2021年11月6日上午，第二期“中国工程院院刊：信息与电子工程领域青年学术前沿论坛”成功举办。本期论坛以“集群认知协同智能处理前沿技术”为主题，邀请同济大学洪奕光、国防科大徐昕、清华汪玉、北理工孙健、华中科大张海涛、北大王龙六位教授做特邀报告。中国工程院知领等多个平台同步直播，各平台总计八千余人收看。

本期论坛在中国工程院信息与电子工程学部指导下，由中国工程院院刊《Engineering》、《Frontiers of Information Technology& Electronic Engineering》（以下简称《FITEE》）主办，西安电子科技大学雷达信号处理国家级重点实验室、西安电子科技大学信息感知集成攻关研究院、浙江大学上海高等研究院联合承办。

（中国工程科技知识中心知领直播）

本期论坛邀请西安电子科技大学刘宏伟、陈渤两位教授担任主持嘉宾。在主持致辞环节中，刘宏伟教授介绍本期论坛主题集群认知协同智能处理前沿技术的背景，提出无人化和智能化是当前重要的发展方向，特别是无人集群协同具有非常广阔的利用前景，有大量的基础理论问题和关键技术亟需青年学者进一步加强研究。

（主持嘉宾：西安电子科技大学刘宏伟教授）

第一部分 主办期刊介绍

论坛首先邀请中国工程院三局学术与出版处处长、《Engineering》执行副主编丁宁以及《FITEE》编辑部主任、副编审翟自洋代表主办方致辞并分别详细介绍了主办期刊的具体情况。

丁宁 | Engineering 迈向一流 引领创新

丁宁老师从创刊背景、宗旨定位以及期刊的工作举措三方面来介绍。《Engineering》的创刊一方面响应国家战略需求——科技期刊传承人类文明、荟萃科学发现、引领科学发展，体现了国家的科技竞争力和文化软实力，是我国建设科技强国的重要平台，中国工程院作为中国科技界最高荣誉性咨询性的学术机构也肩负起建设世界一流期刊、引领科技发展的重要历史使命；另一方面顺应工程科技界期盼——世界范围内有著名的科学综合类的英文期刊《Nature》和《Science》，缺少工程综合类的顶级期刊，中国工程科技水平位居世界前列，最有可能引领中国期刊向世界一流进军。中国工程院与各高校和出版社合作建设1+9+1的院刊群，其中英文综合刊《Engineering》，依托9个学部分别建设9本英文子刊，以及1本中文期刊《中国工程科学》。目前已有8本被SCI收录，2本进入Q1区。刊物定位是建设世界一流学术期刊，工程领域综合性权威期刊。目前年出版数量超过200篇，50%以上刊物和70%以上引用来自海外，2020年影响因子为7.553，根据测算2021年将超过10！期刊主要通过期刊编委会凝聚广大学者，增加期刊凝聚力；通过瞄准科技前沿、加强一流学术成果的出版提升期刊引领力；通过加强特色栏目的建设，汇聚前沿动态，提升期刊的领导力；通过开展多渠道宣传，扩大期刊影响力；通过举办品牌学术活动，建设期刊生态圈提升期刊号召力。Engineering不仅是一本一流学术期刊，同时也是展现学术成果、促进学术交流的高端学术交流平台，通过期刊建设促进工程科技自身发展，从而实现改变世界造福人类的愿景。

翟自洋 | 《信息与电子工程前沿（英文）》办刊特色介绍

翟自洋老师从FITEE的概况和办刊特色两方面来介绍。FITEE是由中国工程院和浙江大学出版社共同主办，浙江大学出版社和Springer联合出版的期刊，主编是潘云鹤院士和卢锡城院士。出版领域涵盖信息与电子工程领域6个一级学科，目前影响因子是2.161，位于Q2区，2019年入选中国科协等七部委推出的“中国科技卓越期刊计划”（梯队期刊）。办刊依托两支学者队伍：编委2018年底完成正式换届，目前编委会成员82人，其中两院院士22人，海外编委36人，同时学习主刊的经验，2019年起组建青年通讯专家的队伍，目前共51人。FITEE围绕信息领域前沿、焦点方向（如人工智能、无线通信），由工程院院士或其他有国际影响力的学者担任主编，邀请国内外知名学者撰稿，2017年至今出版专题/专栏27个，15位院士及其他知名学者先后担任专题主编。特别的是，2017和2018年主编潘云鹤院士组织了两期人工智能2.0专刊，首期7位院士围绕AI 2.0的6大方向撰写文章，获得较高的学术关注度和影响力。控制领域从2019年起每年出版1-2个专题。去年起期刊将编委和通讯专家按照学科组建评审群进行文章1-3天快速预审。期刊每篇文章提供中文摘要和PPT概要，作微信推介，重点文章全文翻译。2019年起依托中国工程院信息与电子工程学部的支持创办FITEE论坛，每年2期左右，目前共举办5期。同时与主刊联合主办此论坛，以青年学者为主体交流碰撞，得到浙江大学上海高等研究院和西安电子科技大学多机构联合支持，同时欢迎更多单位申请承办。

