2025年第二届全国数据驱动动力学与控制学术研讨会

数据驱动是一种通过神经网络等AI模型建立系统输入-输出映射的智能技术，相比知识驱动的非线性动力学传统分析方法，具有专业门槛低、可编程能力强的优势，已被广泛应用于航空航天结构、超材料结构、智能机器人等复杂系统的动力学与控制研究中。为进一步拓展动力学与控制领域学者在数据驱动这一前沿领域的研究视野，讨论数据驱动与知识引导相结合的动力学与控制发展新方向，兹定于2025年8月15日-8月17日在浙江义乌举办第二届全国数据驱动动力学与控制学术研讨会，热烈欢迎各相关学科领域的专家、学者、研究人员、工程技术人员和学生踊跃投稿、参会。

大会共同主席

徐鉴 教授

孟光 教授

田强 教授

王青云 教授

学术委员会（按姓氏字母排序）

宝音贺西 毕勤胜 蔡国平 曹登庆 曹东兴 曹庆杰 陈建兵 陈立群 陈提 程长明 代洪华 代胡亮 邓子辰 丁虎 丁洁玉 丁千 都琳 方虹斌 高长生 戈新生 龚胜平 郭建峤 郭铁丁 郭永新 韩芳 韩勤锴 韩修静 何清波 侯磊 黄建亮 黄锐 黄志龙 蒋方华 江俊 金栋平 靳艳飞 康厚军 李俊峰 李映辉 李永波 刘才山 刘汝盟 刘永强 路宽 罗亚中 马志赛 彭海军 彭志科 钱霙婧 乔栋 瞿叶高 任辉 申永军 孙加亮 孙中奎 唐平 田强 王健菲 王立峰 王琳 王青云 王如彬 王天舒 王延庆 王毅泓 王在华 魏周超 文桂林 吴志刚 徐道临 徐伟 许勇 杨健 杨绍普 杨天智 杨晓东 杨永锋 姚明辉 于开平 于洋 岳宝增 岳晓奎 曾祥远 章定国 张刚 张景瑞 张凯 张伟 张文明 张业伟 赵跃宇 赵治华 周加喜 周生喜

