本届大会由中国自动化学会主办，中国系统工程学会、中国机械工程学会、中国仪器仪表学会、中国计算机学会、中国金属学会、中国有色金属学会、中国化工学会、中国仿真学会联合协办，上海市松江区人民政府、华东理工大学、国家流程制造智能调控技术创新中心、国家智能设计与数控技术创新中心、国家数字建造技术创新中心、国家集成电路设计自动化技术创新中心、全国/国家重点实验室以及行业有突出贡献的公司等30家单位联合承办。
本届大会设置共计15个专题论坛，数字孪生与控制装备类专题论坛集结完毕，将于2024年11月09日下午在上海富悦大酒店·三楼会议室6召开！
钱 锋中国工程院院士，国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家，中国自动化学会监事、会士，华东理工大学教授
中国系统工程学会、中国机械工程学会、中国仪器仪表学会、中国计算机学会、中国金属学会、中国有色金属学会、中国化工学会、中国仿真学会
上海市松江区人民政府、华东理工大学、国家流程制造智能调控技术创新中心、国家智能设计与数控技术创新中心、国家数字建造技术创新中心、国家集成电路设计自动化技术创新中心、流体动力基础件与机电系统全国重点实验室、智能制造装备与技术全国重点实验室、机械系统与振动全国重点实验室、工业控制技术全国重点实验室、人机混合增强智能全国重点实验室、流程工业综合自动化全国重点实验室、计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室、自主智能无人系统全国重点实验室、介科学与工程全国重点实验室、多模态AI系统全国重点实验室、能源催化转化全国重点实验室、重质油全国重点实验室、绿色化工与工业催化全国重点实验室、化学品安全全国重点实验室、机器人学国家重点实验室、化学工程联合国家重点实验室、轧制技术及连轧自动化国家重点实验室、物理运动国家重点实验室、中国石油化工集团有限公司、国家能源投资集团有限责任公司、中国机械工业集团有限公司、宝山钢铁股份有限公司、中铝智能科技发展有限公司、中国中化控股有限责任公司
机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心、国家冷轧板带装备及工艺工程技术探讨研究中心、精密电子制造技术与装备国家重点实验室、工业自动化国家工程研究中心、国家计算机集成制造系统工程技术研究中心、工业智能与系统教育部重点实验室、 智能感知与自主控制教育部工程研究中心、智能网络与网络安全教育部重点实验室、工业装备智能控制与优化教育部重点实验室、系统控制与信息处理教育部重点实验室、晶体生长设备与系统集成国家地方联合国家工程中心、上海电气自动化集团有限公司、全国信标委软件与系统工程分委会、高效轧制与人机一体化智能系统国家工程研究中心、全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会、和利时科技集团有限公司、北京华航唯实机器人科技股份有限公司、湖州工业控制技术研究院、上海宝信软件股份有限公司、工业与信息化部电子第五研究所、工信部工业软件工程化关键技术与应用实验室、国能智深控制技术有限公司
王文海，浙江大学求是特聘教授、浙江省特级专家，浙江大学NGICS大平台主任、控制装备及综合安全研究所所长、中国自动化学会理事，杭州优稳自动化系统有限公司创始人。获国家科学技术进步一等奖1项，二等奖3项，省部级一等奖7项。
国产现役超大规模网络化UCS由于关键核心技术十分匮乏、主体硬件设备受制于人、核心工业软件严重缺失等三大难题制约，根本没办法满足我国广大工业领域和关键基础设施的迫切需求。为应对这一挑战，在工信部工业互联网创新发展工程支持下，团队研发出基于时间敏感网络（TSN）技术的超大规模UCS，实现了高可靠性、强实时性、高安全性等关键技术突破，填补了核心技术和设备的空白，取得TSN支撑的UCS关键核心技术、主体硬件设备和核心工业软件三项重大成果，明显提升了我国高端控制装备和人机一体化智能系统的自主能力，为保障国家经济、工业和军事安全提供了有力支撑。
