，深入贯彻《国家新一代人工智能发展规划》部署要求，调动广大智能科技领军人才的积极性和创造性，促进通用人工智能与未来产业融合发展，加快发展新质生产力和新型工业化，打造具有全球影响力的产业科技创新中心。2024年4月12日—14日，中国人工智能学会将在苏州工业园区举办“‘创新驱动•数智强国’—第十三届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2023中国人工智能产业年会”。

　　近年来，全球新一轮科技和产业变革迅猛发展，生成式AI、大模型和通用人工智能已成为催生新产业、新业态和新模式的重点领域。如何推动产业链供应链优化升级，加强人工智能关键核心技术攻关，着力解决重大应用和产业化问题，积极培育新兴产业和未来产业，强化国家战略科技力量，加快新质生产力建设，打造具有国际竞争力的数字产业集群尤其重要。

　　激励创新，智能担当。2024年是中国政府与新加坡政府开发建设苏州工业园区30周年，也是学会贯彻落实全国精神，赋能苏州积极开展“人工智能+”行动，发挥苏州工业园区的探路、引领和示范作用，推动人工智能与实体经济深度融合、高质量发展再上新台阶，努力打造开放创新的世界一流高科技园区，扩大学会与地方交流合作的关键之年。

　　2023中国人工智能产业年会China Artificial Intelligence Industry Annual Conference（CAIIAC2023）由中国人工智能学会发起主办，迄今已成功举办九届产业年会。作为吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼的主题配套活动，大会集闭门研讨、荣誉表彰、高端论坛、产品展示、报告发布等核心板块于一体，是国内权威性高、规模较大、品牌力强、行业影响深远的年度人工智能标志性颁奖盛会。

　　本次大会以“创新驱动•数智强国”为主题，设置了“1+10+X”模式，含1场主论坛、10场专题论坛，以及权威颁奖、启动仪式、报告发布、科学之夜等特色活动。主办方邀请部委领导专家、两院院士、吴文俊人工智能科学技术奖励委员会委员、提名及评委专家、获奖代表和企业家等研讨交流，发挥获奖项目团队、人工智能院校成果的学术、人才、技术和产业优势，在主题报告环节设置“智能系统——人工智能”校长专题报告会，重点探讨如何推动人工智能前沿技术应用与产业生态协同发展。通过展望人工智能未来趋势，交流关键核心技术与未来产业创新，引发智能系统促进院校产教融合深度思考和观点碰撞。

　　4月14日下午，大会组委会将隆重推出“青年科学家科技成果转化”专题论坛，邀请欧洲科学院院士、国家杰出青年基金获得者、西北工业大学王震教授担任论坛主席。本次论坛还荣幸邀请来自全国知名高校和领军企业的权威学者和杰出专家，他们在科技成果转化领域取得了显著成就，包括吴文俊优青、博士后创新人才支持计划，以及国家级高层次人才等学者专家齐聚一堂。本次论坛聚焦电力系统智能调控、大语言模型、异构无人集群、人民防空、移动式激光雷达成像系统、自动驾驶、城市无人机智能监测、视觉理解：从网络到表征、三维点云协同智能处理等人工智能领域的前沿理论和技术应用，共同探讨AI技术的发展及在各个领域的科技成果转化、产业落地。

　　本次论坛旨在分享人工智能领域的关键技术、创新难点以及未来发展趋势，通过交锋观点，碰撞思想，推动科技成果转化赋能产业创新发展，提高我国青年科学家的创新转化意识，培养其创新转化能力，切实助力我国青年科学家的创新创业，加快推进高水平科技自立自强，把创新作为引领发展的第一动力。

　　在此，论坛组委会诚邀各界同仁莅临本届大会，开坛论道，共襄盛举，共话人工智能时代的新变革、新机遇、新挑战。

　　西北工业大学教授，网络空间安全学院院长，智能交互与应用工信部重点实验室常务副主任，(2019、2020、2021、2022、2023)全球高被引科学家，欧洲科学院院士，国家杰出青年基金获得者，IEEE Fellow，国防科技创新团队负责人，国家青年特聘专家，陕西省科技创新团队负责人，人工智能学会专委会/青工委副主任，获得全国创新争先奖章、中国青年五四奖章、全国五一劳动奖章、教育部自然科学奖二等奖、陕西省自然科学奖一等奖、中国指控学会二等奖、腾讯科学探索奖、首届《麻省理工科技评论》“中国35岁以下科技创新青年奖”（MIT-TR 35, China）等。研究方向为人工智能理论、群体智能决策与认知、博弈论、大数据分析，并结合学校国防特色从事军事智能应用研究。

　　东南大学副教授、博导，至善青年学者、紫金青年学者，本科与博士毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院。近年来发表深度学习顶会、IEEE汇刊等学术论文40余篇，应邀联培或访问匈牙利罗兰大学（师从匈牙利科学院院士Tamás Vicsek教授）、澳大利亚皇家墨尔本理工大学、中科院数学与系统科学研究院等单位。合作研究工作曾获《Nature Physics》研究亮点报道，获授权国家发明专利14项，其中两项完成成果转化。主持国家自然科学基金面上、青年项目、科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目子课题、华为等企业委托项目/课题多项。曾获IEEE ICCSS Zadeh最佳会议论文奖(1/4)等荣誉，并应邀在第十八届全国复杂网络学术会议作青年大会报告。