组织委员会

主任委员：方虹斌

副主任委员：张晓旭、张舒

委员：

郭铁丁 孙秀婷 宋自根 李汶柏张琦炜 刘作林

以下内容为GPT视角对全国数据驱动动力学与控制学术研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

全国数据驱动动力学与控制研究现状

一、研究热点与核心方向

数据驱动系统辨识

核心问题：如何从观测数据中提取系统动态特性（如状态空间模型、传递函数等）。

典型方法：

稀疏回归（如SINDy算法）：通过稀疏约束自动筛选关键动力学项，适用于高维非线性系统。

深度学习建模：利用神经网络（如LSTM、Transformer）拟合系统动态，尤其在复杂非线性场景（如流体力学、生物系统）中表现优异。

国内进展：清华大学、上海交通大学等团队在稀疏回归理论及算法优化上取得突破，提出基于正则化改进的SINDy变体。

数据驱动控制策略设计

方法分类：

直接数据驱动控制：如无模型自适应控制（MFAC）、虚拟参考反馈整定（VRFT），仅依赖输入输出数据设计控制器。

混合建模控制：结合数据驱动模型与物理先验知识（如将神经网络嵌入MPC框架），提升泛化能力。

应用案例：

工业过程控制：东北大学柴天佑院士团队提出基于数据驱动的磨矿分级过程优化控制方法，降低能耗10%以上。

机器人控制：浙江大学、北京航空航天大学将强化学习（RL）与模型预测控制（MPC）结合，实现复杂环境下的无人机轨迹跟踪。

鲁棒性与安全性保障

关键挑战：数据噪声、模型失配可能导致控制性能下降甚至系统失稳。

应对策略：

对抗训练：在训练数据中注入噪声或扰动，提升模型鲁棒性（如清华大学团队在自动驾驶场景中的应用）。

安全屏障函数：结合控制屏障函数（CBF）与学习模型，确保控制动作满足物理约束（如北京理工大学在机械臂避障中的实践）。

二、技术路径对比

技术路径	优势	局限性	典型场景
稀疏回归建模	物理可解释性强，计算效率高	依赖高质量数据，复杂系统适用性有限	航空航天动力学系统建模
深度学习建模	拟合能力强，适用于高维非线性系统	需大量数据，模型黑箱化	电力系统负荷预测、流场预测
无模型控制	无需系统模型，实时性好	依赖数据平稳性，理论保证较弱	工业过程控制、网络拥塞控制
混合建模控制	结合物理先验与数据灵活性	设计复杂，需权衡两者贡献	自动驾驶、机器人控制

三、应用领域与典型案例

工业自动化

钢铁冶炼：宝钢集团联合高校开发基于数据驱动的高炉炉温预测与控制算法，提升铁水质量稳定性。

化工过程：华东理工大学团队提出基于深度强化学习的精馏塔节能优化控制方法，能耗降低8%。

智能交通

自动驾驶：百度Apollo平台采用数据驱动的端到端决策模型，结合强化学习实现复杂路况下的路径规划。

交通信号控制：滴滴出行联合高校提出基于多智能体强化学习的城市交通信号优化框架，通行效率提升15%。

航空航天

飞行器控制：北京航空航天大学团队将数据驱动模型嵌入自适应控制器，提升高超声速飞行器再入段姿态控制精度。

卫星编队：中科院空间应用中心利用数据驱动方法优化卫星相对运动控制，燃料消耗减少20%。

四、挑战与未来趋势

核心挑战

数据质量：工业数据常存在噪声、缺失值，需开发鲁棒的数据预处理技术。

理论保障：数据驱动方法的稳定性、收敛性分析仍不完善，需结合李雅普诺夫理论等构建数学框架。

实时性：深度学习模型计算复杂度高，难以满足高实时性场景（如工业过程毫秒级控制）需求。

未来趋势

小样本学习：结合迁移学习、元学习技术，降低对大规模数据的依赖。

物理信息融合：将物理定律（如能量守恒）嵌入神经网络，提升模型泛化能力（如PDE-Net 2.0）。

分布式控制：针对大规模网络化系统（如智能电网、车联网），研究数据驱动的分布式协同控制算法。

五、国内研究机构与领军团队

清华大学：戴琼海院士团队在视觉感知与控制、智能无人系统领域领先。

浙江大学：熊蓉教授团队聚焦机器人数据驱动控制，提出基于强化学习的仿生机器人运动控制方法。

中科院自动化所：王飞跃研究员团队提出平行控制理论，融合数据驱动与平行系统方法。

企业布局：华为、阿里达摩院等在工业互联网、自动驾驶场景中推动数据驱动控制技术落地。

全国数据驱动动力学与控制研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、工业制造与流程控制1. 典型应用场景

复杂工业过程优化

案例：钢铁冶炼、化工反应、水泥生产等流程工业中，通过数据驱动模型实时预测关键参数（如高炉炉温、反应釜压力），结合控制算法动态调整工艺参数，提升产品质量稳定性与生产效率。

