2020年12月19日，首届“计算智能与智能控制”国际学术研讨会(International Symposium on Computational Intelligence and Cybernetics)顺利召开，来自国内外各高校、科研院所等的一百余名师生参加了此次线上研讨会。本届研讨会由华中科技大学人工智能与自动化学院、图像信息处理与智能控制教育部重点实验室、IEEE计算智能学会武汉分会、IEEE系统、人和控制论学会武汉分会、IEEE控制系统学会武汉分会联合举办。中国科学院熊有伦院士和华中科技大学人工智能与自动化学院院长曾志刚教授担任本届会议大会主席，华中科技大学人工智能与自动化学院副院长张海涛教授和图像信息处理与智能控制教育部重点实验室副主任伍冬睿教授担任会议执行主席。开幕式由曾志刚教授致欢迎辞，张海涛教授主持。

本次研讨会涵盖了计算智能与智能控制领域的前沿科学问题和挑战，总结了各领域最新进展，并展望了未来发展重点和方向，高屋建瓴，深入浅出，促进了国内外专家学者的交流，启发了计算智能和智能控制各领域的一些新思想、新方法。为期一天的会议邀请了十位国内外知名专家学者，包括两位欧美院士：加拿大科学院院士、波兰科学院外籍院士、IEEE Fellow、Alberta大学的Witold Pedrycz教授，和塞浦路斯科学院院士、IEEE Fellow、IFAC Fellow、塞浦路斯大学的Marios Polycarpou教授，以及另外六位IEEE Fellow：美国Oklahoma State University的 Gary Yen讲席教授 (IET Fellow)， 美国通用电气全球研发中心前首席科学家Piero Bonissone博士(IEEE Life Fellow, AAAI Fellow, IFSA Fellow)，澳大利亚Swinburne University of Technology的韩清龙教授(IEAust Fellow)，中国科学院自动化所王飞跃教授(IFAC Fellow, AAAS Fellow, ASME Fellow)，西班牙University of Granada的Enrique Herrera-Viedma教授，英国University of Essex的Hani Hagras教授(IET Fellow)以及华中科技大学的张海涛教授(IEEE CSS Wuhan Chapter Chair)和伍冬睿教授(IEEE CIS Wuhan Chapter Chair, IEEE SMC Wuhan Chapter Vice Chair)，。

加拿大Alberta大学的Witold Pedrycz教授作了题为Interpretability in System Modeling: A Study in Granular Rule-Based Computing的报告。可理解性和可解释性在当前的复杂系统建模和人工智能领域受到广泛关注，Pedrycz教授系统地讨论了如何提高规则的条件和结论的可解释性，通过将多变量信息分解为一维分量等方法增强基于规则的多变量函数粒度（尤其是模糊）模型的可解释性，建立了解释机制的层次结构，同时讨论了如何在这些特征之间进行合理的权衡，以提高解释能力。

Oklahoma State University的Gary Yen教授进行了题目为Knee-Driven Optimization and Decision-Making in Evolutionary Multi-objective Optimization的报告。进化计算是研究生物驱动的计算范式的一个分支，从自然进化和适应中产生的新思想和灵感。例如基于群体的元启发式算法等在解决多目标优化问题中的应用日益受到重视，可用来寻找基于自然启发隐喻的Pareto最优解族，求解适应度测度甚至约束都不确定且随时间变化的优化问题，同时knee-based evolutionary algorithms也已被用于解决多峰优化、动态优化、约束优化、鲁棒优化等问题，并且在医学筛选、投资组合管理以及卷积神经网络自主设计等领域有广泛的应用。

美国PPB Analytics的Piero Bonissone博士作了题为PHM Analytics for Industrial AI的报告，回顾了数据驱动分析模型在资产预测和健康维护（PHM）中的应用（如飞机发动机、医疗成像设备和机车），介绍了一些异常检测、诊断、预测和优化的案例研究。并描述了分析模型随着云计算出现的演变，提出在懒惰学习的启发下按需定制的模型，这种具有可伸缩性的方法适合于各种模型和应用程序，并探讨了在这个新兴的大数据和云计算背景下机器学习技术的研究趋势、挑战和机遇。

澳大利亚Swinburne University of Technology的韩清龙教授作了题为Multi-Agent Systems Based Distributed Control, Optimization and Energy Management in Smart Grids的报告，从多智能体系统的角度介绍了智能电网的一些背景知识，提出了一种基于多智能体系统的智能电网控制与优化策略，展示了其在提高效率、可靠性和扩展性方面的强大能力，以及一种基于事件触发通信机制的分布式二次控制方案，以保证交流孤岛微电网的频率调节和有功功率共享，同时显著降低通信资源的使用率，和一种可解决直流微电网均流和电压调节问题的多目标分布式优化方法。此外，还讨论了智能电网的分布式能源管理问题，即最大化社会福利，平衡发电侧费用、用户侧支付和输电线路成本。

