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中國科協(xié)7月9日向媒體發(fā)布信息說，第二十七屆中國科協(xié)年會備受矚目的“具身智能機器人”“模式識別與人工智能前沿探討”“智能化時代的復雜系統(tǒng)控制與決策”三場專題論壇，均由中國自動化學會承辦并于近日在北京順利舉辦。

“具身智能機器人”專題論壇聚焦具身智能機器人自主性與智能演進等前沿議題，來自人工智能、機器人學、控制理論、機器視覺等跨學科、跨領域的專家學者代表相聚論壇，共同探討該技術在智能制造、智慧醫(yī)療、自動駕駛及家庭服務等領域的變革性應用與發(fā)展路徑。

中國自動化學會監(jiān)事、中國科學院沈陽自動化研究所研究員于海斌院士擔任論壇主席，他深入剖析具身智能機器人在復雜動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)自主有效行動所面臨的挑戰(zhàn)與突破方向，強調(diào)其在推動產(chǎn)業(yè)變革中的核心作用，并重點介紹《機器人》期刊的最新動態(tài)與發(fā)展愿景。

論壇上，北京空間飛行器總體設計部、安徽大學、同濟大學、北京航空航天大學、南開大學、北京航空航天大學、西安交通大學、上海交通大學、中山大學、清華大學等多位專家學者，分別以“基于觀測能力定量表征的序列圖像自主導航技術”“試錯驅動具身智能學習與進化”“汽車駕駛自動化”“基于融合仿生的多模態(tài)智能攀巖機器人”“雙重欠驅動飛行吊運系統(tǒng)建模與控制”“鷹鴿群智啟發(fā)的無人機群組決策演化控制”“具身智能的挑戰(zhàn)與邊界：物理世界模型構建與因果推理”“機器人視覺導航與操作”“因果價值驅動的具身感知-規(guī)劃-執(zhí)行世界模型”“基于三維世界模型的機器人操作”“具身小腦：柔性連續(xù)體機器人通用控制”為題作報告。

論壇還以“具身智能技術的場景應用、痛點與發(fā)展前景”進行圓桌對話，跨領域專家深入交流具身智能在特定場景落地的機遇與挑戰(zhàn)，共同研討具身智能機器人未來發(fā)展的突破方向。

中國自動化學會稱，本次“具身智能機器人”專題論壇促進多學科深度交叉融合，并在具身智能機器人自主性與智能演進等核心議題上凝聚重要共識。

“模式識別與人工智能前沿研討”專題論壇上，專家學者與企業(yè)代表深入交流模式識別與人工智能領域的發(fā)展方向，助力新質生產(chǎn)力培育和學科交叉融合。

論壇報告環(huán)節(jié)，中國自動化學會特聘顧問、湖南大學教授王耀南院士，華為技術有限公司田奇教授，中國自動化學會副理事長、清華大學周杰教授，大連理工大學盧湖川教授，北京交通大學于劍教授，清華大學黃民烈教授，天津大學胡清華教授，華中科技大學白翔教授，分別作“情智兼?zhèn)涞木呱碇悄軝C器人”“面向任意稀疏數(shù)據(jù)的3D/4D內(nèi)容創(chuàng)建”“無人系統(tǒng)視覺感知”“視覺內(nèi)容感知生成”“具身模式識別中的理論挑戰(zhàn)”“情智兼?zhèn)涞木呱碇悄軝C器人”“大規(guī)模復雜任務的社會化學習：理論、算法與應用”“人工智能輔助的甲骨文破譯方法”等專題報告

圓桌討論環(huán)節(jié)，與會專家學者圍繞多模態(tài)大模型與生成式人工智能中的“新趨勢”與“新挑戰(zhàn)”展開深入研討，重點聚焦大模型時代模式識別領域科研范式和人才培養(yǎng)的轉型，垂類多模態(tài)大模型的構建路徑與落地實踐，多模態(tài)視覺語言動作模型在具身智能領域的應用挑戰(zhàn)，生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、局限性與應對策略，以及多模態(tài)大模型骨干網(wǎng)絡的發(fā)展趨勢、知識圖譜與知識增強技術在生成式任務中的融合方式與推理能力提升路徑等熱點問題，為推動人工智能技術創(chuàng)新、場景落地與高層次人才建設提供前瞻思路與實踐方向。

“智能化時代的復雜系統(tǒng)控制與決策”專題論壇上，來自高校、科研院所專家學者及領軍企業(yè)代表齊聚一堂，共同探討智能控制、高端裝備、空天科技等領域的最新研究進展與技術突破。

在論壇報告環(huán)節(jié)，華南理工大學、上海交通大學、中南大學的三位專家分別圍繞“大小模型協(xié)同創(chuàng)新技術與邊緣智能應用”“在軌服務航天器制導導航與控制技術的進展與展望”“工業(yè)智能賦能新質生產(chǎn)力發(fā)展初探”作主旨報告，并與參會代表互動交流。

該論壇設置兩個分論壇，分別針對智能化時代的航空航天技術前沿、智能化時代的高端裝備控制技術前沿核心議題展開研討。

中國自動化學會認為，“智能化時代的復雜系統(tǒng)控制與決策”專題論壇通過學術觀點的深度碰撞與交融，為構建中國在智能化時代的核心競爭力體系、打造科技創(chuàng)新策源地與新質生產(chǎn)力引擎，提供了堅實的學術支撐與前沿洞見。