5月23日至25日，我校承办的2025年复杂系统大模型智能运维与优化运行控制研讨会在茂名市国际大酒店顺利召开。论坛由中国自动化学会技术过程故障诊断与安全性专委会主办，广东石油化工学院承办，中国自动化学会粒计算专委会和陕西科技大学协办。会议由我校自动化学院文成林教授主持。来自全国各地120余位专家学者和研究生、博士生参加了此次研讨会，我校相关职能部门领导和自动化学院、电子信息学院、计算机学院等兄弟学院的教师代表和研究生也受邀参加了研讨会。
开幕式上，党委常委、副校长孙国玺教授致辞，向与会专家学者介绍了广东石油化工学院的基本情况，并预祝研讨会取得圆满成功。
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此次会议邀请了14位领域著名专家做报告，大会报告分别由分别由我校自动化学院文成林教授、宋执环教授、胡绍林教授以及任红卫副教授主持。
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西安卫星测控中心航天测控专家、西安运控信息科技有限公司董事长郭义琪作了题为《复杂装备大模型智能运维与支持系统构建》的报告。报告指出，AI大模型在工业上的应用，是指利用具备强大语言理解、知识问答、创作生成、识别模拟预测以及多模态分析等能力的大型人工智能模型，将其融入复杂装备生产、测试、运维的各个环节，以提升智能化、高效化、绿色化管理水平，也是推动数字化转型升级和新质生产力的发展。面对复杂装备运维“独、断、缺、难”问题，依据大模型在航天、复杂装备等引入应用需求的迫切性。本报告主要浅谈需求背景、运维支持、解决思路、系统构建、应用过程。探讨高效承载运维使用的最终结论支持系统，完成复杂装备运维整合知识后的推理支持能力建设。
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英国布鲁奈尔大学王子栋作了题为《Remote State Estimation Under Transmission Power Constraints》的报告。报告聚焦于在有噪声的无线通信信道下进行远程状态估计的问题，尤其关注总传输功率受限情况下的挑战。基于最终有界滤波方法，设计了一种状态估计器，综合考虑了比特翻转概率与传输功率分配对估计性能的影响。为了优化估计效果，将传输功率分配与估计器增益的联合设计建模为一个优化问题，并采用两步优化策略加以求解。最后，通过数值仿真验证了所提出协同设计方法的有效性。
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中国石油大学（华东）刘昕教授作了题为《垂直领域大模型-剩余油分布预测大模型》的报告。报告介绍一种基于大数据的元胞自动机水驱开发油藏剩余油分布预测方法。面向多模态数据挖掘剩余油敏感参数，构建剩余油元胞自动机模型，融合专业知识与油藏数据生成简洁推演规则，开展小样本数据场景下剩余油元胞自动机自动优化研究。该模型能够以低计算时间复杂度、低计算资源需求，实现高效的剩余油分布动态变化分析，模型能够持续自动优化，为油藏潜力挖掘提供快速决策支持。
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陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室主任、中国自动化学会智慧矿山专业委员会委员曹现刚教授作了题为《数据驱动的设备全生命周期健康管理与智能维护技术进展》，报告从设备大数据管理方法、健康状态评估方法、剩余使用寿命预测方法、智能维护决策方法等方面分析了设备健康管理与智能维护方法研究现状。结合煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护面临的挑战及发展要求，进一步从煤矿设备大数据管理方法、时变工况下设备健康评估方法、多因素影响下设备剩余使用寿命方法、煤矿设备多目标智能维护决策方法、健康管理与智能维护算法集成及系统开发等方面分析了相关进展及应用。
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南京工业大学薄翠梅教授作了题为《化工过程互联系统安全生产智能化》的报告。报告讲述通过5T深度融合技术，分别从危化品生产过程本质安全、智能控制系统、生产智慧监管三个层面开展相关理论方法、技术创新及智能装备开发，基于工业操作系统+工业APP模块产学研用生态模式，研发航天特种材料生产线“数智融合”三维可视化管控系统。
西南石油大学陈雁教授作了题为《智能化与大模型技术在油气勘探开发中的应用实践》的报告。报告介绍了基于世界模型的强化学习和多模态端到端决策模型的尝试和进展。报告将介绍人工智能在油气勘探开发及工程领域的应用场景和应用效果，包括岩石微观智能识别、测井智能解释、钻井压裂智能化及油气生产动态分析，并分享大模型技术落地途径和赋能油气开发提质增效的方式。
