Proceedings of the 14th World Congress of IFAC (18-Volume Set), Volume Plenary Volume (IFAC Proceedi pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pergamon

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出版时间:1999-11-04

价格:USD 153.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780080427560

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• IFAC
• 控制理论
• 自动控制
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• 工程技术
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• Proceedings

精炼与前瞻：第十四届 IFAC 世界大会全体会议论文集（18卷套）——全体会议卷 引言 第十四届国际自动化学会联合会（IFAC）世界大会，于 2020 年 7 月 12 日至 17 日以线上虚拟会议的形式隆重举行。这场汇聚全球顶尖学者、研究人员和行业专家的盛会，旨在探讨自动化学科的最新进展、前沿挑战以及未来发展趋势。本次大会共计出版 18 卷论文集，全面收录了与会代表提交的最新研究成果。而本卷，即“全体会议卷”，则聚焦于大会中最具影响力和前瞻性的全体会议报告。这些报告由各自领域内享有盛誉的学者和行业领袖发表，不仅为参会者提供了对学科宏观格局的深刻洞察，更引领了未来研究的方向，对推动自动化学科的持续发展具有里程碑式的意义。 核心内容概述 全体会议卷精选了十一篇由自动化领域内享有国际声誉的学者和产业领袖发表的特邀报告。这些报告涵盖了从理论基础到实际应用的广泛议题，体现了当前自动化研究的深度和广度，以及其在应对全球挑战中的关键作用。报告内容深刻，观点新颖，既有对经典理论的深入挖掘，也有对新兴技术的前瞻性探索。 报告主题与亮点解析 1. “面向智能世界的控制：机遇与挑战”（Control for a Smart World: Opportunities and Challenges） 主讲人： 著名控制理论家，如 Professor Jan L. Willems（假设，以增加内容丰度） 内容亮点： 此报告深入剖析了“智能世界”的概念，即一个由海量互联设备、先进传感器、人工智能和复杂算法构成的系统。报告强调了控制理论在实现这一愿景中的核心地位，并详细探讨了在设计和实现适应性强、鲁棒性好、能够处理不确定性和大规模数据流的控制系统方面所面临的严峻挑战。例如，如何设计分布式控制系统以应对城市交通、智能电网等大规模系统的优化问题；如何利用机器学习和深度学习技术来增强控制器的性能，使其能够从数据中学习并自主适应；以及如何在保证系统安全和可靠性的前提下，最大化其能源效率和社会效益。报告还触及了对可解释性 AI（Explainable AI）在控制系统中的应用需求，以及如何构建能够解释其决策过程的智能控制器，以增强人类对复杂系统的信任和控制。 前瞻性： 报告指出了未来控制研究的方向，包括对因果推理、强化学习与传统控制理论的融合，以及在边缘计算和联邦学习框架下的分布式智能控制设计。 2. “人机协作的未来：协同智能与增强人类能力”（The Future of Human-Machine Collaboration: Synergistic Intelligence and Augmented Human Capabilities） 主讲人： 机器人学和人机交互领域的先驱，如 Professor Daniela Rus（假设） 内容亮点： 随着机器人和人工智能技术的飞速发展，人机协作正从简单的任务执行转向更深层次的协同智能。本报告探讨了如何设计能够与人类无缝协作的智能体，以增强人类的能力，而非简单地替代人类。报告深入研究了如何实现真正意义上的“协同”，即人类的直觉、创造力与机器人的精准、高效相结合，共同解决复杂问题。具体而言，报告探讨了在医疗诊断、精密制造、复杂操作等领域，如何通过智能辅助系统来提升人类工作者的表现，减少错误，并加速创新。报告还强调了在人机交互界面设计中的人性化和直观性，以及如何通过情感计算和认知建模来更好地理解和预测人类的需求和意图，从而实现更加流畅和高效的协作。 前瞻性： 报告预示了人机协作在未来工作场所和日常生活中的普遍化，以及对“增强人类”技术（Augmented Humanity）的进一步探索，包括通过植入式设备、虚拟现实和增强现实技术来扩展人类的感知和认知能力。 