具身智能时代，无人机规划控制如何发展？| CNCC

论坛主席

北京航空航天大学教授

北京航空航天大学人工智能学院副院长，教授，博士生导师，中国图象图形学学会理事、副秘书长。曾获国家科技进步二等奖，中国图象图形学学会自然科学奖一等奖。国家自然科学基金优秀青年基金获得者，主持企业创新发展联合基金重点支持项目等多个项目，担任科技创新2030-重大项目课题负责人。主要从事具身智能与多模态内容理解的研究工作，发表CCF-A类论文100余篇，Google Scholar引用18000余次。

论坛共同主席

CCF会士、计算机视觉专委会副主任，中国科学院自动化研究所研究院

研究员，博导，IEEE/IAPR/CCF/CIE/CAAI/CSIG Fellow。2015年获得国家杰出青年科学基金，2016年获得第十四届中国青年科技奖，2017年入选科技部中青年科技创新领军人才。目前是模式识别国家重点实验室副主任，CCF计算机视觉专委会副主任，中国图象图形学学会副理事长及视觉大数据专委会主任等。担任IEEE TPAMI、IEEE TIP等国际知名期刊的编委、MIR的副主编，曾任IEEE TIFS、IEEE TSMC-B、PR等国内外学术期刊的编委，以及10余次国内外会议的大会、程序或组织主席等。截至目前，已申请或授权发明专利80余项，出版编专著10余部，已发表或接收论文300余篇，获得5项国内外会议最佳论文奖。目前，谷歌学术引用5万余次，H-index为104（2014-2023连续入选ESI中国高被引科学家名单）。

论坛讲者

鹏城实验室副研究员

鹏城实验室具身智能研究所副研究员，国家级青年人才；博士毕业于中山大学计算机学院，曾任悉尼大学访问学者、香港理工大学研究助理教授，长期从事视觉理解、具身智能、城市计算等领域基础研究，TPAMI、TIP、TNNLS、CVPR、ICCV等国际顶级期刊和会议发表论文40余篇，谷歌学术引用量3500余次，获广东省计算机学会优秀论文一等奖，入选全球前2%顶尖科学家年度榜单，主持国家自然青年基金、鹏城实验室重大攻关课题等科研项目。

报告题目：多智能协同感知决策及其在低空经济的应用

低空经济场景的蓬勃发展，给以无人机集群为代表的多智能体协同作业带来巨大机遇，但也面临严峻挑战：如何在高度动态、复杂且资源受限的环境下实现高效协同？传统方法难以克服传感器视野局限与海量数据融合的性能瓶颈。因此亟需发展新一代多智能体技术，在复杂城市空域实现计算与通讯双重高效的协同感知、解决多智能体意图理解与行动协调的可信控制问题。本讲座将介绍鹏城实验室团队在多智能协同感知决策方面的工作，并应用到城市低空经济场景，为高密度低空运行提供技术支撑。

哈尔滨工业大学教授

哈尔滨工业大学航天学院教授，国家杰出青年科学基金获得者、国家高层次人才、IEEE 会士。长期从事飞行器总体设计、自主控制理论与应用研究，主持载人航天工程专项、部委重点项目等。作为总设计师，研发了系列空地跨域无人机、中国首台空间站舱内智能飞行器“小航”；所研某空地跨域平台在党和国家领导人出席的重要展览中展出。连续10 年全球高被引学者，获钱学森杰出贡献奖、国家自然科学二等奖、黑龙江省自然科学一等奖等。

报告题目：空地跨域无人机决策与控制

空地跨域无人机可在空中和地面跨域运动，在兼顾空间可达性、续航时间等方面，与无人机、无人车、无人机-车协同相比具有较大优势，在军民领域展现了巨大的应用潜力。本报告将回顾空地跨域无人机的研究现状，介绍一类旋翼式空地跨域无人机构型设计、自主决策与规划、空地模态平滑控制等研究工作，并展望空地跨域无人机的未来发展趋势。

