特邀多位重量级嘉宾作主题报告，分别是中国自动化学会会士、监事长，中国科学院自动化研究所研究员。报告将围绕智能技术赋能教育创新的前沿趋势与实践路径展开分享，为与会者带来高水平的思想盛宴与前瞻视野。详情请查看。

  2025中国自动化和AI教育大会精心设置了五场平行会议，涵盖多个前沿领域：自动化领域智能学科建设与人才教育培训、重构人工智能教育新生态、中小学人工智能科普与实践大讲堂、自动化和AI卓越工程师培养、职业教育数字化教学成果与实践。会议将聚焦智能时代教育创新与人才培养的最新趋势，深入探讨学科建设、教学模式创新、产教融合等关键议题，为与会者提供开放、包容的交流平台，促进教育界与产业界的深度对话与协同合作，一同推动AI时代的教育变革与人才教育培训体系优化。详情请查看。

  【2025中国自动化和AI教育大会·高峰对话】数字化教师发展：新质教育力的人才锻造机制

  2025中国自动化和AI教育大会高峰对话环节以“数字化教师发展：新质教育力的人才锻造机制”为主题，邀请北京航空航天大学、安徽大学、哈尔滨工程大学、杭州电子科技大学、山东科技大学、 北京信息科技大学、广东工业大学、中原工学院八所国内知名高校校长，深度破解教师数字能力培养关键难题。详情请查看。

  中国自动化大会是由中国自动化学会主办的国内最高层次的自动化、信息与智能科技领域的大型综合性学术会议，2025中国自动化大会将于2025年10月10日-12日在哈尔滨召开，此次中国自动化大会由哈尔滨工程大学和哈尔滨工业大学共同承办。详情请查看。

  第16届IFAC人机系统国际会议(The 16th IFAC Symposium on Analysis, Design and Evaluation of Human – Machine Systems，IFAC HMS 2025)将于2025年11月18-21日在北京举办。本次会议旨在打造全球领先的学术交流与科学技术创新国际平台，汇聚全世界内的卓越学者、资深研究员及行业翘楚，共同呈现人机系统领域(包括人机交互、具身智能、机器人、脑机接口等热点领域)的前沿突破性科技进展。会议形式丰富多样，包括知名专家的大会报告、特邀报告、专题研讨、圆桌论坛以及海报展示等。详情请查看。

  【重要通知】第二届中国具身智能与系统大会（CEAIS 2025）合作单位招募正在进行中！

  由中国自动化学会主办，中国自动化学会具身智能专业委员会、人机混合增强智能全国重点实验室、西安交通大学共同承办，清华大学、同济大学、北京理工大学、吉林大学和中关村智用AI研究院联合协办的第二届中国具身智能与系统大会（CEAIS 2025）将于2025年11月1日（周六）在陕西西安建国饭店举办。大会预计参会规模将达到1000人，包括10余位院士、资深专家及企业界人士。现大会组委会诚挚邀请人工智能等相关领域企业及机构参与合作，共襄盛举！ 详情请查看。

  由清华大学牵头起草的标准《区块链链上链下可信交互框架》（JH/CAA 004-2025）已完成征求意见稿，现面向社会公开征求意见。详情请查看。

  8月2日至6日，由中国自动化学会和国际自动控制联合会联合主办的第23届国际航空航天控制会议在哈尔滨举行。会议由哈尔滨工业大学和北京控制工程研究所联合承办。本次会议创造了国际航空航天控制会议投稿数量最多、录用文章最多、参会人数最多等多项新纪录，取得圆满成功。

  2025年8月4日-6日，第二届社会智能大会在兰州成功举办。大会以“智能驱动 · 社会创新：复杂系统下的协同治理新范式”为主题，设立11场大会报告及6个平行论坛。大会共吸引来自学术界、产业界140余位专家、学者、学生参会，为社会智能领域的学术研究和技术应用提供了一个高水平的交流平台。详情请查看。

  为深入贯彻《国家标准化发展纲要》精神，落实中国科协团体标准化工作提质升级部署，加快自动化、信息与智能科技领域科技成果向标准转化，2025年8月13日，中国自动化学会线上组织召开《火电厂智能化水平评价导则》标准立项评审会。详情请查看。

