11月28日，第二届自动化、电气控制系统与设备国际学术会议（AECSE 2025）在兰州博文科技学院召开。本次会议由大湾区产教联盟指导，兰州博文科技学院主办、南京工业大学联办，兰州博文科技学院电气与智能控制工程学院与兰州博文智能科技研究院联合承办。

英国皇家工程院院士、中国工程院外籍院士、东南大学王江舟教授，西北工业大学李天成教授，南京工业大学沈谋全教授，东北大学高伟男教授，兰州博文科技学院董海鹰教授，兰州博文科技学院校长陈正武，副校长、新区校区校长刘彦凯，副校长谢黎明，新区副校长王凯、徐大敏、李敬元等领导嘉宾出席本次会议。上午会议由谢黎明主持。

陈正武在致辞中表示，当前自动化与电气工程正处于“数字孪生+智能控制”的技术范式转型期。本次国际学术会议，搭建了一个跨学科、跨产业、跨区域的技术交流链路，让高校的理论成果与算法创新交叉，让青年学者的探索与专家的工程经验互补，让西北区域在新能源装备本地化适配中的需求，与全球的先进控制技术资源完成对接。他期待本次会议的思想成果真正转化为推动自动化与电气领域技术升级、产业进步的实际动能，让西北区域在新能源装备本地化适配中的需求与全球的先进控制技术资源完成对接。

本次会议的主旨报告环节汇聚了五位在自动化、电气控制、人工智等领域的顶尖学者，围绕多个热点研究方向展开了深度分享。五位顶尖学者围绕智能控制前沿作主旨报告。

王江舟院士在《AI大模型技术在无人机中的应用》报告中提出，针对无人机轨迹规划面临的数据依赖与决策能力瓶颈，大语言模型可显著降低训练数据需求并优化环境交互策略，为无人系统智能化开辟新路径。

李天成教授在《从目标跟踪到瞄准航迹：轨迹随机过程建模与估计》报告中指出，传统状态空间模型存在“短视”与“缺乏灵活性”的固有局限，难以应对目标长时依赖与突发机动。其团队以连续时间轨迹函数重构状态转移方程，将“点状态”估计转化为“轨迹曲线”拟合与优化问题，建立了复杂动态环境下信息融合与轨迹预测的新理论框架。

高伟男教授在《基于学习的自适应优化控制及应用》报告中提出，传统控制理论对精确数学模型的强依赖性，无法适应高度非线性、模型未知或动态变化的系统环境。其团队以强化学习为核心构建自适应优化控制框架，验证了该方法在工程应用中的强大泛化能力与落地潜力。

沈谋全教授在《无模型优化控制》报告中系统阐述了数据驱动控制新范式，针对非线性系统提出了事件触发输出有限时间控制、基于扰动观测器的事件触发数据驱动控制、基于自适应动态规划的事件触发优化控制三种代表性方法，有效提升了系统鲁棒性、优化性与资源利用效率。

董海鹰教授在《氢燃料电池智能控制》报告中，针对质子交换膜燃料电池多变量、非线性、强耦合的特性，提出改进蜣螂优化算法，显著提升了模型参数辨识精度与收敛速度，为燃料电池精准调控提供了创新性解决方案。

上午主旨报告环节结束后，主办单位为五位专家颁发纪念证书。

下午的在主旨报告环节中，意大利萨莱诺大学Pierluigi Siano教授带来了题为《多目标优化用于评估当地能源社区中能源共享和辅助服务之间的权衡》的主旨报告。他表示，随着可再生能源渗透率不断提升，当地能源社区正成为电力系统转型的关键载体。Siano教授团队构建了一套先进的多目标优化模型，该研究不仅突破了传统能源管理模型的局限，更在实践中为电力市场设计、区域能源自治以及碳中和目标下的电网-社区协同演进提供了关键的技术支撑与决策工具。

在口头汇报环节，内蒙古工业大学胥元博、白鹆舞，兰州博文科技学院杨嘉瑛，河海大学郭鑫剑，中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部黎明，南京航空航天大学郑梓杨、孙永豪、张帆，北京建筑大学龚静，山东科技大学王成龙10位来自国内外高校与研究机构的报告人依次进行口头报告，内容横跨材料、通信、控制、航天、电气等多个工科前沿，展现了一场内容扎实、视角多元的深度分享。

此次会议充分展现了自动化、电气与控制领域蓬勃发展的创新活力和产学研深度融合的良好生态。不仅为全球学者搭建了高水平的交流平台，更通过思想的碰撞与智慧的共享，为相关技术与产业的未来发展注入了新的动能，推动未来共同续写智能系统与控制工程领域的新篇章。

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编辑丨周凤安

供稿丨教务处