。

倪先生拥有美国亚利桑那州立大学获得电气工程博士学位，师从美国工程院院士G.Heydt教授，共同取得多项国际领先研究成果。同时还获得沃顿商学院在职MBA 证书。倪晖先生曾应邀为美国国会、世界能源理事会和美国布鲁金斯学院提供智慧城市、能源可持续发展战略咨询。

报告题目：新技术驱动下综合智慧能源新兴业务模式的探索与实践

摘要：我国能源发展处于重大战略转型期，国家大力推进能源生产消费革命，全面推进供给侧结构性改革，不断深化能源体制机制改革清洁低碳、安全高效的能源体系日渐成熟完善。随着数字化技术(包括超级计算、数据分析、物联网、区块链、人工智能、数字孪生等)依托“云”网络的广泛应用，以及储能技术的持续进步和可再生能源的成本下降，能源生产与消费方式将变得智能化、灵敏化和低碳化。大力拓展源网荷储协同调控的新兴业务模式是必然趋势，同时，虚拟电厂是综合智慧能源新兴业务模式的重要体现，在绿色能源转型方面发挥重要作用。

 叶得军

叶得军，现任上海陕耀新能源发展有限公司董事长，上海氢洋科技有限公司创始人；西安交通大学电子工程学士/上海交通大学应用物理硕士，哈佛商学院EMBA。西安交通大学产业顾问，中信咨询特聘新能源专家，长三角（昆山）国际低碳产业创新园区特聘专家。历任无锡尚德电力有限公司副总裁（分管全球销售，电站开发投资）；亚玛顿太阳能电站基金创始合伙人，阳光长江投资有限公司（三峡海外新能源投资平台）CEO。

1996年开始进入太阳能光伏产业，从事新能源行业20余年，具有丰富的从业经历和广泛的业界资源，与多家央企、国企、世界500强和上市公司的合作，以及海外拓展经历，工作访问过全国31个省份，全球50多个国家，国际经验丰富，熟悉东西方文化。

报告题目：氢能源与低空经济

摘要：随着全球对环境保护和可持续发展的日益重视，低碳经济已成为发展的重要方向。低空经济，作为新兴的战略性产业，涵盖了从载人飞行器到无人机的广泛应用，包括城市管理、电力巡检、国土测绘、农林植保、消防以及物流运输等多个领域。然而，当前低空飞行器主要依赖锂电池作为动力源，其续航能力和环境适应性存在局限性。氢能源作为一种清洁、高效的能源形式，具有高热值、零排放等优势，被视为替代传统化石燃料的重要选项。

END