浙江大学副教授

浙江大学控制学院长聘副教授，研究员，博士生导师，国家优青；从事空中机器人、集群机器人、自主导航、具身智能等方向研究。发表高水平学术论文80余篇；获多项期刊/会议最佳论文奖、2024中国高被引学者、2023/2024年度全球前2％顶尖科学家等学术荣誉。

报告题目：飞行机器人：从物理智能到具身智能

随着机器人和人工智能技术的快速发展，自主飞行机器人及其集群系统在复杂动态环境下的自主控制已走向成熟。本报告将介绍飞行机器人最新自主导航算法，阐述面向高动态、强干扰、多约束场景下基于物理智能的模型构建和优化求解方法；进而，介绍基于具身智能和数据驱动的端到端决策和控制算法，并展示其在真实复杂环境中的验证效果。通过多学科交叉视角，报告将揭示群体智能在复杂环境适应性、系统鲁棒性及可扩展性方面的进展，为未来大规模智能集群的工程化应用提供理论支撑与技术参考。

国防科技大学教授

国防科技大学智能科学学院教授、博导，所长。长期从事无人系统、无人集群协同领域的教学科研工作，主持国防领域的演示验证、装备发展共用技术和国家自然科学基金重点等项目20余项，发表IEEE TAC、TRO等高水平论文100余篇，出版专著/译著6部。获国家级科技领军人才、青年人才，湖南省杰青等计划支持。

报告题目：固定翼无人机集群协同决策与仿射控制

固定翼无人机集群具有效费比高、机动性强等优势，在军事、民用等领域均有广阔的应用前景。协同决策与控制是无人机集群协同作业的基础，然而无人机集群的任务能力受数量规模、机载计算、通信交互等因素制约，如何通过局部信息交互提升大规模集群在并行任务中的决策与控制能力是亟需解决的核心科学问题之一。本报告针对这一科学问题，介绍团队近期关于复杂耦合约束下无人集群分组协同任务规划和仿射编队协同控制方面的工作，主要包括集群动态分区与实时任务分配、时序任务的博弈规划与冲突消解、时变态势下集群分布式抗毁重构、以及安全运动规划及协同仿射控制等内容，为无人机集群在低空经济、智能城市等新兴领域的应用提供技术支持。

CCF杰出会员，上海交通大学教授

上海交通大学特聘教授，主要研究方向为人工智能，视频分析，视觉表征编码等。在相关领域发表权威期刊和会议论文100余篇，获发明专利25项。获多项国际权威评测第一；多项技术被国际和国内权威视频编码标准采纳，并牵头制定视觉特征编码团体标准。入选IEEE多媒体计算中期职业成就奖、IEEE ICME多媒体学术新星奖。任多个权威期刊编委、会议领域主席及权威标准化工作组组长。获国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金联合重点基金等项目资助。

报告题目：基于可微分物理的高速视觉避障

近年来，无人机在救援、巡检和物流等领域得到了广泛应用。其中，无人机的视觉避障飞行能力是一个关键问题，尤其是在高速、集群和低成本部署三个场景中的避障能力。当前多数无人机导航系统采用模块化结构，将感知、规划与控制模块分离处理，易导致误差累积和系统延迟，难以满足高速动态场景及多机协作的需求。而基于学习的方法，在多机系统中面临训练成本高、专家策略设计困难等问题。为此，在本报告中，我们将介绍基于可微分物理的端到端高速视觉避障方法，该方法通过模拟物理过程并利用“反向传播”自我调整，使系统直接学习飞行控制，显著提升了学习速度和实际性能。此外，在多智能体场景中，系统展现出自组织行为，能够在无需通信或集中规划的情况下实现自主协同。这些功能都部署在一个价格仅为150元低成本计算机上，并实现最高可达20米/秒的导航速度。

CNCC2025将于10月22-25日在哈尔滨举办。专题论坛将在往年多样化主题的基础上，首次通过“基础-前沿-未来”的一体化设计，满足不同背景参会者的需求，构建从知识获取到创新激发的完整路径，打造系统化、进阶式的参会体验。重点设置9大主题板块，每个主题板块的专题论坛由三大核心模块组成：面向前沿领域的体系性Tutorial、聚焦前沿突破的专题论坛以及探讨未来发展路径的思辨论坛。