杨强，教授，长期从事电力能源系统智能与安全领域研究。浙江大学电气工程学院教授、博士生导师，英国伦敦大学博士，伦敦帝国理工学院博士后，加拿大英属哥伦比亚大学、英国剑桥大学访问学者。英国计算机学会会士。浙江大学先进电气国际研究中心主任，连续入选爱思唯尔中国高被引学者、全球前2%顶级科学家榜单，获中国电力优秀青年人物奖、中国产学研合作创新奖。中国人工智能学会、自动化学会、电工技术学会高级会员和专委会委员。发表学术论文300 余篇，发明专利60余项，出版著作4部，参编国内首部AI与电气工程交叉学科专著《AI与电气应用》承担国家基金、国家重点研发计划及行业科技项目60余项，担任Digital Twins and Applications（《数字孪生与应用》）执行副主编、8本国内外期刊副主编/编委。近5年获浙江省、北京市、天津市政府科技进步奖、中国电力奖、中国电工技术学会、中国自动化学会和中国电力创新奖等省部级奖励10余项。
我国是世界上工业门类最为齐全的国家，有着非常丰富的制造业应用场景和市场，2020年以来，多家国内外知名厂商不断推进数字孪生，数字孪生及应用是全球发展的必争之地，数字孪生设计开发平台是弥补工业系统“数字鸿沟”的彩虹桥。多领域数字李生设计开发平台NGM提供基于非因果编程语言的机理建模环境与数据修正建模方法，支持基础标准模型库及系列行业专有库，如电力、化工、热力学模型库等;提供大规模数字孪生系统高性能求解器，支持跨领域建模与跨平台联合仿真，支持对复杂系统来进行物理建模和动态仿真，已应用多个工程领域的多学科系统。
黄彦平，工学博士，研究员，核动力工程专家。现任中核集团中国核动力研究设计院反应堆工程研究所副所长兼总工程师，中核核反应堆热工水力技术重点实验室主任，中国核学会核反应堆热工流体力学分会理事长，曾任国际核工程大会（ICONE）四届技术委员会主席、第四代核能系统国际论坛指导委员会（GIF-SCWR-SSC）国际主席。中核集团科技带头人、973首席专家、国家杰出青年基金获得者，是国家级“有突出贡献的中青年专家”，获国防科技工业先进个人、首届彭士禄核动力创新突出贡献奖、国际核工程突出贡献奖。共获国家和省部级科技奖励23项，作为第一完成人，获国家技术发明二等奖一项，省部级技术发明一等奖3项，省部级科学技术进步一等奖3项，四川省自然科学二等奖1项。在重要学术期刊和学术会议上发表论文220余篇，出版中英文专著9部，译著3部，授权发明专利200余项。
针对全球首套超临界二氧化碳发电系统模块设计优化和决策分析需求，中国核动力研究设计院自主开发了该发电机组对应的数字伴生系统，高精度模拟和预测余热发电机组全寿期的运行特性，有效支撑余热发电机组全寿期伴生运行、设备性能监测、状态预示评估、虚拟操控演练、高逼真实景漫游等数字化场景。该数字伴生系统是以中国核动力研究设计院和苏州同元软控信息技术有限公司联合开发的NUMAP为底座， NUMAP是国内首款面向核能动力领域的基于Modelica的多专业耦合建模仿真大型平台，提供了全系统多专业耦合建模、高效实时仿真求解、虚实数据实时通讯与同步、数据驱动模型优化等功能亮点，可有效支撑数字伴生系统预测性、实时性、连通性、智能性、交互性等特征的实现。
蒋朝辉，中南大学教授，湖南省科学技术创新领军人才、第九届中国自动化学会青年科学家、第十三届发明创业奖人物奖获得者。主要是做协同检测和智能感知的基础理论方法、关键技术及工程应用研究。现任中国自动化学会应用专业委员会副主任委员、湖南省自动化学会副理事长、中国图象图形学学会理事。主持国家重大科研仪器研制等项目16项，获省部级科技一等奖4项。