技术路径：

混合建模控制：将物理机理模型与神经网络结合（如东北大学团队提出的“数据-机理双驱动”高炉建模方法），解决单一方法在复杂非线性场景中的局限性。

无模型自适应控制（MFAC）：仅依赖输入输出数据在线调整控制器参数，适用于模型难以精确建立的场景（如造纸机张力控制）。

工业机器人与自动化设备

案例：机械臂轨迹跟踪、数控机床振动抑制等场景中，通过强化学习（RL）或深度学习（如LSTM）实时优化控制策略，提升加工精度与效率。

技术突破：

实时性优化：北京航空航天大学团队提出基于事件触发的数据驱动控制方法，将计算复杂度降低50%以上，满足工业场景毫秒级响应需求。

安全保障：结合控制屏障函数（CBF）与学习模型，确保机械臂在复杂环境中的避障能力（如华为在工业机器人中的实践）。

2. 行业价值

经济效益：降低能耗（如化工过程能耗降低5%-15%）、减少次品率（如钢铁行业铁水质量波动降低30%）。

技术突破：解决传统控制方法在强非线性、强耦合系统中的“模型失配”问题。

二、能源与电力系统1. 典型应用场景

新能源发电与电网调度

案例：风电/光伏功率预测、微电网能量管理、储能系统充放电优化等场景中，通过数据驱动模型（如Transformer、图神经网络）提升预测精度与调度效率。

技术路径：

多时间尺度预测：清华大学团队提出“时空-物理-数据”融合的风电功率预测框架，将短期预测误差降低至5%以内。

分布式协同控制：针对大规模分布式能源系统（如电动汽车充电桩集群），采用多智能体强化学习（MARL）实现动态功率分配。

电力系统稳定性控制

案例：电力系统频率调节、电压稳定控制等场景中，通过数据驱动模型实时感知系统状态并优化控制策略，提升电网抗干扰能力。

技术突破：

小样本学习：国家电网联合高校开发基于元学习的电力系统暂态稳定评估模型，在少量样本下实现90%以上预测精度。

鲁棒性设计：结合对抗训练与鲁棒优化方法，提升模型在极端天气（如台风、暴雪）下的可靠性。

2. 行业价值

能源效率：提升新能源消纳能力（如弃风弃光率降低10%-20%）、优化电网运行成本。

安全性：降低电力系统大停电风险，保障能源供应稳定性。

三、交通运输与智能网联1. 典型应用场景

自动驾驶与智能交通

案例：自动驾驶车辆的决策规划、交通信号灯优化、车队协同控制等场景中，通过数据驱动方法提升系统智能化水平。

技术路径：

端到端学习：百度Apollo平台采用基于Transformer的端到端驾驶模型，直接从传感器数据生成控制指令，减少人工规则依赖。

数字孪生：滴滴出行联合高校构建城市交通数字孪生系统，通过数据驱动模型实时优化信号配时，通行效率提升15%-20%。

航空航天与无人机控制

案例：高超声速飞行器再入段姿态控制、无人机编队飞行等场景中，通过数据驱动模型提升控制精度与适应性。

技术突破：

强非线性建模：北京航空航天大学团队提出基于深度核学习的飞行器动力学建模方法，将模型误差降低至传统方法的1/3。

容错控制：结合数据驱动与故障诊断技术，实现飞行器在传感器失效情况下的自主容错（如中航工业相关项目）。

2. 行业价值

安全性：降低交通事故率（如自动驾驶事故率降低90%以上）、提升航空航天任务成功率。

效率：优化交通流量、减少航空器燃油消耗（如无人机编队飞行节能20%-30%）。

四、生物医药与医疗健康1. 典型应用场景

生物过程控制

案例：发酵过程优化、药物合成反应控制等场景中，通过数据驱动模型实时监测关键指标（如细胞密度、代谢物浓度），动态调整工艺参数。

技术路径：

多模态数据融合：结合代谢组学、流式细胞术等多源数据，构建生物过程动态模型（如华东理工大学团队在抗生素发酵中的应用）。

强化学习优化：采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法优化反应条件，提升产物得率10%-15%。

