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黄强,孟非,余张国,林德福,徐彬,朵英贤
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第5期 页码 116-121 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.05.015
陆空协同多模态智能机器人系统能够适应陆空环境，具有多模态特征，具有高级智能，能够协同完成复杂任务。本文针对发展我国陆空协同多模态智能机器人系统的重大需求，全面分析了该领域的国内外发展现状和我国目前存在的问题，我国的地面、空中机器人及智能系统与国外存在较大差距，但是陆空协同机器人系统各国都还处于起步阶段本文提出了贯穿理论与关键技术、核心部件与单元、平台与系统装备，以及系统应用的发展目标、发展布局、发展路线图和政策建议等，从而形成相关技术体系、核心部件产业体系、智能机器人装备体系以及社会应用。研究表明陆空协同多模态智能机器人系统未来能够全方位融入智慧社会，应用于智慧医疗、教育、家居、交通、制造等领域，服务国计民生。
施文,王楷文,俞成浦,孙健,陈杰
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第3期 页码 82-89 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.007
作为中国新一代人工智能规划中的重要组成部分，多无人系统协同是我国未来国防建设和社会发展的一项变革性技术。虽然多无人系统协同技术研究与系统集成已经达到了空前高度，但是其相关人工智能安全问题研究还处在萌芽阶段。本文阐述了统筹推进多无人系统协同赋能应用与风险防控的重大意义，提出了“四位一体”全面推进多无人系统协同安全发展的战略思路，探索了多无人系统协同在内生安全和衍生安全层面潜在的挑战与应对思路研究提出了智能无人系统安全对策建议：构建国家级无人系统验证平台，推动人才队伍建设；逐步深化无人系统产业“放管服”，发展新一代人工智能安全生态；充分发挥多无人系统协同的优势，赋能保障和改善民生
施 毅,顾为东,施建中
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第3期 页码 10-13
本文根据中国国情，提出“智能负载”这一新的理念。通过物联网将智能负载和智能电网结合起来构成“非并网多能源协同智能电网系统”，该系统的核心是将中国大量的高耗能产业通过必要的技术创新，改造成能够适应风电等可再生能源和电网输出功率巨大波动的“智能负载”，为中国政府提供一条适合国情、大幅度提高电网和发电装备利用效率，并将风电等可再生能源高效、低成本全部利用的新路径。
基于面向任务的协同特征向量的联盟形成算法 Article
Hao FANG,Shao-lei LU,Jie CHEN,Wen-jie CHEN
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第1期 页码 139-148 doi: 10.1631/FITEE.1601608
任姚丹珺,戚正伟,管海兵,陈磊
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期 页码 104-111 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.014
随着工业互联网与制造生产的深度融合，工业智能应用对制造业数字化、信息化转型的驱动能力正逐渐显现，但新型应用对服务质量提出了更高要求。边缘智能作为边缘计算和人工智能结合的产物，利用近数据源的计算资源完成智能任务，能够有效缓解带宽传输压力、缩短业务响应时延、保护隐私数据安全，为满足工业智能应用的性能需求提供了一种可行的解决方案。文中围绕协同计算、资源隔离、隐私保护等工业互联网边缘智能关键技术的研究现状，结合边缘智能在设备管理服务、生产过程自动化、制造辅助等工业互联网的典型场景中的应用进行了具体分析。梳理工业互联网边缘智能未来在业务驱动模式、产业生态组成、联盟作用和商业模式四方面的发展趋势，并提出相关政策建议：建议整合产业优势资源，推动行业标准确立；加大对基础共性资源的投入，深化工业互联网应用；在细分领域营造良好产业生态
朱永文 ,陈志杰 ,蒲钒 ,王琦
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第5期 页码 185-191 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.07.010
空中交通正呈现大流量、强耦合、高时变特点，为保障运行的顺畅高效与安全可靠，需要发展以数字化、自主化、协 同式为典型特征的空中交通智能化管理模式本文在阐述当前及未来一段时期内空中交通管理需求背景的基础上，立足发展 趋势，从交通管制、空域管理、流量控制3个方向剖析了传统空中交通管理面临的挑战，凝练了空中交通智能化管理涉及的 航空器与空管基础设施相互作用机理和模式、基于可接受风险的航空器间隔空地协同控制、多要素形态非一致规则的空域运 行建模优化、高密度空中交通流演化机理与拥堵传播特性等基础科学问题。研究建议，集成应用卫星互联网、大数据、数字 孪生、云计算等前沿技术，从航空器、空域、管制决策、运行等方面着手构建空中交通智能化管理技术体系，从而确立新一 代空中交通管理系统的技术基础。
基于融合任务信息图神经网络的多智能体系统协同规划 Research Article
戴汉奇1,2,芦维宁2,李祥隆3,杨君1,孟德山4,刘衍泽5,梁斌1
