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·搜一搜.cn/2018中国自动化大会

中国自动化大会是由中国自动化学会主办的国内最高层次的自动化、信息与智能科学领域的大型综合性学术会议。2018年中国自动化大会（CAC 2018）将于2018年11月30-12月2日在西安召开，本次大会由西安交通大学承办。CAC 2018 大会将为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁提供展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，加强不同学科领域间的交叉融合，引领自动化、信息、智能科学与技术的发展。

大会报告专家

12月1日 09:00-09:40（星期六）

December 01,09:00-09:40(SAT）

周济

以智能制造为主攻方向，加快建设制造强国

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：1970年毕业于清华大学，1984年获美国纽约州立大学（布法罗）博士学位。机械工程专家，华中科技大学教授，中国工程院院士。曾任华中科技大学校长，湖北省委常委兼省科技厅厅长，武汉市市长，教育部部长，中国工程院院长。

报告摘要：智能制造是我国制造业创新发展的主要抓手，是我国制造业转型升级的主要路径，是加快建设制造强国的主攻方向。智能制造是一个不断演进发展的大概念，可归纳为三个基本范式：数字化制造、数字化网络化制造——“互联网+制造”、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。新一代智能制造是新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，是新一轮工业革命的核心驱动力。基于智能制造三个基本范式次第展开、相互交织、迭代升级的特征，推进制造业智能转型应采取“并行推进、融合发展”的技术路线。一方面，必须坚持“创新引领”，直接利用互联网、大数据、人工智能等先进技术，加快新一代智能制造的研究开发和推广应用；另一方面，必须持续扎实推进企业的技术改造、智能升级，根据企业自身发展的实际，“以高打低”——采用先进技术解决传统技术难以解决的问题，扎扎实实完成数字化“补课”，同时迈向智能制造发展的更高阶段。

未来20年，我国的智能制造发展总体将分成两个阶段来实现。第一阶段到2025年：“互联网+制造”——数字化网络化制造在全国得到大规模推广应用，在发达地区和重点领域实现普及；同时，新一代智能制造在重点领域试点示范取得显著成果，并开始在部分企业推广应用。第二阶段，到2035年：新一代智能制造在全国制造业实现大规模推广应用，我国智能制造技术和应用水平走在世界前列，实现中国制造业的转型升级；制造业总体水平达到世界先进水平，部分领域处于世界领先水平。推进智能制造必须要坚持“需求牵引、创新驱动、因企制宜、产业升级”，持续有力地推动我国制造业实现智能转型，为我国跨入世界制造强国奠定更加有力的支撑。

12月01日 09:40-10:20（星期六）

December 01, 09:40-10:20(SAT)

孙优贤

大型高炉高性能运行控制与优化

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：1995年当选为中国工程院院士。现任工业自动化国家工程研究中心主任，工业控制系统安全技术国家工程实验室主任。曾任中国自动化学会理事长、中国仪器仪表行业协会副会长，全国政协常委，民盟中央常委，浙江省人大副主任，浙江省民盟主委。

长期从事复杂工业过程建模、控制及优化，工厂综合自动化系统，重大工程自动化控制系统，鲁棒控制理论及应用、工业控制系统安全等领域的研究，先后承担或主持了一大批国家重大科技项目，开创了我国第一个国家工程研究中心，提出了“中国工业过程自动化高技术产业化”等2项国家高技术产业化重大专项，先后主持或完成了国家级科研项目20余项。

1995年当选院士以来，获得国家科技进步一等奖1项，二等奖3项，三等奖1项，国家优秀教学成果奖2项，出版专著、编著18部，被SCI收录论文300余篇。并先后获得全国教育系统劳动模范、人民教师奖章、全国首届优秀科技工作者、全国有突出贡献中青年专家、何利何梁科技进步奖、浙江省科学技术重大贡献奖、浙江省杰出创新人才等荣誉称号。