第二部分 专家报告

在专家报告环节中，由西安电子科技大学陈渤教授担任主持嘉宾，并邀请同济大学洪奕光、国防科大徐昕、清华汪玉、北理工孙健、华中科大张海涛、北大王龙六位教授就集群认知协同智能处理前沿技术展开分享。

（主持嘉宾：西安电子科技大学陈渤教授）

洪奕光 | 多智能体系统的协同优化学习

洪奕光教授主要从理论方面讲解多智能体系统。指出多智能体系统具有系统效应，即简单的局部规则通过协同导致复杂整体行为，具有复杂结构和复杂动态。报告从分布式优化和分布式非合作博弈两方面介绍分布式决策，并介绍凸交计算、资源分配优化和博弈以及在线优化三个方面的成果。分布式凸交计算其目标是找一组凸集交集中的一个点，在非空的交集内实现同步，其优点是具有隐私性。洪教授团队提出投影趋同算法（PCA），分别在一致联合联通和双向图情况下实现凸交。后将该算法一方面推广到近似投影（APCA），取得更良好的结果，验证了该结论的充分必要性，并找到了临界近似角。另一方面推广到空心集交集计算，从凸交计算转换到环交计算。再者推广到求解线性方程，每个个体只有局部信息，通过凸交计算合作求解整个方程。分布式资源分配问题洪教授生动简易地利用分蛋糕来讲解如何实现整体最优化，还通过仿真验证有效性，也拓展了从无向图到有向平衡图、从等式约束到不等式约束、从确定性到随机优化或鲁棒优化以及博弈等多种推广。最后介绍在随即图上的分布式在线优化学习，其研究对象是时变的或者数据是实时的，并介绍现有在线凸优化算法文献以及团队给出的全信息反馈算法以及单点Bandit反馈。洪教授总结道，多智能体系统协同分析与设计至关重要，是众多重要问题的基础，其研究挑战涉及多学科交叉，如运筹学、控制论、网络科学、计算复杂性和机器学习等，应用非常广泛如在线估计（传感器网络）、资源分配（无线通讯、智能电网）、交通运输（社会网络）、规划决策等。

徐昕 | 多机器人系统协同决策与优化控制的强化学习方法

徐昕教授在报告中介绍到，多智能体系统思想起源于生物的群体行为，应用到多机器人系统则表现为多个智能机器人经过信息交互，使整体呈现有序的协同行为。多机器人作为重要的多智能体类型之一，面临着新的典型问题需要重点关注，包括分布式任务执行能力、同构或异构、分布式感知、通信约束和个体动力学与环境交互约束等。多机器人协同控制包括编队、环航、包含、一致性、群集和蜂群等新的控制理论和方法受到广大学者关注，并介绍了传统控制算法。多机器人协同现面临动力学强非线性、参数不确定性和时变性、通讯问题如时延和拓扑切换以及外界未知扰动等技术难点。同时对多机器人系统控制指标提出更高要求：高精度、实时优化控制，动态复杂环境的适应能力，面向多域、异构协同任务的协同决策与性能优化。徐教授介绍多机器人协同决策与控制方法研究动态，如基于模型的多智能体协同控制策略、基于值函数分解的多智能体强化学习、基于策略梯度的多智能体强化学习算法等，指出多机器人强化学习存在的核心问题即学习速度与收敛性问题，同时介绍多机器人强化学习的研究动态如复杂环境下多机器人系统路径规划与任务分配、未知环境下规避动态与静态障碍物等。随后徐教授详细介绍了团队的进展。基于核的分布式近似动态规划算法主要是解决编队控制问题，其创新性体现在实现多智能体系统强化学习高效特征表示，提高多机器人编队精度和快速性，徐教授从算法框图、算法步骤、算法实现及仿真结果四方面进行详细介绍。基于安全强化学习的采用Barrier函数多机器人分布式预测控制，介绍了研究动机、算法设计、仿真实验、实车实验，可以实现多机器人系统编队控制性能的自学习优化并满足安全约束的要求。基于注意力机制和MARL的多机器人协同搜索，可以实现面向区域协同搜索任务的多机器人高效协作搜索。徐教授指出，对于多域或异构协同任务的多机器人系统，强化学习是实现高效协同优化决策与控制、提升动态复杂环境适应能力的关键理论与技术。团队未来将在多智能体强化学习特征表示和协调优化机制、混合智能系统中人在环路的分布式学习控制、拓扑切换与通讯时延下多智能体强化学习算法、多域异构条件下多机器人系统协同决策与规划控制、非合作与对抗条件下多智能体强化学习、多机器人系统快速动态任务分配与路径规划、解决高安全约束条件下多机器人系统优化控制问题等方面展开进一步研究。