冶金工业是典型的耗能与排放大户，是实现制造强国的重要支撑和实施双碳战略的主战场，而数字孪生技术是实现冶金工业数智化转型的关键技术之一。为此，针对冶金过程关键装备运行信息缺失、反应机理不清、优化调控粗放等一系列问题，提出了一套冶金过程关键装备的双闭环数字孪生系统构建框架、复杂运行机理多时空尺度建模与交互方法，构建了冶金过程数字孪生系统，在高炉炼铁、铜阳极板圆盘浇铸等重要装备上成功应用。打破了传统冶金过程人工经验主导的生产模式，明显提升了生产效率与产品质量，为企业数智化生产方式的变革做出了积极探索。
吴云坤，中国电子首席科学家、科技委副主任、奇安信集团总裁、教授级高工。长期从事网络安全领域的科研攻关、产品规划、战略管理和投融资管理，提出数据驱动安全、内生安全等技术思想，获得国家科技奖二等奖一次、省部级科技奖一等奖近十项，领导完成了北京冬奥会等超百次国家重大活动网络安全保障任务。
自主研发工业软件是国家实现产业链自主可控的重要领域，由于发展基础薄弱，中国工业软件严重依赖于开源技术，安全风险巨大。工业软件是一个复杂的系统工程，需要用系统工程结合内生安全办法来进行体系化治理，本报告在全方面分析工业软件面临的安全问题基础上，阐述如何用内生安全方法将安全嵌入工业软件从开发到应用的全生命周期，保护工业软件全生命周期安全。
杜文亮，ACM和IEEE双会士，现为浙江大学求是讲席教授，原美国雪城大学Meredith讲席教授。1993年获中国科学技术大学学士，2001年获普渡大学博士学位，同年加入雪城大学。杜教授于2002年创立SEED开源项目，开发了40个网络安全动手实验，获美国科学基金会资助，并在全球1100多所学校使用。他的著作《Computer & Internet Security: A Hands-on Approach》被290所高校采用。发表论文总引超过18100次，获得2013 安全顶级学术会议ACM-CCS和2021年ACSAC会议颁发的时间考验奖。因在网安科研与教育方面的贡献，他于2023年被评为IEEE和ACM会士。
为了给互联网空间安全提供一个学习和科研测试的平台，我们开发了一个开源的互联网仿真器。可以用它创建一个能在个人计算机或云上运行的微型互联网。 尽管小，但它麻雀虽小五脏俱全，具有互联网的所有基本要素。 我们大家可以在仿真器上部署很多系统和应用，例如 DNS 系统（包括根和顶级域名服务器）和以太坊系统（Ethereum）。该仿线 年发布以来已被多个学校在科研和教育上使用。我将介绍该仿真器，并谈谈该仿真器和工业控制仿真系统相结合的一些想法，可拿来研究工业控制管理系统的安全问题。
张波，中国电力科学研究院有限公司信息通信所 网络安全专家，博士，教授级高工，上海交大博士后，中国电机工程学会青年托举人才，美国伊利诺伊理工大学高级访问学者。主要是做电力网络智能攻防、内生安全技术探讨研究，作为课题负责人承担或参与了国家重点研发计划“互联网空间安全治理”专项等项目3项，主持国家电网公司等省部级项目二十余项，获省部级科学技术进步一等奖5项、二等奖9项，发表SCI论文12篇、EI论文20余篇，获得授权发明专利31项。
随着新型电力系统、关基保护等国家战略推进，电力工控系统逐步向云边协同架构演进，面临未知漏洞防护难、未知攻击抵御难等安全风险。本报告，首先对新形势下电力工业控制装备与系统面临的网络安全挑战进行总结，指出现存技术基于已知先验知识进行防御，没有办法解决未知漏洞和未知攻击等问题。在此基础上，设计提出电力系统内生安全技术路线，构建融合动态异构冗余拟态理论与信息物理广域控制交互机理的弹性防御模型。最后报告对内生安全技术的应用进行思考和展望。