报告摘要：报告分析了我国大型高炉炼铁过程节能降耗减排潜力巨大，研究大型高炉高性能控制与优化的基础理论和关键技术具有深远的科学意义、广阔的应用前景。报告着重提出大型高炉面料形状、软熔带、铁水温度、煤气流等的新型检测技术，简要介绍了大型高炉建模、控制、优化、诊断等方面取得的突出成果。报告还重点分析了“大型高炉高性能运行控制与优化”的实验系统，以及系统试运行所产生的重大经济效益。

12月01日 10:30-11:00（星期六）

December 01, 10:30-11:00(SAT)

曹希仁

Relative Optimization, Policy Iteration, and Reinforcement Learning

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：Cao Xiren, graduated from The University of Science and Technology of China in 1967 and obtained his Ph.D degree from Harvard University in 1984. He is currently a visiting Chair Professor at the Department of Automation, Shanghai Jiaotong University, and Professor Emeritus at The Hong Kong University of Science and Technology.  

He owns three patents in data- and tele- communications and published three books in the area of stochastic learning and optimization and discrete event dynamic systems. He received a number of international outstanding paper and research awards and the National Natural Science Award (2nd Class), in 2009. He was elected as a Fellow of IEEE in 1995, and as a Fellow of IFAC in 2008. He was Editor-in-Chief of Discrete Event Dynamic Systems: Theory and Applications, Springer, Associate Editor at Large of IEEE Transactions of Automatic Control, and he served as the Chairman of IEEE Fellow Evaluation Committee of IEEE Control System Society (2005-2007), and Member of the Board of Governors of IEEE Control Systems Society. He was on the standing committee of Chinese Association of Automation and on the Technical Board of IFAC. His current research areas include stochastic control, discrete event dynamic systems, stochastic learning and optimization, performance analysis of communication systems, signal processing, and financial engineering.

报告摘要：We discuss the relation between the optimization theory and reinforcement learning in artificial intelligence (the basic technology in AlphaGo). We show that reinforcement learning algorithms are efficient and fast but approximate ways in implementing policy iteration in optimal control theory, and that policy iteration can be intuitively explained by the relative optimization theory, in which the performance of any two policies are directly compared. It is clear that to develop the next generation artificial intelligence, it is crucial to enhance the research in fundament theory. We also introduce some of the research topics that are related to AI, including the early work of perturbation analysis, policy gradients, approximate dynamic programming, event-based optimization, and recent works on time non-homogeneous system optimization.

12月02日08:30-09:10（星期日）

December 02, 08:30-09:10(SUN)

包为民

对航天智能技术发展的思考

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：1960年3月出生于黑龙江省哈尔滨市。1982年毕业于西北电讯工程学院(现西安电子科技大学)。毕业以来一直工作于中国航天科技集团公司, 2005年当选为中国科学院院士，2014年当选为国际宇航科学院院士。

曾任研究所副所长、所长，型号主任设计师、副总设计师、总设计师，现任中国航天科技集团公司科技委主任。兼任中国惯性技术学会理事长，第十一、十二、十三届全国政协委员。

是我国航天运载器总体及控制系统领域的学术带头人，为我国国防现代化建设做出了突出贡献，获得国家科技进步奖特等奖1项、一等奖1项，国家技术发明奖一等奖1项，国防科学技术奖一等奖2项，二等奖1项，第二届国防科技工业杰出人才奖等奖项。

报告摘要：介绍了人工智能的发展，对航天技术进行了展望，对如何实现航天和智能技术的结合，及其面临的挑战和关键技术进行了梳理分析。

12月02日09:10-09:50（星期日）

December 02, 09:10-09:50(SUN)

房建成

原子陀螺仪的发展与展望

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：中国科学院院士，“国家杰出青年科学基金”获得者，教育部“长江学者特聘教授”。“惯性技术”国家级重点实验室主任，中英空间科学技术联合实验室中方理事长。1983年获山东工学院（现山东大学）学士学位，1988年获西安交通大学硕士学位，1996年获东南大学博士学位。1997年进入北京航空航天大学工作，历任宇航学院副院长、仪器科学与光电工程学院副院长和院长等职务，2015年12月任北京航空航天大学副校长。