  郑州大学Mingliang Xu教授团队最新研究：通过多教师强制知识蒸馏提升二维数组指针网络的泛化能力

  异构容量车辆路径问题（HCVRP）是组合优化中的一个NP难问题，其核心在于以最低成本为不同容量的车辆规划高效路线，满足各类客户的需求。近年来，诸如二维数组指针网络（2D-Ptr）等强化学习方法，通过将多个智能体的并发选择建模为一系列连续动作，在决策速度上表现卓越。然而，这些基于学习的模型通常在泛化能力上存在不足，无法在不需要重新训练的情况下无缝适应车辆或客户数量变化的新场景。受多教师知识蒸馏技术的启发，我们提出了一种通过多教师强制知识蒸馏提升2D-Ptr泛化能力的方法。我们第一步在不同设置下训练了12个独特的2D-Ptr模型作为教师模型。随后，我们随机选择一个教师模型和一批问题实例，着重关注该教师模型表现最佳的实例。该教师模型解决这些实例后，生成高奖励的动作序列以指导知识向学生模型的转移。我们在四个不同的数据集上进行了严格的评估，每个数据集包含四个不同规模的HCVRP实例。实验根据结果得出，所提出的方法在计算效率和解决方案质量方面均优于现有的基于学习的方法。详情请查看。

  在系统分析与控制中，我们第一步需要建立能描述系统行为的数学模型。然而，模型中的许多参数难以通过机理或直接测量获得，一定要通过实验数据来估计，这样的一个过程称为系统辨识。辨识的第一步是确保参数的可辨识性——即参数是不是能够通过输入输出数据被唯一确定。如果参数不可辨识，那么无论实验设计得多好、算法多先进，都没办法得到可靠的估计结果。然而，可辨识性只能回答“是”或“否”，无法告诉我们辨识某个模型的参数到底有多“难”。在实际应用中，我们常常遇到一种“松懈”现象：即使参数发生了很大的变化，系统的输出可能只有微乎其微的改变。这种微小的变化很容易被测量噪声所淹没，导致该参数即便理论上可辨识，实际上却极难精确估计。因此，度量参数辨识的难易程度至关重要。详情请查看。

  前向安全的SM9密文等值测试 张健龙, 赖建昌, 黄欣沂, 陈立全, 韩金广

  密文等值测试能有效解决密态数据没有办法进行底层明文比较的问题，在数据库分区、加密数据统计、去重存储等方面发挥着重大作用。前向安全的密文等值测试保证了只有在指定时间之前生成的密文才能进行相对有效的等值测试，如果密文中的时间不小于陷门中指定时间，则无法测试成功，进一步保障了后续生成密文中的数据隐私。SM9标识密码现在已经成为我国商用密码行业标准和国家标准，大范围的应用在金融、政务等领域。然而现有基于SM9的密文等值测试方案没办法实现前向安全性，即前期生成的陷门可用于测试任意时间点生成的密文，不满足特殊应用对自主性和前向安全性的等值测试需求，阻碍了SM9密码算法的推广。详情请查看。

  北京航空航天大学段海滨教授团队利用改进鸽群优化技术实现了无人机集群跟踪围捕运动目标能力的有效提升

  针对无人机集群编队在跟踪围捕运动目标过程中，编队的大小和高度不能自适应变化易使目标逃出包围圈的问题，提出了一种基于改进鸽群优化(PIO)算法的运动目标围捕控制框架。通过观察分析自然界生物的协同捕猎行为，提出了跟踪围捕变速运动目标的变编队围捕控制策略;为使基于方位信息的分布式控制参数最优，针对PIO算法容易陷入局部最优的缺陷提出了改进PIO算法。仿真测试根据结果得出，在本文围捕控制框架下无人机集群能在完成运动目标围捕的基础上实现编队大小、高度可变。与传统仿生智能算法相比，改进PIO优化控制参数能快速收敛并达到更优解，逐步提升了无人机集群编队围捕的控制品质，验证了本文方法的有效性。详情请查看。返回搜狐，查看更加多