王东霞，浙江大学研究员，博士生导师，于2018年在新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院取得博士学位，后赴牛津大学计算机科学系从事博士后研究。一直从事多智能体系统，人工智能安全等方向研究工作。以第一作者或通讯作者身份在人工智能及多智能体系统、计算机安全等领域国际顶级会议和期刊例如SIGIR，AAMAS，AAAI,IJCAI，CSF，TDSC，TIFS等发表多篇论文。曾担任多智能体系统国际顶级会议AAMAS 2021的TRUST论坛主席。担任，CAI，IFIPTM等国际会议的程序委员会委员。
在工业控制管理系统中，PLC代码自动生成技术能明显提升控制工程效率。近来，大语言模型（LLMs）在自动化代码生成方面取得了长足进展，但主流代码生成大模型尚缺乏对PLC编程的有效支持，更没办法提供对工控系统至关重要的代码可信保障。本报告将介绍我们团队为解决这些挑战所设计的基于大模型多智能体的全新PLC代码生成框架Agents4PLC，其核心思想是通过多智能体协同架构实现可信PLC代码生成。Agents4PLC集成了检索增强生成（RAG）、高级提示工程技术和链式思考等策略，实现了面向工业控制管理系统的代码生成智能体设计及基础能力提升。实验根据结果得出，Agents4PLC在一系列不同严苛等级的可信度指标上实现了远超最新基线方法的效果，展现了其生成实际工业应用级可信代码的潜力。
李宏源，副研究员，北京大学工学院，入选2024年北京市科技新星。长期从事流固耦合力学和海洋数字孪生研究，在水下航行器减阻、海洋数字孪生等方面取得了系列成果。在JFM、PNAS、PoF、OE等权威期刊发表SCI 论文35篇，授权国家发明专利29项，获得首都前沿学术成果奖，承担国家自然科学基金青年基金、科技部重点研发计划、173基金等国家级项目9项。目前正在开展水-空跨介质航行器研究。担任中国仪器仪表学会气象水文海洋仪器分会理事，中国指挥与控制学会大模型与决策智能专业委员会委员。作为分论坛主席承办2023北京交叉科学大会“力学+海洋工程+人工智能”，作为组委会主席承办第十二届全国海洋航行器设计与制作大赛首都区域赛。
随着“海洋强国”战略的全面实施，海洋高新技术的地位日益凸显。开发海洋数字孪生技术对于海洋高端装备发展具备极其重大意义。本报告围绕海洋工程、力学和人工智能的交叉领域，阐述涵盖海洋数字孪生研究现状及意义、跨介质装备及其数字孪生系统，以及深海采矿装备及其数字孪生系统。相关理论和方法既推动了海洋数字孪生基础理论创新，也促进了数字孪生在海洋观探测装备领域的工程应用，实现了“以虚映实、以虚预实、以虚控实”。
张奕楠，浙江大学控制科学与工程学院助理研究员，担任Digital Twins and Applications（《数字孪生与应用》）执行编辑。长期从事流程工业数字孪生建模、控制与优化及工业控制管理系统综合安全等研究，在石化、电力等流程工业数字孪生及云边协同工业控制管理系统安全防护技术等领域取得了系列成果。主持国家重点研发计划、之江实验室重大科学技术基础设施等千万级课题2项，参与国家级项目3项。
随着我国在工业控制管理系统和安全技术上的自主化进程加快，建设自主可控、高效可靠的工业软件平台尤为关键。本报告围绕国家自主工业软件的发展需求，聚焦多领域数字孪生设计开发平台NGM的创新与应用，阐明其在当前自主工业软件领域的重要性。NGM平台基于非因果建模语言Modelica，具备跨行业、高精度建模和仿真能力，能够很好的满足电力、石化和污水处理等领域的复杂工程需求。报告内容涵盖NGM平台的系统架构、关键技术与应用案例，通过跨平台联合仿真、实时数据同步和模型参数自适应等功能，实现工业流程的数字孪生控制，提升系统安全性和可靠性。NGM平台不仅推动了数字孪生理论的创新，还加速了其在复杂工业场景中的落地应用，为国家工业软件的自主化和工业领域的智能化提供了有力支撑。
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