主要从事航天器姿态控制磁悬浮惯性执行机构和惯性导航技术研究工作。提出了基于新型混合磁轴承的高精度、低功耗磁悬浮惯性动量轮和控制力矩陀螺的设计方法，主持研制成功我国首台五自由度主动控制磁悬浮惯性动量轮和磁悬浮控制力矩陀螺；提出了捷联惯性测量系统的快速精确对准新方法及其组合测量系统的滤波新方法，提高了机载捷联惯性位置姿态测量系统的精度。

获国家技术发明一等奖和二等奖各1项（均排名1），国家科技进步二等奖1项（排名1），中国专利奖金奖1项（排名1）。荣获首届国防科技工业杰出人才奖；全国杰出专业技术人才称号，何梁何利基金科学与技术成就奖等。指导的博士生和博士后，1人获全国百篇优秀博士学位论文，1人获全国百篇优秀博士学位论文提名，3人获中国自动化学会优秀博士学位论文，1人获中国仪器仪表学会优秀博士学位论文，1人成长为长江学者特聘教授，3人获国家自然科学基金委“优秀青年科学基金项目”资助。带领的科研团队获批“新型惯性仪表与系统技术”教育部长江学者创新团队和“先进惯性仪表与系统技术”国家自然基金委创新研究群体。

报告摘要：报告从信息的获取、信息的传输和信息的处理三方面说明信息技术都是从机电类到光学类，再到量子类，每一类新技术的出现都将带来各领域技术的巨大性能提升。从原子钟到原子陀螺仪的发展都说明量子传感技术的发展将对导航技术产生重要影响。

报告针对量子传感器之一的原子陀螺仪的分类、原理、进展及应用设想进行了介绍。原子陀螺仪主要分为具有超高精度潜力的原子干涉陀螺，以及兼有高精度和低精度潜力的原子自旋陀螺仪。原子干涉陀螺的原理与光学陀螺的类似，理论精度可高于现有光学陀螺精度的4-6个数量级，目前主要有哈佛大学、斯坦福大学、巴黎天文台、汉诺威大学、清华大学和中科院武汉物数所等单位开展研究工作。报告重点介绍北航做的SERF原子自旋陀螺和MEMS核磁共振原子自旋陀螺仪。原子自旋陀螺是利用原子自旋的内在属性来测量角速率的陀螺仪，SERF原子自旋陀螺仪具有较高的精度，自1977年Happer提出SERF理论到2002年美国普林斯顿大学Romalis实现SERF态，2012年已经开始做跑车实验。北航自2008年在国内率先开展基于原子自旋效应的惯性与磁场测量技术研究以来，目前已经实现导航级精度的角速率测量，2020年目标是实现零偏稳定性达到10-4°/h。MEMS核磁共振陀螺仪是具有光学陀螺的精度、MEMS陀螺体积和成本潜力的一类陀螺仪，目前美国Northrop Gruman公司已经研制成功世界上体积最小的导航级核磁共振陀螺仪，芯片导航器将会走进生活，走进我们的家庭。未来MEMS核磁共振陀螺可集成在微小型、低成本、集成化的M-PNT系统中，将在未来自主定位导航发挥重要作用。

12月02日09:50-10:30（星期日）

December 02, 09:50-10:30(SUN)

