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【CAC2021 产业专题】智能建筑 集结完毕!

发表时间:2021-09-11

  2021中国自动化大会将于10月22-24日在北京雁栖湖国际会展中心举行。

  本届大会设置共计70余个专题论坛,涵盖航天、类脑智能、军事智能、认知计算等多个热点方向!

  产业专题“智能建筑”将邀请领域一线学者围绕”智能建筑“这一核心热点问题做研究报告!敬请期待!

  人工智能、机器智能体、智能感知、大数据和云服务等技术的快速发展为智能建筑的发展提供了无限可能,建筑智能化及智慧城市规划设计、底层服务对创造宜居、绿色、智慧、安全的工作生活环境创造了必要的条件。在此背景下,本专题邀请本领域一线学者围绕”智能建筑“这一核心热点问题做研究报告,为参会者提供一个交流最新研究成果的平台。

  随着以深度学习、强化学习为代表的机器学习发展,基于人工智能的计算性城市设计因其可推动设计思维演化、促进技术方法革新,已成为亟待探索的热点问题。报告从感知、学习与决策三个角度,介绍基于人工智能的计算性设计的理论、方法与应用,并研讨计算性设计的未来发展方向。以城市海量多源多粒度的时空数据为客观基础,采用深度神经网络、概念器分类、优化聚类算法等人工智能理论与算法,充分解析与感知城市中地块信息、空间形态、周边环境等信息,以及挖掘出更为丰富和准确的个人-群体的行为特征,有助于解决城市交通、规划设计、各类社会事件等问题,为认识城市行为、优化城市决策的研究提供强有力的科学支撑,从而为突破城市与建筑科学瓶颈问题蓄力。

  郭茂祖,1997年博士毕业于哈工大计算机应用专业,2002年破格评为教授,目前为北京建筑大学“智能建造工程”、“建筑技术科学”学科方向博士生导师。“建筑大数据智能处理方法研究”北京市重点实验室主任,省杰出青年科学基金获得者,教育部宝钢优秀教师奖获得者;研究领域包括机器学习与人工智能、智能建造与智慧城市、生物信息学等;主持完成自然科学基金委重点项目、国家重点研发计划课题等30多项,以第一完成人获教育部自然科学奖和吴文俊人工智能科学技术奖,发表论文200余篇;兼任中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国自动化学会智能健康与生物信息专委会委员、中国建筑学会计算性设计学术委员会常委、国家自然基金委重大研究计划指导专家组成员等。已指导毕业博士22人。

  随着时代发展,服务机器人将成为人类社会的重要组成部分,特别是服务型的机器智能体,会作为人类重要的协作伙伴而分布在家庭与工作场所中。如何让机器智能体能够认识人类、了解人类,是一个富有挑战性的科研课题。在机器人上搭载的摄像头、声音传感器可以作为机器智能体的“眼睛”、“耳朵”,获取人的面部表情、肢体行为、声音等的图片、音视频信息。

  戴亚平,1994年毕业于北京理工大学,获工学博士学位,并于同年留校担任教师。1997年晋升副教授,2002年晋升教授,同年获得博士生指导教师资格。培养博士毕业生18人,硕士毕业生超过50人。发表论文200余篇,出版教材4部,专利8项。曾经赴日本、美国、澳大利亚担任访问学者,有较高的学术知名度。讲授课程《自动控制理论》获得北京市精品课程,编写教材《自动控制理论与应用》获得北京市精品教材。学术兼职担任北京自动化学会副理事长;中医药学会临床分会理事;国际杂志JACIII编委。

  大型数据中心是当代社会基础设施之一,承担了重要的算力任务,也消耗了大量的能源。Nature论文预测,到2030年全球数据中心的运行能耗将占全社会年运行能耗的8%。研究数据中心的绿色可靠运行具有重要的应用前景,也是具有重大挑战的关键科学问题。本报告分别从数据中心的可靠运行以及节能运行两个方面,介绍本领域的研究现状,并着重介绍事件驱动的学习与优化方法,围绕典型应用案例分析展示新一代人工智能技术在大型数据中心绿色可靠运行中的重大应用潜力。

  贾庆山,清华大学长聘教授。主要研究信息物理融合能源系统的优化理论与方法。发表四十篇IEEE汇刊论文。获得2009年国家自然科学奖二等奖、2018年国家自然科学奖二等奖、2020年教育部自然科学奖二等奖,多次获得国际期刊、国际会议最佳论文奖。担任IEEE Internet of Things Activity Board委员、IEEE控制系统协会Board of Governors委员、IEEE控制系统协会北京分会主席、IEEE机器人与自动化协会智能建筑专业委员会副主席、IFAC智慧城市控制专业委员会主席。曾任IEEE控制系统协会离散事件系统专业委员会主席。担任中国自动化学会第十一届控制理论专业委员会委员兼副秘书长,中国自动化学会第一届工业控制系统信息安全专业委员会委员。