汪玉 | 多机协同环境探索基础技术与系统实践

汪玉教授的报告分享以多机协同目标搜索任务为例，展示研究团队在GNSS拒止环境中的自组织定位技术、通信受限下的未知环境协同探索系统、自适应多任务决策算法中的研究成果。伴随单个智能体能力得到提高，多智能体之间的有机合作成为可能。相比于单机智能，多机协同智能对于环境感知范围更大，动作能力更强，系统效用进一步提高。然而多机系统面临通信、感知、数据、计算等资源受限的挑战。为了应对资源受限的情况，团队发现在复杂实际环境中资源互换和资源竞争，不同资源之间存在融合研究可能。汪教授所在的协同智能团队融合规划决策、感知探测、定位导航、通信组网、计算存储各个领域的力量来进行研究。感知受限下自组织定位，其卫星信号易受干扰，提出利用构建高强度、高鲁棒性局部无线电定位系统来解决，但随之而来也带来一些问题，如确定局部定位坐标系方面，团队提出将坐标系和节点位置联合优化的解决方法使稳定性提升3倍，相对定位精度提升4倍；如何利用有限频谱资源方面，提出基于信号复用的测距组网协议与算法，提升网络定位更新频率2倍以上，稳定性提升1.3倍。通信受限下协同环境探索方面，在实际场景中有遮挡、多径并且频谱受限，无线定位仍受干扰，提出基于特征提取的定位技术应对复杂电磁环境，即SLAM任务，其关键技术为依赖场景描述子确定回环约束以及依赖传感器原始数据构建地图。因通信受限，传感器数据传输成为瓶颈，利用子地图降低通信量以及不同机器人分工探索不同区域进行联合探索，提出基于子地图多机协同分布式探索开源框架，只共享地图不共享描述子和原始数据，通信量、探索时间和路径长度均减少30%。可扩展分布式协同环境探索方面，基于部分观测、竞争博弈、信息交互、维度爆炸等分布式协同探索难点，提出深度强化学习方法来解决，同时基于缺少高效多机协同探索框架、可扩展性差等挑战，提出基于强化学习的可扩展多智能体协同探索框架（MAANS）解决。

孙健 | 无人系统分布式协同控制

孙健教授在报告中分享了关于无人系统分布式协同控制的前沿及成果，介绍到无人系统是指具有一定自治能力、智能性和自主性，在没有人直接参与的情况下，完成一定任务的一体化系统。人工智能的发展，为无人系统的发展提供新的动能，自主智能无人系统是研究人工智能的重要抓手和切入点。报告中孙健教授从单体、集群和群组三个方面总结无人系统发展现状，指出现阶段缺乏开放、动态、对抗与多任务情况下的无人系统基础理论突破。同时针对现存挑战，介绍研究团队在无人系统协同指挥与决策、分布式协同运动控制、分布式协同故障/攻击检测、人机共享控制等方面的研究进展。无人系统协同指挥与决策面临任务环境不确定、决策信息不完全、通信交互受限等挑战，其关键技术包括分布式协同任务分配技术、分布式协同运动规划技术、多无人系统角色指派与决策以及认知和决策层面的人工干预方法。无人系统分布式跟踪控制方面面临系统模型非线性、通信带宽受限、执行器故障等挑战，其关键技术包括全局输出反馈分布式跟踪控制技术、自适应事件触发控制技术以及自适应事件触发容错控制技术。无人系统协同故障/攻击检测面临的挑战有多无人系统通常具有规模大和结构复杂的特征、单个节点的计算和通信能力有限以及干扰和环境不确定等因素增加了故障检测难度，其关键技术有未知输入可观测性和协同检测算法设计。孙教授总结道，通过无人系统自主协同指挥与决策、分布式跟踪控制和故障检测可以实现智能的协同决策、有效的协同控制和可靠的多系统协同。

