首先由中國自動化學會副秘書長東南大學孫長銀教授致辭。孫教授代表學會對各位參會代表表示了熱烈的歡迎，并簡要介紹了此次講習班的主題及內容，希望大家能在相互交流中有思想火花的碰撞，能從中有所收獲。
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第一位進行報告的嘉賓是美國羅德島大學何海波教授。何教授為大家帶來題為“Learning: From Shallow to Deep”的報告，報告旨在回顧和討論最近在learning方面的研究進展，重點闡述learning由淺層到深層的一些關鍵特征。何教授以強化學習為核心的Google AlphaGo/AlphaGo Zero為例，展示了如何開發一個深度強化學習系統，以改善學習和決策過程。在報告過程中，何教授展示了大量的應用程序，這些廣泛而深遠的應用程序跨越不同的領域。在報告結束前夕，何教授向各位專家學者提出幾個基本問題，以鼓勵大家就這方面進行認真的討論和思考。
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隨后由西安交通大學薛建儒教授為大家帶來題為“無人車自主運動決策的探索與實踐”的報告。無人車的自主運動決策必須同時考慮環境感知與理解的不確定性和運動控制的不確定性。隨著研究深入，經典的分層架構即行為決策-運動規劃-運動控制越來越表現出計算效率低、環境適應性差、自學習能力不足等問題，尤其在應對復雜交通環境時遠遠不及人類駕駛員。面對這些問題，薛教授首先綜述無人車自主運動決策的研究進展及面臨的主要挑戰，然后結合團隊多年來在無人駕駛領域的探索與實踐，探討開放、真實交通環境中無人車自主運動決策的前沿技術。報告的最后，薛教授通過幾段無人車未知路障行駛視頻，更直觀地向各位專家學者展示了目前團隊的研究成果。
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第三位進行報告的嘉賓是中科院深圳先進技術研究院研究員吳新宇教授。吳教授為大家帶來題為“人機共融可穿戴外骨骼機器人系統”的報告。可穿戴外骨骼機器人能幫助下肢失能人群恢復站立、行走等能力，擴大活動范圍。首先，吳教授展示了外骨骼機器人當前的研究現狀與面臨的問題。其次，吳教授重點闡述了其研究的主要內容。吳教授研究了基于腦機接口的穿戴者下肢運動模式決策意圖的獲取方法，提高現有低通量腦機接口的信息傳輸效率；構建復雜行走環境下的多模感知與步態模式規劃模型，將影響步態模式的人體因素與環境因素綜合融入模型，提高步態模式的適應性；建立復雜行走環境下的下肢外骨骼機器人自主決策機制，提高機器人系統的自適應能力；融合人的決策意圖與機器人自主決策，建立以人為中心的人-外骨骼-環境融合決策機制，有效提高人機混合智能系統對復雜環境的適應能力，擴大外骨骼機器人的應用場景。最后，吳教授給出了多個外骨骼機器人助力行走的相關視頻。
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上午最后一個為大家帶來報告的是清華大學李力副教授。李教授所作報告題目為“On the crossroad of artificial intelligence: A revisit to Alan Turing and Norbert Wiener”。李教授簡略回顧了人工智能70年發展中圖靈和維納對于如何實現人工智能的不同看法，并討論了沿著維納的想法前進過程中，最近10年的新成果，以及未來的發展方向。
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下午第一位做報告的嘉賓是中國科學院自動化研究所研究員程龍教授。程教授的報告題目為“神經動力方法求解優化問題及其在機器人中的應用”。 針對帶有不等式和等式約束的非光滑凸優化問題，程教授提出了一種基于神經動力方法的求解器。利用鞍點定理證明了神經網絡的平衡點能夠滿足最優解性質，同時神經網絡的狀態最終會收斂到其平衡點，從而求解優化問題。最后，程教授給出了基于神經動力求解器的優化問題求解方法在雙冗余機器人搬運工件和多機器人最優編隊方面的應用例子。
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接下來由北京科技大學賀威教授作題為“柔性關節機器人智能控制方法與應用”的報告。賀教授的報告重點討論了柔性關節機器人智能控制系統的研究進展。首先，賀教授從解決柔性關節機械臂的精準跟蹤控制問題切入，介紹了一種能為Baxter機器人智能控制系統提供精準跟蹤控制保障的控制算法。其次，賀教授把精準跟蹤控制問題擴展到協同任務中，介紹了基于Baxter機器人的雙臂協同控制系統。為提升機器人智能控制系統的柔順性，介紹了柔性關節機器人的阻抗控制系統。為提升機器人智能控制系統的安全性，介紹了基于柔性關節機器人的自主避障系統。為增強機器人智能控制系統的功能，介紹了基于Baxter機器人的智能分揀系統以及人與機器人之間的物體交接系統。最后賀教授對該方向進行了研究和展望。
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下午第三位為大家帶來報告的是安徽大學張興義教授，張興義教授帶來報告的題目為“Multi-objective evolutionary algorithms for solving complex optimization problems”。近二十年來，多目標進化算法已被證實是解決現實世界中復雜網絡、物流、機器人等多種優化問題的有效技術，但在處理復雜優化問題時仍有許多工作值得進一步研究。此次報告，張教授首先簡要介紹了多目標進化算法，然后重點介紹了最近提出的一些解決復雜優化問題的多目標進化算法。
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最后一個報告為東南大學孫長銀教授作題為“從“智能控制”到“控制智能”---- From Hype to Hope”的報告。孫教授首先介紹了“智能控制”和“控制智能”這兩個概念。“智能控制”是采用智能化理論和技術驅動智能機器實現其目標的過程。“控制智能”是有效融合大數據、云計算下自主體感知、認知、控制與行為于一體，在復雜惡劣環境下表現出與人類相當或超越人類的能力，無人車、無人機和機器人等是其重要載體。接下來，孫教授指出了目前面臨的主要挑戰包括：（1）從確定條件下智能控制向非確定條件下自主智能的跨越；（2）從“大數據小任務”向“小數據大任務”的跨越；（3）從單個自主智能體向群體協同智能體的跨越這三個方面。最后，孫教授列舉了一些智能控制應用的例子。
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東南大學 供稿