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第7期 页码 1069-1076 doi: 10.1631/FITEE.2100597
李丹,朱棣,申涓
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第2期 页码 30-38 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.02.005
面对未来网络对全维度空间泛在互联互通的信息服务需求，现有的卫星互联网基础架构及由此构建的技术体系在异构协同、资源高效、精准按需、稳定可靠等方面仍面临重大挑战本文首先对我国卫星互联网技术发展需求进行分析研判，讨论了全球卫星互联网技术的发展现状和趋势；其次阐述了代表性的天地协同广域通信网络组网架构、全维可定义的网络节点；最后从网络智能切片、数据解析与转发、资源协调控制机制等方面，提出天地协同网络中面向业务特性的智能切片关键技术。研究建议：依托天地协同网络架构，以网络资源管理控制、网络智慧化、网络结构全维可定义等技术为支撑，突破业务所需的天地协同网络资源智能切片、全维可定义的数据报文灵活解析与转发、天地协同网络资源全局协调控制等关键技术；在国家层面加大对天地协同网络的政策支持力度，为天地协同网络资源全局动态优化技术创新和产业发展提供持续推动力。
混合-增强智能：协作与认知 Review
南宁 郑,子熠 刘,鹏举 任,永强 马,仕韬 陈,思雨 余,建儒 薛,霸东 陈,飞跃 王
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第2期 页码 153-179 doi: 10.1631/FITEE.1700053
李伯虎,陈左宁,柴旭,侯宝存,刘阳,陈磊,韦达茵
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第4期 页码 1-9 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.04.001
孔祥威,顾为东
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第3期 页码 20-23
本文分析了风电的三种利用模式，详细阐述了非并网风电理论，探讨了风电等可再生能源通过多能源协同供电应用于高耗能产业，即非并网风电的内涵。
关键词： 非并网；多能源协同；分布式发电；智能负载
刘宗巍,宋昊坤,郝瀚,赵福全
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第3期 页码 153-162 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.019
基于智能汽车与智能交通、智慧城市、智慧能源融合（ 4S 融合）的新一代智能汽车，是可灵活移动的智能网联终端，可充分打通城市的人流、物流、能源流本文旨在阐明基于 4S 融合的新一代智能汽车的重要价值，论证产业创新发展的技术路径，构建新型技术体系并完成关键技术分析。研究表明，基于 4S 融合的新一代智能汽车是对智能汽车在价值、功能、技术等方面的全面升级，我国应当选择车路协同的智能汽车技术路径，把握战略机遇、实现创新引领；基于 4S 融合的新一代智能汽车技术体系应促进汽车自动化水平与网联化水平同步进步研究提出了顶层设计、产业融合、技术创新、落地应用等方面的措施建议，以期为我国智能汽车产业长远发展提供理论参考。
重大耗能设备低碳运行智能控制方法 Article
柴天佑, 李明宇, 周正, 程思宇, 贾瑶, 吴志伟
《工程（英文）》 2023年 第27卷 第8期 页码 84-95 doi: 10.1016/j.eng.2023.05.018
本文在分析重大耗能设备运行专家的运行控制行为的基础上，将机理分析与深度学习，控制与优化和预测相结合，决策与控制相集成，提出了使单吨能耗在目标范围内尽可能小的低碳运行智能控制方法。采用工业互联网端边云协同技术，研制了低碳运行的智能控制系统，成功应用于电熔镁炉，取得减少碳排放的显著效果。
基于多智能体深度强化学习的工业无线网络端边协同资源分配 Research Article
刘晓宇1,2,3,4,许驰1,2,3,于海斌1,2,3,曾鹏1,2,3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第1期 页码 47-60 doi: 10.1631/FITEE.2100331
科学中的第五范式——以智能驱动的材料设计为例 Article
冷灿, 唐卓, 周一歌, 田泽安, 黄维清, 刘杰, 李克勤, 李肯立
《工程（英文）》 2023年 第24卷 第5期 页码 126-137 doi: 10.1016/j.eng.2022.06.027
材料科学研究正在进入“机器学习+大数据”为标志的数据驱动范式阶段，预示着以机器学习为代表的智能系统融入传统的材料科学计算，具备数据挖掘和知识发现的智能驱动能力。通过讨论，第五范式的智能驱动平台可以极大地简化和改进研究中极其繁琐和具有挑战性的工作，并通过补偿机器学习中样本的不足，以及替代一些计算资源不足导致的数值计算，实现数值计算与机器学习的相互反馈，加快探索过程跨学科专家的协同作用和对实时数据需求的急剧增长仍然是一个挑战。我们相信，对第五范式平台的关注可以为其在其他领域的应用铺平道路。
关键词： 催化材料 第五范式 智能驱动 机器学习 跨学科专家的协同效应
标题 作者 时间 类型 操作
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