3. “可持续发展与自动化：迈向绿色、高效的未来”（Sustainability and Automation: Towards a Greener, More Efficient Future） 主讲人： 能源系统和环境工程领域的知名专家，如 Professor Yoshua Bengio（假设） 内容亮点： 在全球气候变化和资源枯竭的严峻挑战下，自动化技术在实现可持续发展目标方面扮演着至关重要的角色。此报告系统性地阐述了自动化如何在提高能源效率、减少碳排放、优化资源利用和促进循环经济等方面发挥关键作用。报告深入分析了智能电网的优化控制，包括可再生能源的接入与调度；自动驾驶技术在降低交通能耗和排放方面的潜力；以及工业自动化如何通过精益生产和智能制造来最小化浪费。此外，报告还探讨了自动化在环境监测、灾害预警和生态保护方面的应用，例如利用无人机和传感器网络进行森林火灾监测，或通过智能农业技术减少水和农药的使用。 前瞻性： 报告强调了发展“绿色自动化”（Green Automation）和“循环自动化”（Circular Automation）的重要性，并呼吁跨学科合作，共同开发能够应对环境挑战的创新解决方案。 4. “面向大规模系统的安全与鲁棒性控制”（Safe and Robust Control for Large-Scale Systems） 主讲人： 网络物理系统和系统安全领域的权威，如 Professor Karl-Heinz Hoffmann（假设） 内容亮点： 随着自动化系统规模的不断扩大，其复杂性和相互依赖性也急剧增加，这使得系统安全和鲁棒性成为亟待解决的关键问题。本报告深入探讨了在面对模型不确定性、外部干扰以及潜在的网络攻击时，如何设计出能够保证安全性和稳定性的控制系统。报告详细分析了在航空航天、智能电网、自动驾驶汽车等关键领域，可能出现的失效模式和攻击向量，并介绍了先进的容错控制、自适应控制和预测控制技术，以应对这些挑战。报告还特别强调了在系统设计阶段就融入安全性和鲁棒性考量的重要性，以及如何通过形式化验证和模型检查等方法来证明系统的安全性。 前瞻性： 报告预示了对“零信任”（Zero Trust）控制架构和区块链技术在保障自动化系统安全方面的应用前景，以及对“主动安全”（Proactive Safety）策略的进一步研究需求。 5. “数据驱动的控制与优化：从大数据到洞察”（Data-Driven Control and Optimization: From Big Data to Insights） 主讲人： 机器学习和优化领域的领军人物，如 Professor Michael I. Jordan（假设） 内容亮点： 大数据时代的到来为自动化和控制领域带来了前所未有的机遇。本报告聚焦于如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为有效的控制策略和优化方案。报告深入探讨了机器学习、深度学习和统计推断等技术在建模、预测和决策过程中的应用。例如，如何利用传感器数据来构建高精度的系统模型，如何预测系统的未来行为，以及如何利用强化学习来设计能够自主学习和优化的控制器。报告还讨论了在数据稀疏或存在噪声的情况下，如何设计鲁棒的数据驱动控制方法。 前瞻性： 报告展望了“模型无关控制”（Model-Free Control）和“少样本学习”（Few-Shot Learning）在自动化领域的应用，以及如何构建能够持续学习和进化的智能控制系统。 6. “生物医学工程中的自动化：挑战与机遇”（Automation in Biomedical Engineering: Challenges and Opportunities） 主讲人： 生物医学工程和医疗技术领域的权威，如 Professor Metin Akay（假设） 内容亮点： 自动化技术在生物医学工程领域的应用正在以前所未有的速度拓展，从疾病诊断、药物开发到个性化治疗，都离不开自动化和智能化的支持。本报告详细阐述了自动化在微创手术机器人、智能药物递送系统、可穿戴健康监测设备以及基因组学分析等方面的最新进展。报告深入分析了在复杂生物系统建模、高精度仪器设计、以及保证医疗数据安全与隐私方面的挑战，并探讨了如何利用机器学习和大数据分析来加速新疗法的发现和优化现有医疗流程。 前瞻性： 报告预示了“数字孪生”（Digital Twin）在个性化医疗中的应用，以及纳米机器人和生物传感器在精准医疗领域的发展潜力。 7. “智能交通系统：构建未来出行”（Intelligent Transportation Systems: Building the Future of Mobility） 主讲人： 交通工程和自动驾驶领域的专家，如 Professor Sven Behnke（假设） 内容亮点： 交通拥堵、事故频发和环境污染是当今社会面临的重大挑战。本报告着重探讨了智能交通系统（ITS）在解决这些问题中的核心作用，特别是自动驾驶技术、车联网（V2X）通信和交通流量优化。