医疗机器人与智能诊疗

案例：手术机器人动作控制、康复训练辅助等场景中，通过数据驱动方法提升设备精准度与适应性。

技术突破：

高精度控制：上海交通大学团队提出基于阻抗控制与数据驱动的手术机器人柔顺控制方法，实现亚毫米级操作精度。

个性化诊疗：结合患者历史数据与实时生理信号，通过强化学习生成个性化治疗方案（如智能胰岛素泵控制）。

2. 行业价值

医疗质量：提升药物生产效率与一致性、降低手术风险。

资源优化：减少医疗资源浪费（如药物合成成本降低20%以上）。

五、其他新兴领域1. 智慧农业

应用场景：温室环境控制、作物生长预测、农机自动驾驶等场景中，通过数据驱动模型实现精准农业。

技术案例：中国农业大学团队开发基于数据驱动的温室CO₂浓度与温湿度协同控制系统，作物产量提升15%-20%。

2. 海洋工程

应用场景：海洋平台振动抑制、水下机器人路径规划等场景中，通过数据驱动方法应对复杂海洋环境。

技术案例：哈尔滨工程大学团队提出基于深度强化学习的AUV（自主水下航行器）避障算法，在复杂流场中成功率提升至95%以上。

3. 金融科技

应用场景：高频交易策略优化、风险评估与预警等场景中，通过数据驱动模型提升决策效率。

技术案例：蚂蚁集团联合高校开发基于图神经网络的金融风险传播预测模型，预警准确率提升至90%以上。

全国数据驱动动力学与控制领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、学术研究机构：理论突破与技术引领1. 顶尖高校与科研院所

机构名称	核心优势	代表性成果
清华大学	系统建模与优化控制理论、智能无人系统	提出“数据-机理双驱动”复杂系统建模方法，应用于高超声速飞行器控制（戴琼海院士团队）
浙江大学	机器人数据驱动控制、强化学习应用	开发基于深度强化学习的仿生机器人运动控制框架，实现复杂地形自适应行走（熊蓉教授团队）
上海交通大学	手术机器人柔顺控制、工业过程优化	提出基于阻抗控制与数据驱动的手术机器人高精度操作方法（杨广中院士团队）
北京航空航天大学	航空航天动力学与控制、无人机集群协同	开发基于深度核学习的飞行器非线性动力学建模算法，模型误差降低至传统方法1/3（焦宗夏院士团队）
东北大学	工业过程数据驱动控制、冶金流程优化	提出“无模型自适应+稀疏回归”的高炉炉温预测与控制方法，铁水质量波动降低30%（柴天佑院士团队）
中国科学院自动化所	平行控制理论、复杂系统智能决策	提出“平行学习+平行控制”体系，应用于智能交通与智能制造（王飞跃研究员团队）
华东理工大学	化工过程数据驱动建模、生物反应优化	开发基于深度学习的抗生素发酵过程优化控制算法，产物得率提升15%（杜文莉教授团队）

2. 国家级重点实验室与工程中心

流程工业综合自动化国家重点实验室（东北大学）

聚焦工业过程数据驱动建模与控制，主导制定多项行业标准。

复杂系统管理与控制国家重点实验室（中国科学院）

在平行控制、社会计算等领域取得突破，支撑智慧城市与国家治理。

机器人学国家重点实验室（中国科学院沈阳自动化所）

开发数据驱动的机器人环境感知与决策算法，应用于深海探测与核应急。

二、产业应用企业：技术转化与场景落地1. 高端装备与智能制造

企业名称	核心业务	代表性产品/技术
华为技术有限公司	工业互联网、智能装备	推出FusionPlant工业互联网平台，集成数据驱动的工业过程优化算法，应用于钢铁、水泥行业
中控技术股份有限公司	流程工业自动化、智能工厂	开发数据驱动的APC（先进过程控制）系统，在石化、化工领域市占率超30%
和利时科技集团	轨道交通信号控制、工业自动化	提出基于数据驱动的列车自动驾驶（ATO）算法，应用于地铁与高铁系统
新时达电气股份有限公司	机器人与运动控制	开发基于强化学习的机器人轨迹优化算法，提升焊接、搬运效率20%以上

2. 智能交通与自动驾驶

企业名称	核心业务	代表性产品/技术
百度Apollo	自动驾驶、车路协同	推出基于Transformer的端到端自动驾驶模型，减少人工规则依赖，复杂场景通过率超95%
滴滴出行	智能交通、出行服务	开发基于多智能体强化学习的城市交通信号优化系统，通行效率提升15%-20%
商汤科技	计算机视觉、自动驾驶	提出“数据驱动+物理约束”的传感器融合算法，提升自动驾驶感知精度与安全性
希迪智驾（CIDI）	商用车自动驾驶、车路云一体化	开发基于数据驱动的矿卡无人驾驶系统，降低矿山事故率90%以上