  目前公共建筑集中式空调系统基本采用PID控制,而实际工程上的PID参数都是根据调试人员的个人经验确定,缺乏自适应能力,无法满足各种不同工况的控制要求;而由于非线性智能控制算法大都计算量大,占用存储区多,不宜于工程应用,因此多处于仿真阶段。本课题组提出了一种计算量小、占用存储区适中的非线性预测控制滚动优化算法,基于此算法设计了建筑集中式空调系统节能控制策略。控制系统为两层结构,上层为优化层,下层为现场控制层,优化层利用预测控制策略对现场控制层控制器的被控参数设定值进行寻优,优化目标为既满足建筑负荷需求,同时节省能源;现场控制层的控制器基于优化后的被控参数设定值,对空调系统各设备进行控制。目前成果已应用于公共建筑、数据中心等多个工程项目。

  魏东,博士,教授,北京建筑大学电气与信息工程学院副院长,建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室副主任,研究领域为非线性系统建模与控制、燃气调压发电系统智能控制、建筑设备节能控制与故障诊断;获得核工业总公司部级科技进步奖一项,北京市教学成果一等奖一项、二等奖一项,校科技进步奖和教学成果奖等5项。任中国建筑节能协会建筑电气节能专业委员会常务委员、中国仪器仪表学会物联网工作委员会理事、北京人工智能学会常务理事、北京自动化学会常务理事。

  柳林,博士,山东科技大学测绘学院副教授,山东省“泰山学者”建设工程团队骨干成员,山东省企业科技特派员,青岛市拔尖人才,青岛市高层次绿卡人才,青岛市第十届青年科技奖获得者,青岛黄岛新区拔尖人才,教育部“长江学者”奖励计划通讯评审专家,《IEEE J-STARS》、《Ocean and Coastal Management》、《海洋通报》、《测绘科学》、《河南理工大学学报》等期刊审稿人。研究方向为移动行为模式挖掘与分析、位置大数据挖掘、智慧城市、3S集成、GIS系统研发等,第一作者出版著作6部,发表文章30余篇(检索9篇),首位获得知识产权30余项,首位获得山东省科技进步奖、中国测绘科技进步奖、齐鲁巾帼发明家、山东省教学成果奖等奖励。

  “十四五”期间,中国将全面进入数字经济时代,数据是重要的生产资料,计算是核心的生产力。城市是一个复杂巨系统,需要大数据为支撑的决策体系。空间大数据是以多源异构、多维时空数据为纽带,构筑跨学科的大数据管理和服务平台,来支撑尽可能多的点状应用,实现城市数字孪生,形成智慧城市运行的数据底盘。

  王佳,北京建筑大学电气与信息工程学院教授,盈嘉互联(北京)科技有限公司创始人、CEO,中国建筑学会资深会员,担任住建部防灾研究中心专家委员会委员、教育部教指委专家委员、北京市装配式建筑专家委员会专家、国家发展改革委PPP首批专家等社会职务。曾获得北京市科学技术奖,Building SMART香港国际BIM2015大奖;目前主要从事全域建筑大数据与机器学习和AI方面的深度研究;主持参加了863计划、中美能源、国家自然基金等多项课题,研究的成果获得多项国家专利,出版多部学术专著,在国内外的期刊杂志上公开发表多篇学术论文,并被SCI/EI核心检索。

  建筑中一直存在着“重建设轻运营”的问题。建筑内子系统数量多、种类庞大,且不同系统使用不同工业总线协议、各子系统独立运行,系统间数据无法共享,无法进行数据联动及智能决策。利用项目端边缘控制器计算,服务分析端基于云服务的能效运营中心通过接入建筑系统的运维数据,构建建筑运维智慧大脑,通过数据集成、数据预处理、训练预测、数据仓库、分析挖掘,从而实现建筑能效运营服务管理控制新模式。

  曹勇,2004年博士毕业于浙江大学制冷与低温工程专业。现任中国建筑科学研究院环能院智慧能源与云数据研究中心主任,国家建筑节能质量监督检验中心和国家空调设备质量监督检验中心智能电气室主任。“建筑环境设备与系统”方向博士生导师,中国建筑科学研究院环能院智能调控专项首席专家。研究领域包括建筑智慧能源管控技术,机电系统控制优化技术,建筑设备系统调适技术,以及智慧建筑和智慧园区等研究等领域;主持完成5项国家重大科技计划课题,获得8项省部级科技进步奖。兼任中国建筑节能协会智慧低碳城市专委会副主任委员、中国建筑节能协会城镇智慧供热专委会副主任委员、中国工程建设标准化协会智慧建筑与智慧城市分会副秘书长。

  2021年中国自动化大会将在10月22-24日在北京雁栖湖国际会展中心举行,未来更多精彩大会内容将逐渐揭晓,欢迎登录大会官网()或关注中国自动化大会公众号获取最新消息!

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