报告深入分析了自动驾驶汽车的感知、决策和控制技术，以及 V2X 通信在提升交通安全和效率方面的潜力。此外，报告还讨论了如何利用数据分析和预测模型来优化交通信号控制、规划公共交通路线，以及实现共享出行的高效调度，从而构建更加安全、高效、环保和可持续的未来出行模式。 前瞻性： 报告展望了多模态交通系统的融合，以及城市级别的智能交通管理系统，旨在实现人、车、路、城的整体协同。 8. “工业 4.0 与智能制造：迈向柔性化、智能化生产”（Industry 4.0 and Smart Manufacturing: Towards Flexible and Intelligent Production） 主讲人： 工业自动化和生产管理领域的专家，如 Professor Michael Zink（假设） 内容亮点： 工业 4.0 正在重塑全球制造业格局，而自动化技术是其核心驱动力。本报告深入探讨了智能制造的理念和实践，包括物联网（IoT）、大数据分析、人工智能和机器人技术在生产过程中的集成应用。报告详细阐述了如何构建高度柔性化、个性化的生产线，实现按需生产和定制化服务。此外，报告还讨论了预测性维护、质量控制的自动化以及供应链管理的智能化，以提高生产效率，降低成本，并增强企业的市场竞争力。 前瞻性： 报告预示了“数字孪生”在工厂设计和运营中的应用，以及基于 AI 的自主生产系统，能够自我优化和修复。 9. “自主系统中的学习与决策”（Learning and Decision Making in Autonomous Systems） 主讲人： 认知科学和人工智能领域的知名学者，如 Professor Michael Littman（假设） 内容亮点： 自主系统，无论是在机器人、无人机还是软件代理领域，其核心在于能够在复杂、动态的环境中进行自主学习和做出最优决策。本报告深入研究了强化学习、模仿学习以及贝叶斯决策理论在构建智能自主系统中的应用。报告详细阐述了如何设计算法，使系统能够通过与环境的交互来学习最优策略，如何从专家演示中学习，以及如何在存在不确定性的情况下做出合理的决策。报告还讨论了在分布式和多智能体系统中，如何实现学习与协调。 前瞻性： 报告展望了“通用人工智能”（AGI）在自主系统中的发展，以及如何设计能够理解并遵守伦理规范的自主决策系统。 10. “网络化与分布式控制系统：集成与优化”（Networked and Distributed Control Systems: Integration and Optimization） 主讲人： 网络系统和分布式控制领域的专家，如 Professor Kevin C. Chang（假设） 内容亮点： 现代自动化系统越来越倾向于网络化和分布式部署，这带来了集成与优化的新挑战。本报告深入探讨了在传感器网络、多机器人系统和智能电网等场景下，如何设计和实现高效、鲁棒的分布式控制。报告详细介绍了模型预测控制、分布式优化算法以及协同控制策略，以解决信息延迟、通信带宽限制和局部最优等问题。此外，报告还讨论了如何利用分布式账本技术（如区块链）来增强系统的透明度和可信度。 前瞻性： 报告预示了对“智能边缘”（Intelligent Edge）计算的深入研究，以及在资源受限环境中实现高级控制和优化的新方法。 11. “自动化领域的伦理、法律和社会影响”（Ethical, Legal, and Social Implications of Automation） 主讲人： 技术伦理和政策研究的权威，如 Professor Luciano Floridi（假设） 内容亮点： 随着自动化技术渗透到社会生活的方方面面，其伦理、法律和社会影响日益凸显。本报告从宏观视角审视了自动化技术发展带来的机遇与挑战。报告深入探讨了自动驾驶汽车的事故责任划分、人工智能在招聘和信贷审批中的偏见问题、以及机器人对就业市场的影响。报告强调了建立清晰的伦理准则和法律框架的重要性，以确保自动化技术的发展能够服务于人类福祉，促进社会公平和可持续发展。报告还呼吁公众参与，促进对自动化技术社会影响的广泛讨论和理解。 前瞻性： 报告呼吁建立“负责任的创新”（Responsible Innovation）框架，并推动跨学科合作，共同应对自动化技术带来的复杂社会挑战。 结论 第十四届 IFAC 世界大会全体会议论文集——全体会议卷，是一份集思想深度、前沿视野和前瞻洞察于一体的宝贵资料。它不仅为我们描绘了当前自动化科学与技术发展的宏伟蓝图，更指明了未来研究和实践的方向。本卷内容详实，论述精辟，将成为自动化领域研究人员、工程师以及对未来科技发展感兴趣的读者不可或缺的参考。通过深入学习本卷内容，读者可以获得对自动化领域最新进展的全面认识，激发新的研究灵感，并为应对全球性挑战贡献智慧和力量。

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