【北京，2025年7月5日】由工业电子学会物理信息学习与控制分技术委员会（IEEE IES Subcommittee on Physics-Informed Learning and Control，SubTC）主办的首届物理信息学习与智能控制战略研讨会暨SubTC成立大会于清华幸福科技实验室圆满落幕。本次会议汇聚全球产学研领袖，共同见证物理信息驱动的新一代工业智能技术体系正式启航。

01 重磅开幕：锚定战略方向

中国工程院院士、清华大学教授戴琼海在开幕致辞中强调：“物理世界的精准感知与因果学习，是破解AI黑箱的密钥”。他提出“物中求理，智以赋能”的核心理念，并发布三大行动倡议：从构建“机理+算法”理论体系，到服务国家能源安全战略，再到打造全球协同生态-为SubTC的技术攻坚与产业落地绘制清晰路线图。

02 正式启航：国际权威技术组织落地中国

在IEEE IES数据驱动控制与监测技术委员会指导下，物理信息学习与控制分技术委员会（SubTC）正式成立。中国工程院院士、清华大学戴琼海教授，挪威技术科学院院士、挪威科技大学尹珅教授，国网北京电力公司及洪泉先生，启迪控股执行总裁张金生先生共同为委员会剪彩启幕。

中国科技会堂特制贺礼蛋糕，寓意跨界协作的甜蜜开端。

03 SubTC工作报告：工业智能新范式 

华源格林总经理、SubTC主席张统帅博士在工作报告中指出，面对数据驱动技术的应用瓶颈，“物理模型与人工智能的深度融合，是解锁工业系统高可靠性与强可解释性的核心关键”。

SubTC披露核心行动计划：

l 2025世界机器人大会：将主办“具身智能系统：工业自动化新范式”专题论坛；

l 2026电缆隧道智能巡检挑战赛：旨在推动复杂工业场景下的物理信息智能技术落地应用。

04 前沿报告精华：技术突破直击工业痛点

挪威技术科学院院士、挪威科技大学尹珅教授发表题为《Recent works on digital twin qualification and AI assurance in operational safety critical systems》的主旨报告。首创数字孪生可信度量化评估框架，破解高危工业场景中AI决策“黑箱”风险，为工业AI安全认证建立新标准。

清华大学自动化系主任张涛教授发表题为《智能无人系统与具身智能》的主题报告，揭示物理环境交互与自主智能的耦合机制，赋能无人机集群在复杂环境中的自适应协同控制。

中南大学陈志文教授发表题为《基于相关性残差的工业数据分析及应用》的主题报告，创新构建了基于典型相关分析(CCA)的残差生成器。针对故障信号微弱、动态性、非线性、分布式等系统复杂特性，提出了系列故障诊断方法，成功应用于废水处理过程、机器人、轮船推进系统、磁浮系统、轧钢过程等20余种复杂工作系统。

清华大学叶昊教授发表题为《基于物理信息和学习的高速列车和高速飞行列车动力学建模》的主题报告，聚焦超导电动悬浮列车系统，提出融合物理机理与物理信息神经网络(PINN)的混合建模新方法。突破传统局限，实现更高精度与泛化能力的建模，为列车的优化设计与智能控制提供更强理论工具和应用基础。

清华大学尚超副教授发表题为《Error-feedback and causality-informed data-driven predictive control》的主题报告，构建了新型误差反馈输出预测器，显著提升随机系统预测精度，并创新采用了LQ分解重构数据驱动预测控制（DDPC）。

05产学研共振，构建可持续创新生态

圆桌对话环节，清华大学张涛教授、叶昊教授、尚超副教授等专家强调：“从理论创新到产业转化，需打通‘物理规律+数据智能’的双向通道”。SubTC也将持续推动构建国际化学术交流平台，组织产学研力量，攻关复杂工业场景的共性关键技术。

正如戴院士所言：“在交叉中共生，在实践中共进”——SubTC的成立正是这一理念的生动实践，未来将持续打通物理智能从原始创新到产业赋能的“双向通道”。