　　国家高层次人才（青年），东南大学青年首席教授、博导，华为公司紫金青年学者，伦敦帝国理工学院荣誉讲师。研究方向为低碳能源-交通-信息耦合系统建模、控制与分析。担任IEEE TSG、IEEE TII、Appl. Energy、IEEE TIA等期刊副编辑/主题编辑/青年编委，作为第一/通讯作者在Proc. IEEE等期刊上发表中科院一区Top SCI期刊论文20余篇，累积影响因子破230，3篇入选ESI高被引。获中国电力优秀青年科技人才奖、吴文俊人工智能优秀青年奖、中国发明协会创业奖创新奖一等奖（排1）、中国能源研究会优秀青年能源科技工作者奖、华为挑战难题价值火花奖等荣誉。

　　在新型电力系统背景下可再生能源发电大规模并网，系统面临“源-荷”双侧不确定性进一步增强，供需不匹配问题更为突出，系统安全运行调控正面临巨大挑战。本报告以新型电力系统的输电线路越限预防控制问题为例，提出基于安全强化学习算法的输电线路越限调控策略。首先，建立电网潮流调控的含约束马尔可夫模型用于强化学习智能体训练，并利用优化算法求出理论最优解作为基准；其次，考虑电网潮流的空间分布特性以及新能源时序特性，提出将长短期记忆网络和边特征动态卷积神经网络结合的时空特征感知网络；最后，为了确保潮流调控策略满足电网运行的安全约束，利用安全强化学习的进行调控智能体策略训练。实现电网稳态潮流在线调控，解决了输电线路越限问题。

　　博士，清华大学电子系2023年引进助理教授，国家级青年人才获得者。2020年于清华大学获博士学位，2020-2023年先后在香港科技大学、芝加哥大学从事博士后研究工作。研究兴趣包括人工智能、社会计算和网络科学。曾作为第一作者在在美国科学院院刊（PNAS）、自然-人类行为（Nature Human Behaviour）、自然-计算科学（Nature Computational Science）等高水平综合性期刊发表论文，并在NeurIPS、、KDD等CCF A类会议与期刊发表论文34篇（第一/通信作者15篇）。曾获评CAAI社会计算新星学者、UBICOMP最佳论文提名、MSRA Fellowship、清华大学优秀博士毕业生、CCF优秀博士学位论文提名、ACM SIGSPATIAL中国分会优博等学术荣誉。

　　大语言模型的快速发展涌现出了与人类高度类似的通用推理能力，为设计实现通用自主智能体开辟了新的途径。近期研究显示大语言模型智能体可以在虚拟沙盒环境中实现高精度的模拟仿真，并拥有从环境的交互反馈中持续学习的能力。然而，简单的虚拟沙盒环境与真实生活环境有很大差别，特别是城市环境中复杂、相互关联的基础设施网络和社会交互行为将为城市智能体仿真与学习带来一系列重大挑战。在本次报告中，讲者将介绍在大语言模型驱动的自主智能体设计方面的近期研究成果，并重点讨论在常识推理、行为生成等重要维度取得的效果。

　　毕业于北京航空航天大学，博士后工作于英国布里斯托大学，现为北京航空航天大学人工智能学院副教授。长期从事集群智能与协同控制研究，在IEEETAC、Automatica等学术期刊上发表了SCI论文26篇，出版Taylor & Francis英文专著1部；曾荣获吴文俊人工智能优秀青年奖、中国发明协会发明创新奖一等奖、中国指挥与控制学会科技进步奖一等奖、空军“无人争锋”比赛冠军等；担任中国指挥与控制学会青工委副总干事、集群智能与协同控制专委会委员等。

　　异构集群跨域协同可以充分发挥无人机、无人车、无人艇等不同无人系统的优势，以结构耦合和功能互补的方式实现集群智能的倍增。分布式编队跟踪控制作为集群协同控制的重要研究内容之一，是集群智能涌现在运动控制层面的重要保障与实现途径。本报告围绕异构无人集群智能编队跟踪控制理论及应用进行介绍，包括异构集群时变编队跟踪控制、基于强化学习的智能编队控制、群对群多联盟博弈控制等方法，并介绍相关理论在无人机-无人车集群的转化应用情况及进展。

　　西北工业大学副教授，陕西省高层次人才、吴文俊优青，西安青科协副秘书长，IEEE SMC magazine、CMC、MBE等sci期刊编委，聚焦于无人系统与人工智能交叉领域，取得了国际领先成果，以第一或通讯作者身份在国际期刊发表论文60余篇，申请/授权国家发明专利40余项，主持国家自然基金3项、ZF、JKW、军工院所、部队等项目10余项，近两年主持经费2000多万元，获中国指控学会二等奖（排3）、陕西省技术进步二等奖（排3），受邀在珠海航展、国内外会议做多次口头报告，并被多家媒体追踪报道，也受到北部战区的点名表扬。

　　分布式抗击作战目标分配是一项关键的战术决策过程，主要涉及将来袭的低空目标有效地指派给察打一体小单元中的单兵高功率微波武器和单兵导弹武器，以实现最佳拦截效果。本平台针对两种典型部署形态——宽正面交叉部署和小区域集团部署分别构建目标分配模型，在宽正面部署情境下采取了逐级串行的目标分配机。