王煜

无人机与无人车技术的发展

以及工业市场的应用

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：1982年西安交通大学获学士学位；1985年美国宾夕法尼亚州立大学获硕士学位；1989年美国卡内基-梅隆大学获博士学位；1989-1990任美国卡内基-梅隆大学和美国西佛吉尼亚大学研究员；1990-1995任美国马里兰大学巴尔地摩校机械工程系助理教授，1995-2001任美国马里兰大学机械工程系助理教授, 副教授；1999-2014任香港中文大学机械与自动化工程系教授; 2014-2015任新加坡国立大学机械工程系教授; 2015至今任香港科技大学讲座教授。曾任西安交通大学、国防科技大学、大连理工大学, 上海交通大学，华中科技大学，哈尔滨工业大学， 华南理工大学兼职教授。2001年获国家自然科学基金会海外青年学者合作研究基金。2004年获国家教育部长江学者讲座教授。2010获“千人计划”国家特聘专家。 2011获国家科技部973计划项目首席专家。

报告摘要：The advent of autonomous UAV/UGV technologies begins to create a variety of whole-new commercial opportunities, by making affordable, safe, reliable, and practical UAV/UGV platforms possible. Such autonomous platforms exhibit great potential in revolutionizing many applications in civil and business applications, such as surveying, inspection and construction. Autonomous UAVs/UGVs are cheaper to fly/move than manned vehicles and faster than human surveyors, and they collect high-resolution point-cloud data far more frequently.  

This talk describes both the autonomous technologies and the domain application solutions, with strong inter-disciplinary potentials for a spectrum of industries with demonstrable and measurable benefits to rewrite how business do old businesses.

12月02日10:30-11:10（星期日）

December 02, 10:30-11:10 (SUN)

郑南宁

人工智能的基础研究做什么——从人类的大脑寻求人工智能发展的灵感

地点：曲江大礼堂

报告专家简介：工学博士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授、IEEE Fellow、1999年当选中国工程院院士；现任中国自动化学会理事长、中国认知科学学会副理事长、国际模式识别协会‎(IAPR‎)理事会成员；曾任国家863高技术发展计划信息领域首席科学家、国务院第一届信息化专家委员会委员。研究领域有计算机视觉与模式识别、认知计算、人工智能系统及其先进计算架构。1995年获国家杰出青年基金，其研究团队获国家自然科学基金委首批创新研究群体项目资助（2000年）；‎著有《计算机视觉与模式识别》（国防工业出版社 1998）、《Statistical Learning and Pattern Analysis for Image and Video Processing》（Springer 2009）；曾获何梁何利科学技术奖（2001）、国家科技进步奖二等奖（1991、1996）、国家技术发明二等奖（2007）、国家自然科学二等奖（2016）；2014年获IEEE智能交通学会杰出研究团队奖。

报告摘要：人工智能追求的长期目标是使机器能像人类一样感知世界和解决问题。对当前人工智能而言，解决某些对人类来说属于智力挑战的问题可能是相对简单的，但解决人类面对的“常识”问题却非常困难。人脑对于非认知因素的理解更多的来自于直觉，并受到经验和长期知识积累的影响，这些因素在人类对环境的理解、非完整信息处理等复杂任务中有着极其重要的作用；同时，人类的学习是一种与事物互动的过程，其认知过程中特征概念的形成往往是建立在语义解释的基础上，特别在面对复杂、不确定和动态的问题求解时，人类能有效地思考、记忆和学习、分析事物的因果关联，在采取行动前能对未来的结果进行预测和想象。人类所具有的这些智能属性与大脑神经网络结构的可塑性，为我们建立新的人工智能的理论和方法提供了重要启示。

报告讨论了当前人工智能方法的局限性和进展，以及生物智能与认知计算的关系；并围绕受脑认知和神经科学启发的人工智能研究前沿，讨论了直觉推理与因果模型、记忆和知识演化的机器实现；并结合作者研究团队的工作，介绍了大脑有效连接的动态因果机制的探索，并从大脑神经网络的动态优化、成本函数生成、记忆与预测的机制出发，讨论了有关人工智能基础研究的一些可能的方向。