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南京大学朱波教授作了题为《编队控制性能提升：主动利用历史或记忆信息的角度》的报告。报告聚焦于无人集群系统中的编队机动控制问题。灵活而精准的编队控制是应对复杂任务的关键，而如何高效利用网络中可用的历史或记忆信息，是提升控制算法性能的核心挑战。近年来，仿射变换因其在编队构型中的连续性与灵活性受到广泛关注，相关研究主要集中在系统稳定性和跟踪误差收敛性上，但在机动性能调控方面仍存在不足。本报告提出优化仿射编队控制算法的新方法，旨在提升控制的内聚性与调节的灵活性，并探讨其在两类无人集群平台上的实际应用。
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中南大学袁小锋教授作了题为《机器人焊接在线智能监测与质量评估系统》的报告。报告介绍了团队围绕人工智能驱动的机器人焊接信息监测与质量评估需求，针对极端受限环境下监测信息感知难、小样本条件下监测信息认知难、受限资源条件下的系统云边协同难等问题开展的研究，突破了质量检测硬件结构设计与安装、多源数据采集与低质数据治理、多模态焊接质量评估等关键技术，并开发了云边协同智能质量检测系统。
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陕西科技大学刘伟峰教授作了题为《基于多模态信息融合的工程生产智能感知与安全监控问题研究》的报告。报告围绕安全生产领域内的智能感知和安全监控，以多模态信息作为信息获取手段，结合AI大模型技术，报告围绕工程安全面临的挑战，分析以自然语言、语音信号、视觉图像，位移等传感器为代表的多模态信息获取与融合，针对建筑工地典型安全监控，煤炭生产、交通落石与边坡安全监测为两类典型场景，结合视觉理解，生成式预训练模型(GPT)等大语言模型技术，分析讨论工程安全监控与信息化管理领域的研究，以有效提升工程信息化管理能力、增强智能化安全生产水平。
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西南石油大学闵超教授作了题为《油气田人工智能中的可解释机器学习问题探讨》的报告，报告针对现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高，学习模型的选择、训练和评价多来自依赖经验或试错，缺乏足够的理论依据和可解释性问题，主要介绍近年来课题组在油气田开发指标预测中的机器学习上的一些研究工作，并针对油气田人工智能中关于可解释和小样本问题进行探讨。
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华南农业大学薛月菊教授作了题为《面向智慧荔枝果园的视觉感知技术研究》的报告，报告围绕荔枝果园智能化管理需求，重点突破物候期识别、产量估计和病虫害识别三大关键技术。在物候期识别方面，开发了融合多尺度特征的轻量化时序网络模型，实现开花、坐果等关键生长阶段的精准分类；产量估计采用无人机影像结合三维重建技术，建立了高效的果实计数与重量预测方法；病虫害识别方面，基于生成式大模型增强数据集，结合注意力机制提升复杂场景下的检测精度。果园应用表明，视觉感知系统显著提升了果园管理效率，为智慧农业提供了切实可行的技术方案。
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河南大学周毅教授作了题为《时空大模型驱动的城市复杂交通智能决策引擎》的报告，报告旨在探索如何建立具备知识驱动能力的时序知识图谱及因果推理机制，研讨时空多模态大模型如何赋能复杂情境认知与推演方法，为构建典型城市场景下的智能决策引擎提供思路，并介绍团队在该领域的最新研究进展。
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安徽大学黄大荣教授作了题为《零信任架构下智能网联车群全信息链驱动的安全管控关键技术探讨》的报告，报告将重点阐述零信任架构下智能网联车群全信息链安全管控问题的由来，并从分布式协作环境数据感知可信、弱中心化的数据安全传输可靠以及全信息链驱动的协同容错可控等三个方面，简要介绍相关核心要点及技术方案，并对取得的初步结果及未来应用前景趋势做简要阐述。
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华南理工大学邓飞其教授作了题为《滞后随机系统的建模、分析、数值仿真及其应用》的报告，报告介绍其关于滞后随机系统控制理论的近期相关研究。在基础理论方面，包括：非负半鞅有界引理；Doob鞅不等式的改进；随机系统稳定性蕴含定理；在滞后随机系统控制理论方面的有趣发现，包括：滞后随机系统的状态可达零；某些不可控系统有可能采用滞后反馈予以镇定；具有超界、无界滞后的反馈可镇定系统；在滞后随机系统控制理论方面的进展，包括：随机系统的分时反馈镇定；随机系统的精确数值格式及其应用；网络化随机控制系统的稳定性；另外，就随机系统控制所面临的一些挑战与问题进行分享，包括：随机系统的事件触发控制；随机系统的确定界有界性等。期待与同行交流、共同促进。
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撰稿：孙晓辉 审稿：任红卫 签发：高志英