张海涛 | 海空无人系统集群跨域协同

超快跨域高精是无人艇-机集群技术的制高点，一直是国际性难题。张海涛教授介绍突变和相变来应对集群突发情况，并介绍团队研究进展，如精巧的构型相变调整、无人系统集群等CPS切换机理的机器学习、微观生命集群分布特征分析等。在应用研究方面，一是为应对水域突发事件，提出了超快无人艇队形相变调控方法；运用高中低空视觉位姿对准，多时间尺度控制，攻克了视觉导引运动协同难题，实现了无人艇机集群水空跨域协同；运用路径跟踪算法建立数学模型，使用启发式艇机布放原理，实现了海空三维立体覆盖。二是研制了无人艇高能量密度全电矢量喷推系统，确保航迹的准确跟踪；建立了双层鲁棒预测控制构架，保障稳定航行，即使出现卡死等故障，也能自主返回港区检修。三是多艇多源感知与目标识别达到全精：提出了时空配准和多传感器深度融合方法，保障“全”；发明在线相关性学习和层级化语义特征提取技术，保障“精”。团队制定及参与制定国家标准3项，团体标准4项，推进无人艇行业标准规范化，针对内河湖、港区、近海、远海需求研制4类自主无人艇及集群成套装备，开发核心部件，突破“应对快”、“看得清”、“识得全”、“跟得上”、“对得准”、“走得直”等卡脖子技术。在跨海通道勘测、珠江口港口航道监测、南海油气资源探测、大湾区水域污染治理等方面取得成功应用。最后，张教授总结了无人艇集群未来的自主性能、异构性能和跨域性能三个重要方向发展。

王龙 | Feedback Dictates Intelligence

王龙教授的报告展现控制理论的光辉发展历程、特别是现代控制理论60多年的重要进展和里程碑。从Kalman的文章展开，到介绍中国自动化发展迅速，近年在自动化顶刊TAC上发文量迅速增长。同时介绍控制系统分析与设计的几种方法如古典频域方法、代数方法、几何方法、多变量频域方法等。报告中王教授主要讲解几何方法、时序网络、Kharitonov定理、棱边定理等，并以众多研究生期间作出重大突破的著名学者激励当代学生。王龙教授及博士生提出增广系统一致性引理，成为处理离散时滞系统一致性协同的标准工具，在国际上最先研究多智能体系统包围控制（Containment Control）问题，并给出被广泛应用的稳态凸组合性质及相关系数公式。探讨在网络化、智能化、人机协同、内外双闭环、信息和物理系统相融合的新时代控制理论研究的新特征和新范式，指出控制+博弈是新一代智能控制理论的核心内容；进一步探究了控制+博弈的最小模型问题、多人重复博弈的可控性、可观性、鲁棒反馈策略、事件驱动机制、博弈序列辨识等问题。

第二期信息与电子工程领域青年学术前沿论坛由中国工程院信息与电子工程学部指导，中国工程院院刊Engineering、FITEE主办，西安电子科技大学雷达信号处理国家级重点实验室、西安电子科技大学信息感知集成攻关研究院、浙江大学上海高等研究院联合承办，西安电子科技大学雷达“111”创新引智基地、西安电子科技大学电子装备结构设计教育部重点实验室、浙江大学人工智能协同创新中心、西安电子科技大学电子装备机电耦合理论与关键技术“111”创新引智基地参与支持。中国工程科技知识中心知领、Paperweekly、学术世界、蔻享学术同步在线直播。

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浙江大学上海高研院（UID:1571802587）

关于论坛

中国工程院院刊信息与电子工程领域青年学术前沿论坛，由中国工程院信息与电子工程学部指导，中国工程院院刊《Engineering》、《FITEE》主办，以学术创新思想创变启迪、前沿颠覆性技术观点分析和未来社会发展工程应用重大变革等为主题，邀请院士、专家和青年学者开展互动的启迪和交流，塑造发挥学术自由、鼓励创新和探索学问的学术氛围。

信息领域青年学术前沿论坛将不定期组织网上论坛，重点邀请《Engineering》和《FITEE》通讯专家以及海内外青年学者对信息及其交叉领域的前沿进展、技术突破和创新应用进行学术报告，同时解读《Engineering》和《FITEE》当月（在线）出版论文或往期热点文章以及征稿动态等相关信息。

2021年9月26日第1期论坛成功举办，围绕“支撑工程和科学发展的信息技术”的主题，段宝岩院士、浙大吴飞教授、中国移动刘光毅博士分别解读2021候选工程成就500米口径球面射电望远镜、AlphaGo-AlphaFold、第五代移动通信系统，国防科大李东升教授、百度何径舟博士、华为于璠博士做科学计算支撑工程创新发展主题报告。（点击回顾第1期内容）。

关于Engineering期刊

Engineering是中国工程院主管，中国工程院战略咨询中心和高等教育出版社共同主办的工程类综合性英文学术期刊。

Engineering的目标是建设世界一流工程科技学术期刊，正如英国的Nature是“发现世界”，美国的Science是“解释世界”，中国的Engineering就是要“改变世界”。

Engineering致力于为全球提供高水平的工程科技重大成果发布与交流平台，探讨工程科技发展的热点和难点问题，以更好地造福人类，创造更美好的未来。

2019年，Engineering成功入选“中国科技期刊卓越行动计划”领军期刊，最新影响因子为7.553。

关于FITEE期刊

FITEE全称Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，位于JCR Q2分区。

FITEE前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。

2019年，荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助（梯队期刊）。最新影响因子为2.161。