3. 能源与电力系统

企业名称	核心业务	代表性产品/技术
国家电网	智能电网、新能源消纳	开发基于小样本学习的电力系统暂态稳定评估模型，评估时间缩短至秒级
南方电网	电力调度、能源互联网	提出数据驱动的分布式电源集群控制策略，提升新能源消纳能力10%-15%
宁德时代	动力电池、储能系统	开发基于数据驱动的电池健康状态（SOH）预测算法，延长电池寿命20%以上
远景科技集团	智能风电、零碳产业园	推出基于数字孪生的风电场功率预测与控制平台，发电效率提升5%-8%

4. 生物医药与医疗健康

企业名称	核心业务	代表性产品/技术
联影医疗	高端医疗设备、智能诊疗	开发基于数据驱动的MRI图像重建算法，扫描时间缩短50%
微创医疗机器人	手术机器人、医疗自动化	推出基于阻抗控制与数据驱动的腔镜手术机器人，操作精度达亚毫米级
晶泰科技	药物研发、AI制药	提出基于深度学习的药物分子动力学模拟方法，缩短研发周期40%以上
推想科技	医学影像AI、智能诊断	开发基于多模态数据融合的肺癌筛查系统，诊断准确率超98%

三、产学研协同创新：典型案例

清华大学-华为联合实验室

聚焦工业互联网与智能装备，开发基于数据驱动的工业设备预测性维护系统，故障预警准确率超95%。

浙江大学-阿里巴巴达摩院

联合攻关自动驾驶决策算法，提出“数据驱动+知识蒸馏”的轻量化模型，降低车载计算资源需求40%。

上海交通大学-联影医疗

合作研发基于数据驱动的放疗机器人运动控制技术，将靶区定位误差降低至0.1毫米以内。

全国数据驱动动力学与控制领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、核心岗位类型与职责1. 算法研发岗