研讨嘉宾

吴宏鑫

中国科学院院士，1939年生于江苏丹徒，1965年毕业于清华大学自动控制系控制理论及其应用专业。现任北京控制工程研究所研究员，博士生导师。北京控制工程研究所科技委顾问，中国空间技术研究院技术顾问。

主要从事航天和工业领域的自适应控制和智能控制理论与应用研究。提出了“全系数自适应控制理论和方法”，这是一套完整的系统性和实用性很强的自适应控制理论和方法，对于一类对象在参数估计未收敛到“真值”的过渡过程阶段，能保证系统闭环稳定且具有良好性能。在智能控制方面提出了“特证建模”、“基于对象特征模型描述的黄金分割智能控制方法”、“航天器变结构变系数的智能控制方法”和“基于智能特征模型的智能控制方法”等，为降阶控制器和智能控制器的设计开拓了新的道路，对航天器控制和工业控制的发展具有重要理论意义和实用价值。到目前为止，上述理论和方法已在航天控制和工业过程控制等多项实际对象中取得了成功地应用。发表论文70余篇，专著2部。《全系数自适应控制理论及其应用》一书1992年获全国优秀科技图书二等奖》，《基于特征模型的智能自适应控制》一书2010年获第二届中国出版政府奖图书奖。

获国家发明奖二等和三等奖各1项，部级科技进步奖一等奖1项、二等奖5项。2011年获“中国自动化学会五十年杰出贡献奖”，2014年获“全国优秀科技工作者”荣誉称号。1992年被评为航空航天部有突出贡献专家，2004年被中国航天科技集团公司授予“航天人才培养突出贡献奖”。

柴天佑

中国工程院院士，控制理论与控制工程专家，IEEE Fellow, IFAC Fellow。曾任国际自动控制联合会（IFAC）技术局成员及IFAC制造与仪表技术协调委员会主席(1996-1999)。现任东北大学学术委员会主任（2011～），中国自动化学会副理事长，《自动化学报》主编。

长期从事复杂工业过程控制、优化和综合自动化的基础研究与工程技术研究。提出了多变量自适应解耦控制理论与方法，与智能控制、计算机集散控制技术相结合，主持研制出智能解耦控制技术及系统；提出了以综合生产指标优化为目标的全流程智能优化控制理论与技术，主持研制了生产全流程智能优化控制系统和综合自动化系统，并成功应用于流程工业，取得了显著的社会经济效益。

发表IFAC会刊和IEEE汇刊论文共计110余篇，其中1篇论文获国际控制技术顶级期刊IFAC杂志Control Engineering Practice 2011-2013 最佳论文奖。已培养博士90余名，硕士240余名。应邀在美国、英国、加拿大、日本等国举行的IFAC、IEEE国际会议上作大会特邀报告30余次。以第一完成人获国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖共四项，省部级特等奖、一等奖十一项；两次获得全国五一劳动奖章，2002年获何梁何利基金科学与技术进步奖，2003年获辽宁省科技功勋奖，2005年获全国先进工作者荣誉称号，2010年获第一届杨嘉墀科技奖一等奖。2007年在IEEE系统与控制联合会议上被授予控制研究杰出工业成就奖，2017年获亚洲控制协会Wook Hyun Kwon 教育奖。

桂卫华

中国工程院院士，中南大学教授，有色金属工业自动化专家。长期致力于流程工业生产过程控制理论、技术和工程应用的研究，创建了以智能集成为核心的复杂有色冶金过程建模、控制与优化的理论与方法；成果主要应用在有色金属金属行业的多家大型企业，获得显著的经济效益和社会效益。为我国流程工业的快速发展、特别是自动化技术的提升和自主创新作出了重要贡献。近年，他深入思考有色金属生产过程智能化的若干问题，积极推动人工智助力制造业升级。

其研究成果获国家科技进步二等奖3项，省部级科技奖励13项；获“何梁何利基金科学与技术进步奖”、“湖南光召科技奖”、“全国优秀科技工作者”、“全国优秀教师”、“中国有色金属工业优秀科技工作者”和“中国过程控制技术贡献奖”“杨嘉墀科技奖”等荣誉称号；出版专著5部等。

