2024年6月2日，国家新质生产力与智能产业发展会议“动态学习与智能医学平行会议”成功召开。本次“动态学习与智能医学平行会议”由中国自动化学会主办，山东大学控制科学与工程学院、山东大学智能医学工程研究中心协办。本次平行会议同时也是中国自动化学会动态学习与智能医学专业委员会成立筹备期间一次重要的学术会议，本次会议邀请了医工交叉领域的专家们共同探讨医工融合技术和理论的新进展和未来规划，也是将医工融合作为响应国家重大战略与推动国家新质生产力发展的重要契机。会议的议题涵盖了智能医学的前沿技术、动态学习算法在医疗中的应用、新型医疗设备的研发及其临床应用等多个方面，旨在推动医工融合领域的跨学科合作，促进技术创新与实际应用的深度结合。未来，专委会将继续致力于促进动态学习与医工结合领域的学术交流与合作，推动相关技术的发展与应用，为我国医疗卫生事业的发展贡献力量。

会议主席由山东大学教授王聪担任。会议邀请了中国自动化学会副理事长王成红研究员，电子科技大学程洪教授，西北工业大学许斌教授，西安交通大学刘跃虎教授，西安交通大学苏远歧副教授，北京工业大学韩红桂教授，辽宁工业大学刘艳军教授，中科院自动化研究所周小虎教授，电子科技大学张静婷教授，西北工业大学范泉涌副教授，山东大学李可教授，山东大学姬冰教授，以及山东大学吴伟明副研究员等专家学者，分享他们在人机智能、医工融合、动态学习理论等领域的最新研究成果。             

西安交通大学苏远歧副教授作题为 “面向动态系统的高效学习状态空间搜索方法”的报告。报告聚焦了动态系统状态空间高效探索问题，利用强化学习理论实现了对高维连续状态空间的动态学习与探索，并进一步探讨了大语言模型在状态空间探索中的应用，为动态系统机器学习研究提供了新的思路。

山东大学姬冰教授作题为 “基于步态数据的脊髓型颈椎病与帕金森综合症分类预测模型”的报告。报告提出了一种基于步态分析与深度学习的脊髓型颈椎病和帕金森综合征分类预测模型，分析挖掘步态的复杂模式和隐含特征用于实现对于脊髓型颈椎病和帕金森综合征二者具有高度相似的运动症状的诊断和预测。

北京工业大学韩红桂教授作题为 “城市污水处理过程异常工况智能识别”的报告。报告围绕城市污水处理过程异常工况智能识别基础理论与关键技术，介绍了污水处理过程知识获取与表达方法以及基于污水数据和知识驱动的异常工况预警方法。实现了异常工况实时准确预警，完成异常工况智能监控系统测试与应用，保证城市污水处理过程安全稳定运行。     

辽宁工业大学刘艳军教授作题为 “智能无人约束系统的自适应安全控制”的报告。报告探讨基于控制障碍函数的安全控制方法，进一步提高了无人系统的安全性和稳定性；最后，对未来无人系统安全控制领域的研究进行了展望，提出了一系列具有挑战性和前瞻性的研究方向，以期推动无人系统安全控制技术的持续发展和创新。

中国科学院自动化研究所研究员周小虎教授作题为 “血管介入手术机器人关键技术与临床实践”的报告。报告面向机器人智能辅助血管介入手术，分析了制约血管介入手术器人智能化水平提升的诸多因素，着重讲述智能影像分析与导航、专家操作技能建模与学习、机器人辅助手术临床实践等方面的相关研究进展。

电子科技大学讲师张静婷教授作题为 “面向抑郁症评估与治疗的人机动态学习与神经反馈训练技术研究”的报告。报告面向抑郁症评估与治疗，研究了基于确定学习理论的人机动态学习框架与神经反馈训练技术，实现对患者大脑认知功能特性的特征提取，同时基于抑郁症患者认知功能实时监测结果构建神经反馈训练框架，设计神一款基于人机动态学习算法的视听反馈游戏，构建多模反馈平台传递给患者完成视听反馈与神经康复训练。

西北工业大学范泉涌副教授作题为 “基于强化学习的无人系统智能控制”的报告。报告重点讲述无人系统分层强化学习设计方法，分别讲述系统底层控制策略和上层决策机制的优化设计方法，提升了复杂环境下无人系统的自主运行能力。

山东大学李可教授作题为“康复机器人的智能控制系统研究”的报告。报告围绕上肢康复机器人、手功能康复机器人、智能假肢机器人等几类康复辅助机器人的智能控制系统设计展开汇报，分享了在提升其控制器智能化水平、改进控制的精准性不足、提升学习和自适应能力、建立个性化训练机制等方面的探索与思考。

山东大学吴伟明副研究员作题为 “基于采样数据的动态学习及模式识别研究”的报告。报告介绍了基于采样数据的动态学习及动态模式识别方法，实现了从时间序列(采样数据序列)中学习动态物理过程的内在动力学的过程，相关理论在动态模式识别、智能控制等下游任务中发挥重要作用。

最后，论坛主席王聪教授对本次论坛进行了总结，并对参与本次论坛的讲座嘉宾和同学的大力支持表示感谢。会议的成功召开为动态学习与智能医学的进一步发展指明了若干重要方向，具有积极的指导意义。