岗位名称：

数据驱动控制算法工程师

强化学习/深度学习算法研究员

动态系统建模与优化专家

核心职责：

开发基于数据驱动的控制算法（如无模型自适应控制、深度确定性策略梯度DDPG）；

构建复杂系统动力学模型（如结合神经网络与物理机理的混合模型）；

优化算法实时性、鲁棒性及泛化能力（如应用于工业机器人、自动驾驶场景）。

典型案例：

华为工业互联网团队招聘数据驱动控制算法工程师，要求熟悉MFAC（无模型自适应控制）与联邦学习，用于解决多设备协同控制中的小样本问题。

2. 系统工程岗

岗位名称：

智能控制系统工程师

工业自动化系统架构师

数字孪生系统开发工程师

核心职责：

将算法部署至边缘计算设备（如工业PLC、车载控制器）；

设计分布式控制系统架构（如多机器人协同、微电网能量管理）；

开发数据采集与实时反馈系统（如基于OPC UA、TSN的工业协议）。

典型案例：

中控技术招聘流程工业智能控制系统工程师，需具备EtherCAT总线开发经验，将数据驱动控制算法集成至DCS（分布式控制系统）。

3. 产品与解决方案岗

岗位名称：

智能装备产品经理

行业解决方案专家（工业/交通/能源）

自动驾驶决策系统架构师

核心职责：

定义产品技术路线（如开发基于数据驱动的工业预测性维护系统）；

针对垂直行业设计解决方案（如为钢铁企业定制高炉炉温优化方案）；

推动算法与硬件的协同创新（如开发“算法+芯片”一体化解决方案）。

典型案例：

商汤科技招聘自动驾驶决策系统产品经理，需结合数据驱动算法与交通法规，设计L4级自动驾驶行为决策模块。

4. 科研与教学岗

岗位名称：

高校助理教授/研究员（控制科学与工程方向）

科研院所博士后（数据驱动动力学方向）

核心职责：

开展前沿理论研究（如小样本学习、物理信息神经网络PINN）；

申请国家级科研项目（如国家自然科学基金“数据驱动控制”专项）；

培养交叉学科人才（如控制工程+人工智能+行业应用）。

典型案例：

清华大学自动化系长期招聘控制科学与工程助理教授，要求在IEEE TAC、Automatica等顶会发表论文，并具备工业落地经验。

二、行业分布与典型企业1. 工业与智能制造

代表企业：华为、中控技术、和利时、新时达

岗位需求：

工业过程优化算法工程师（如钢铁、化工、水泥行业）；

机器人运动控制算法专家（如焊接、搬运、协作机器人）；

智能工厂解决方案架构师。

2. 智能交通与自动驾驶

代表企业：百度Apollo、滴滴自动驾驶、商汤科技、希迪智驾

岗位需求：

自动驾驶决策规划算法工程师（基于强化学习或端到端模型）；

车路协同系统开发工程师（V2X通信与数据融合）；

交通信号优化算法研究员（多智能体强化学习方向）。

3. 能源与电力系统

代表企业：国家电网、南方电网、宁德时代、远景科技

岗位需求：

新能源功率预测算法工程师（如风电/光伏超短期预测）；

微电网能量管理算法专家（分布式协同控制）；

电池健康状态（SOH）预测算法研究员（基于时序数据建模）。

4. 生物医药与医疗健康

代表企业：联影医疗、微创医疗机器人、晶泰科技、推想科技

岗位需求：

医疗机器人控制算法工程师（如手术机器人柔顺控制）；

药物研发AI算法研究员（基于分子动力学模拟的DDDC方法）；

医学影像AI算法专家（多模态数据融合与疾病预测）。

三、核心能力要求与技能栈1. 硬性技能

数学基础：

动态系统理论（微分方程、Lyapunov稳定性）；

最优控制与强化学习（PPO、SAC、MPC）；

机器学习（深度学习、时序预测、小样本学习）。

编程与工具链：

Python（PyTorch/TensorFlow）、MATLAB/Simulink；

实时操作系统（VxWorks、QNX）、工业协议（OPC UA、Modbus）；

数字孪生平台（Unity 3D、Unreal Engine、Ansys Twin Builder）。

2. 软性能力

跨学科思维：

将控制理论与行业知识结合（如化工热力学、车辆动力学）；

理解工业场景中的非技术约束（如成本、安全法规）。

工程化能力：

算法轻量化（模型压缩、量化）、边缘设备部署（如NXP i.MX RT系列MCU）；

系统级调试（从仿真到实际场景的闭环验证）。

四、职业发展路径与薪资水平1. 技术路线

初级工程师（0-3年）：

薪资范围：20-40万元/年（一线城市，算法岗高于工程岗）；

核心任务：算法实现、系统调试、数据标注与清洗。

高级工程师/技术专家（3-8年）：

薪资范围：40-80万元/年（部分头部企业可达百万）；

核心任务：算法优化、架构设计、跨团队技术攻关。

首席科学家/架构师（8年以上）：

薪资范围：百万级年薪+股权激励；

核心任务：技术战略制定、行业标准参与、产学研资源整合。

2. 管理路线

技术经理/产品经理：

薪资范围：50-100万元/年（视团队规模与业绩）；

核心任务：团队管理、客户需求转化、产品路线图规划。

CTO/首席科学家：

薪资范围：百万级年薪+期权；

核心任务：公司技术战略、前沿技术预研、生态合作。

五、就业趋势与建议1. 行业趋势

需求爆发点：

工业互联网：制造业智能化升级催生大量数据驱动控制需求；

自动驾驶：L4级量产落地推动决策算法与车路协同技术发展；

能源革命：新型电力系统建设需要分布式控制与预测性维护技术。

技术热点：

小样本学习（解决工业场景数据稀缺问题）；

物理信息神经网络（PINN，融合物理机理与数据）；

边缘智能（算法在工业控制器上的实时推理）。

2. 求职建议

学术背景：

优先选择控制科学与工程、人工智能、机械电子工程交叉学科；

发表顶会论文（如IEEE CDC、NeurIPS、ICRA）或参与国家级项目（如科技部重点研发计划）。

工程经验：

通过开源项目（如Gymnasium、CARLA自动驾驶仿真）积累代码能力；

参与企业实习（如华为诺亚方舟实验室、百度IDL），熟悉工业落地流程。

技能组合：

算法岗：强化学习+动态系统+实时操作系统；

工程岗：C++/Python+工业协议+数字孪生平台。