钱锋

中国工程院院士，过程控制和过程系统工程专家，现任华东理工大学教授、博士导师、副校长，化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室主任，过程系统工程教育部工程研究中心主任，国务院学位委员会控制科学与工程学科评议组成员，中国石油和化工自动化应用协会副理事长。全国政协第十一届、十二届、十三届委员会委员。

长期从事化工过程资源与能源高效利用的制造系统智能控制和实时优化理论方法与关键技术研究。创新研发了乙烯装置智能控制与优化运行技术和软件，在国内乙烯行业全面推广应用，成效显著；突破了精对苯二甲酸装置全流程优化运行关键技术，实现工业装置大幅度节能降耗；发明的汽油管道调合优化控制技术，实现了调合过程实时优化系统长周期高效运行。研究成果已在数十套大型石油化工装置上成功应用，取得了显著经济和社会效益。先后获得4项国家科技进步二等奖、10项省部级科技进步一等奖等20余项省部级科技奖励，授权国家发明专利40项，登记国家计算机软件著作权70项，获得2项中国专利优秀奖、2项上海市发明创造奖发明专利一等奖，出版专著3部、发表论文被SCI/EI收录300余篇。研究成果入选中国高校产学研合作十大优秀案例。先后荣获首届新世纪百千万人才工程国家级人选、国家“973计划”项目首席科学家，国家杰出青年科学基金、入选教育部长江学者特聘教授、何梁何利基金科学与技术创新奖、全国发明创业奖、上海市科技精英、上海市劳动模范等荣誉。

陈杰

工学博士，教授。1965年7月出生于福建省福清市，控制理论与控制工程专家，中国工程院院士。1982年就读于北京理工大学（原北京工业学院）自动控制系，1986年、1996年、2001年分别获得北京理工大学学士、硕士和博士学位，专业为控制理论与应用。1986年留校工作，历任北京理工大学自动控制系主任、科学技术研究院常务副院长、校长助理，2014年4月任北京理工大学副校长，2018年7月担任同济大学校长、党委副书记。于1989年、1993年、1996年分赴美国、日本、英国做访问学者。现担任“复杂系统智能控制与决策”国家重点实验室主任，国务院学位委员会学科评议组控制科学与工程组成员，教育部科学技术委员会委员，中国自动化学会副理事长，中国指挥与控制学会副理事长，中国人工智能学会常务理事。陈杰教授是国家杰出青年科学基金获得者，教育部长江学者奖励计划特聘教授，国家自然科学基金委“复杂陆用运动体的优化、控制与决策”创新研究群体学术带头人，教育部“强约束条件下复杂运动体的协同与控制”长江学者创新团队带头人，973计划项目首席专家，某重点型号项目总设计师。新世纪百千万人才工程国家级人才，全国优秀科技工作者。担任《IEEE Trans. on Cybernetics》《International Journal of Robust and Nonlinear Control》《Journal of Systems Science & Complexity》等多部国际、国内学术期刊副主编和编委。

长期从事控制科学与工程等相关学科领域的教学与科研工作，主要研究方向是动态环境下复杂系统的多指标优化与控制、多智能体协同控制等。先后承担多项973计划、国家自然科学基金、预先研究、型号研制等任务。提出并建立了分布式协同控制的混合智能优化与稳定性的理论与方法，突破了数字化阵地信息快速自主获取与控制、多运动平台的分布式协同控制等技术难题，并将研究成果与装备系统建设密切结合，所研制出的装备已得到大量列装，产生了显著的社会效益和经济效益。以第一完成人获国家自然科学奖二等奖1项、国家科技进步二等奖2项、获省部级一等奖4项。发表SCI收录论文90余篇，以第一发明人获授权发明专利40多项，出版《多智能体系统的协同群集运动控制》等专著4部，译著和教材各1部。培养博士20余人，其中两名博士分别获得第18届“关肇直奖”、2017年Eusipco最佳学生论文奖；多名博士的学位论文被评为北京市、中国自动化学会、中国指挥与控制学会优秀博士学位论文奖。2017年当选为中国工程院院士。2018年获何梁何利基金“科学与技术进步奖”，当选IEEE Fellow。

