10月17日至19日，第五届电气工程与机电一体化技术国际学术会议（ICEEMT 2025）在深圳召开。来自国内外高校与科研机构的专家学者齐聚一堂，围绕电气工程与机电一体化领域的最新技术进展和研究成果展开深度探讨，有力推动了国际学术交流与合作。
会议现场。主办方供图，下同
本次会议由南方科技大学主办、南方科技大学自动化与智能制造学院承办，并得到AiScholar艾思科蓝提供的全流程技术服务保障。开幕式由南方科技大学讲席教授刘德荣主持。南方科技大学自动化与智能制造学院党委书记孔贺在致欢迎辞时表示，期望通过本次会议激发更多学术灵感，推动领域发展。
大会报告环节，多位知名学者带来了精彩的前沿研究分享。塞浦路斯大学教授Marios Polycarpou聚焦复杂网络化环境下的信息物理系统韧性，深入介绍了基于人工智能和机器学习的智能监控技术。该技术为提升社会关键基础设施的稳定性和抗故障能力提供了创新思路，有助于构建更加安全可靠的基础设施体系。
刘德荣主持开幕式。
意大利米兰理工大学教授Cesare Alippi分享了图神经网络在处理不规则时空数据方面的最新发展，特别是在数据插值和未来预测方面的突破。这一研究成果开辟了时空数据分析的新路径，为相关领域的研究提供了新的方法和视角。
深圳理工大学讲席教授黄廷文介绍了一种结合模态分析和神经网络的AI运动模仿技术，成功实现了恐龙模型间复杂动画的跨形态转移。这一创新方法为数字娱乐与仿真领域带来了全新的解决方案，有望推动该领域的技术革新。
青岛大学教授侯忠生从数据驱动控制的视角出发，全面阐述了动态线性化数据模型，并将其与传统状态空间模型进行对比与展望。这一研究推动了理论与应用的深度融合，为数据驱动控制领域的发展提供了重要的理论支持。
报告现场。
特邀报告环节，南京理工大学教授叶茂娇针对在线资源分配问题，提出了创新的分布式优化算法。该算法针对包含自由进出节点的系统，通过投影梯度和对偶平均方法，实现了多智能体成本的最小化及协同平衡，为在线资源分配问题提供了高效的解决方案。
华东理工大学教授刘昌鑫提出了一个有界扰动下鲁棒分布式优化的统一框架。该框架具有通用性强的特点，能够整合多种现有RDO算法，并通过合理放宽步长限制有效加速了算法收敛，为鲁棒分布式优化领域的研究提供了新的思路和方法。
口头报告环节展示了来自多所高校和研究机构的优秀研究成果。报告内容丰富多样，涵盖了电气工程与机电一体化技术领域的多个热点课题。其中包括220kV输电线路避雷流特性、多因素耦合影响、运动捕捉控制技术比较、发电机绝缘热老化评估、移动机器人路径规划等基础研究课题。
同时，报告还涉及深度强化学习在电动汽车充电中的应用、机电系统故障检测算法、轨道交通永磁同步电机控制、直流电容器电热耦合分析、创新机器人臂结构设计、以及电网储能配置优化与微电网经济运行策略等前沿应用方向。各报告精彩不断，充分展示了电气工程与机电一体化技术领域的前沿进展和巨大的应用潜力。
会议期间，与会者积极互动交流，深入探讨了如何将理论创新与工程实际紧密结合，推动电气工程与机电一体化技术向更智能、更鲁棒、更高效的方向发展。大家一致认为，通过本次会议的交流与碰撞，为解决实际工程问题提供了新的思路和方法。
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