华中科技大学伍冬睿教授作了题为Fuzzy Set and Signal Processing/Machine Learning for Brain-Computer Interface (BCI)的报告。在过去的十年里，随着神经科学、可穿戴/移动生物传感器和分析技术的最新进展，脑-机接口（BCI）吸引了越来越多的研究兴趣。然而，在从实验室环境过渡到实际应用的过程中存在着许多挑战，包括传感硬件的可靠性和便利性、信号分析和解释的性能和鲁棒算法的可用性、以及有效处理个体差异和非平稳性等。报告主要讨论BCI中回归问题的最后两个挑战，结果表明，将模糊集与信号处理和机器学习方法相结合，可以显著提高回归性能。

中国科学院自动化所王飞跃教授作了题为The Origin and Goal of CPSS: From AlphaGo to Third Axial Age的报告，提出以AlphaGo为代表的人工智能形成了一个全新的，和开创了计算机技术和今日之信息时代的“Church-Turing Thesis”一样意义重大的“AlphaGo Thesis”，展示了从牛顿的“大定律，小数据”技术范式向默顿的“大数据，小定律”技术范式转移的可行性。未来的IT将是“老（Information Technology）、旧（Industrial Technology）、新（Intelligent Technology）”三个IT的平行组合和使用，以工业5.0为特征的智能产业阶段、促使我们进入智慧社会的智联网、智能的第三轴心时代和多赢、包容的“正和”全球化正在起步。

塞浦路斯大学的Marios Polycarpou教授作了题为 Intelligent Critical Infrastructure Systems的报告，重要的基础设施，如电力系统、供水管网、电信网络和运输系统等是社区建设、促进经济增长和社会福祉的基石。随着世界范围城市化进程的加快，关键基础设施也在不断扩展，变得更加复杂、异构，更加相互依赖，也更容易发生故障或受到恶意攻击，因此关键基础设施系统的监测、控制、管理和安全问题正变得越来越具有挑战性，是发展智慧城市不可或缺的一部分。本次演讲概述了智能关键基础设施系统的最新进展，以及基于信息和通信技术，使关键基础设施更高效、可持续也更安全的一些工具和设计方法。

西班牙University of Granada的Enrique Herrera-Viedma教授作了题为Evaluation of Science: Analysis Tools for Evaluating Science的报告。在文献计量学中，探索一个研究领域有两个主要步骤：性能分析和科学知识图谱绘制，其中性能分析的目的是根据书目数据评估科学行为体（国家、大学、部门、研究人员）及其活动的影响，而科学知识图谱绘制则是通过共词分析或文献共引分析，显示科学研究的结构和动态，划定研究领域，并对检测到的子领域进行量化和可视化。报告介绍了SECABA研究实验室开发的两种文献计量工具：用于基于高被引论文开展绩效分析的H-Classics，以及以绩效文献计量指标为指导进行科学知识图谱绘制的SciMAT。

英国University of Essex的Hani Hagras教授进行了题为Towards Human-Friendly Explainable Artificial Intelligence的报告，近年来，随着计算能力的不断提高以及可用数据量的迅速增加，人工智能（AI）理论和应用重新兴起。然而，使用复杂的人工智能算法可能导致用户缺乏透明度，这被称为黑箱或不透明框模型，而为了让人工智能得到政府和行业的信任并实现广泛应用，需要创建可解释人工智能（XAI）系统来提高透明度。XAI的目标是让机器理解它们所处的环境和环境，并且随着时间的推移建立底层的解释模型，使其能够描述真实世界的各种现象。XAI提供了对个人决策的解释，能够理解整体的优势和劣势，并传达了对系统未来行为以及如何纠正系统错误的理解，使得受信任的人工智能系统能得到更广泛的部署。

华中科技大学的张海涛教授作了题为From Swarm Intelligence to Autonomous Unmanned Surface Vessel Formation Coordination的报告，介绍了基于生物集群智能化的多用途无人驾驶飞行器集成协调控制设备。这种将自主环境感知、导航、避障和编队控制四种功能单元有机地结合在一起的多用途无人飞行器设备具有环境识别、自主导航和在线路径规划、编队调节等能力，可以自主完成诸如部署、巡逻、狩猎、侦察、测绘、救援和物资运送等协作任务，已应用于我国大湾区等水域的水上油气资源勘探、跨海航道监测、水污染控制和渔业资源检测。

最后，华中科技大学伍冬睿教授进行了总结性发言，对国内外专家学者的参会和报告表示由衷的感谢。十场精彩纷呈的报告，从生物集群智能到脑机接口，从人工智能算法到智能第三轴心时代，从科学到应用，从技术到人文，从过去到未来，来自不同领域的专家和学者分享了最前沿的科研成果，碰撞出思维的火花，令与会者获益匪浅，意犹未尽。希望通过“计算智能与智能控制”国际学术研讨会，为国内外学者提供交流探讨、深化合作的平台，同享机遇，共谋发展。