今（22）日，2018国际前沿科技创新大会——智能制造及可持续能源”在重庆大学虎溪校区拉开帷幕。
大会由重庆市科学技术协会、重庆大学、英国贝尔法斯特女王大学联合主办。海内外的院士、长江学者等近400人围绕大数据分析、智能计算与机器人学、智能控制与操作、智能控制与自动化、数字化制造与工业产品设计、物联网系统与故障诊断、神经网络深度学习与图像处理、电动汽车和能源储存等主题，聚焦经济、科技及相关产业发展中的热点、难点、重点话题，展示和分享最新科研成果，促进科技成果转化，助力本土高新技术发展。
▲参加大会的专家学者
院士谈
CPS驱动控制系统已成功应用
以熔融镁炉为例，中国工程院院士、国家自然基金委信息部主任、东北大学教授柴天佑介绍了团队开发的CPS驱动的高能耗设备控制系统混合仿真系统，“中国拥有丰富的矿产资源，如菱镁矿、赤铁矿和铝土矿。然而，相对较低的等级，以及粗提取物的广泛变化和复杂的成分，带来了困难的加工挑战，包括具有过多能量需求的专用设备。”
柴天佑介绍，能源密集型熔炉以及提取物的广泛不确定性构成了系统的混合复杂性，现有的建模、优化和控制方法只取得了有限的成功。目前，矿物加工厂通常采用人工控制，并且已知会对能量施加更大的需求，同时产生不合理的浪费和较差的操作效率。
“最近开发的网络物理系统( CPS )为我们应对这些挑战提供了一把新钥匙。这个想法是将能源密集型设备的控制系统变成一个CPS，这将导致一个CPS驱动的控制系统。CPS驱动控制系统已成功应用于中国最大的氧化镁生产企业，获得了巨大的回报，CPS驱动控制系统的未来研究很广阔。”
专家说
将3D感知设备应用到工业机器人中
机器人领域国际知名专家，美国电气和电子工程师协会(IEEE)院士，美国机械工程师协会（ASME）院士，新加坡南洋理工大学教授I-Ming Chen报告题目的是《面向智能制造和仓库自动化的机器人感知和学习》。
Ming Chen表示，工业机器人机械手已经发明了近50年。过去，这种机器人机械手用于大规模生产线，并由工程师手动编程。然而，随着现代制造业以非常紧凑的时间表进入低产量高混合产品，对机器人进行编程以处理各种各样的产品和零件以及在非常短的时间内对生产线进行改变变得非常困难。
“随着3D机器视觉、机器学习方法和快速计算能力的进步，将3D感知设备、机器学习技术应用到工业机器人中，使它们‘足够智能’，能够在不断变化的环境中处理各种产品，这是一个新的趋势。”
如何让3D感知系统和机器学习技术如何在制造场景中使用，如用于部件维护的智能遮蔽/贴带、用于部件组装和处理的双手动操作、智能喷漆？Ming Chen表示，“这些都将有很大的探索价值。”
I-Ming Chen还透露，未来还将使用亚马逊机器人挑战和DHL机器人挑战作为例子来研究仓库自动化中3D感知、机器学习和机器人运动规划的集成，以处理物品挑选过程。
上游新闻记者 张皓
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