宁滨

1959年出生，山西稷山人，工学博士，北京交通大学教授， 校长，中国工程院院士，瑞典皇家工程科学院院士（The Royal Swedish Academy of Engineering Science）、国际欧亚科学院院士（The International EURASIAN Academy of Sciences），IEEE Fellow，IRSE Fellow，IET Fellow，控制系统工程（轨道交通运行控制）专家，中国铁道学会理事、中国自动化学会常务理事，中国城市轨道交通协会副会长。主要研究方向包括轨道交通列车运行控制系统，智能交通系统、系统的故障检测与诊断、系统的容错设计、系统可靠性与故障导向安全等。自1982年起，一直致力于高速列车运行控制系统、城市轨道交通列车运行控制系统和干线铁路列控系统领域的研究与教学工作，带领团队研制的国内首套具有完全自主知识产权“基于通讯的城市列车运行控制系统”、“数字化通用机车信号”等成果获得产业化推广应用，为我国轨道交通列车（包括高铁列车）的安全高效运营发挥了重要作用，是我国轨道交通数字化、网络化信号系统的开拓者和领军者之一。先后发表100多篇论文，获得国家科技进步奖4项，获得国家教学成果一等奖2项，获得授权发明专利10多项。2014年获詹天佑铁道科技大奖，2016年获何梁何利科学与技术进步奖。

杨孟飞

中国科学院院士，1962年10月出生在湖南省湘阴县，1982年从西北电讯工程学院（现为西安电子科技大学）毕业后，考入中国空间技术研究院北京控制工程研究所空间计算机应用专业，获硕士学位。1985年留所工作后，历任该所星载计算机研究室副主任、主任、所长助理、副所长、所长及中国空间技术研究院（航天五院）副院长。2015年7月，当选国际宇航科学院终身院士  。2017年11月，当选中国科学院院士。

现任“嫦娥五号”探月工程三期探测器系统总指挥、总设计师 ，十三届全国政协文化文史和学习委员会委员。

杨孟飞长期从事各种卫星星载计算机的研制工作。在我国返回式卫星控制计算机的研制中，提出并实现了三机冗余TMR/S可变结构高可靠控制计算机容错方案，该项技术获部级科技进步一等奖；在神舟号试验飞船制导、导航与控制计算机系统的研制中提出了采用前后台处理机任务分担、并行流水线工作的三机容错计算机技术，获国防科工委科技进步二等奖。在资源二号卫星控制系统计算机的研制中，提出了采用三机冷备份容错计算机体系结构，实现了长寿命和高可靠的要求，参与研制的资源二号卫星控制系统获国防科工委科技进步一等奖。

管晓宏

分别于1982、1985年获清华大学自动化系学士和硕士学位，1993年获美国康涅狄格大学电机与系统系博士学位；1993-1995年任美国PG&E公司高级顾问工程师，1999-2000年访问哈佛大学，1995年起任西安交通大学教授，1999-2009年任国家重点实验室主任，现任电子与信息工程学院院长；1997年获国家杰出青年基金，2000年任长江学者特聘教授；2001年起先后任清华大学讲席教授组成员、双聘教授，2003-2008年任清华大学自动化系主任。

管晓宏教授是中国科学院院士、IEEE Fellow，目前担任IEEE Transactions on Smart Grid编辑，国务院学位委员会学科评议组成员等学术职务。

管晓宏教授主要从事复杂网络化系统的经济性与安全性，能源电力系统优化，网络信息安全，信息物理融合系统包括智能电网、传感器网络等领域的研究。