2024年10月18-20日，由IEEE 武漢分會、IEEE 射頻識別委員會、中國自動化學會、全球智能科學技術協會和北京懷柔平行傳感智能研究院主辦，青島智能產業技術研究院、山東省科學技術協會和青島市科學技術協會等單位協辦的第四屆IEEE數字孿生和平行智能國際會議（DTPI 2024），在武漢大學盛大啟幕。本次會議吸引了來自世界各地的專家學者和行業精英，共同探討數字孿生和平行智能領域的最新技術前沿和研究成果，會議采用了“混合分布式會議”(DHC) 形式舉辦，現場智慧碰撞、氣氛熱烈。
△會議現場
本次會議大會主席為中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍研究員、格里菲斯大學Ljubo Vlacic教授，程序主席為武漢大學張俊教授、慧拓聯合創始人及CEO陳龍教授。開幕式邀請了中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍研究員、武漢大學電氣與自動化學院院長董旭柱教授、武漢大學張俊教授、慧拓聯合創始人及CEO陳龍教授致辭，深刻闡述了數字孿生和平行智能技術在推動社會智能化進程中的重要作用，并期待與會者能夠共同為這一領域的發展貢獻力量。
△致辭
DTPI 2024主論壇邀請劍橋大學David Cebon教授、南方科技大學劉德榮教授、馬里蘭大學Attoh-Okine教授、中國科學院自動化研究所的呂宜生教授圍繞復雜系統的管理與控制做主旨報告。
其中，David Cebon教授的報告為Improving heavy goods vehicle safety, productivity and sustainability，概述了重型貨車在現代社會中的重要性及其復雜的動力學特性，討論了過去四十年間為提升安全、效率和環保性能在重型貨車動力學上的研究。
劉德榮教授報名題目為Theory and Applications of Parallel Control，闡述了現今工業和制造系統日益復雜，建模分析難度加大，但現有方法效率不足且數據海量的情況，提出利用基于ACP的平行控制管理解決智能控制大規模復雜問題，以及融合神經網絡、模糊邏輯等計算方法的新路徑。
Attoh-Okine教授的報告題目為Graphical Probability Models Key to Digital Twins Analysis and Implementation，指出在數字孿生的構建、分析及實施中，概率圖形模型扮演著核心角色，數字孿生的優勢在于數據與模型的互聯互通。探討了貝葉斯網絡、信念函數網絡、估值網絡和影響圖網絡等多種概率圖形模型，并闡述它們在數字孿生應用中的獨特價值。
呂宜生教授的報告為Big Data and AI for Parallel Transportation Systems，闡述了從信息物理社會系統（CPSS）的視角出發，解構復雜的城市交通系統，并重新審視智能交通管理與控制中的關鍵挑戰，介紹團隊在數據驅動和人工智能應用于平行交通系統方面的一些最新研究成果，提出了交通大模型在交通管理與控制中新應用的視角。
△主旨報告
同時，本次會議為表彰在數字孿生和平行智能領域做出杰出貢獻的個人和團隊，頒發了多項榮譽獎項。其中，James C. Maxwell Outstanding Contributions Award獲獎人是劍橋大學的David Cebon教授，其在高精度數字孿生和平行智能技術方面的開創性貢獻顯著提高了重型物流和交通領域的安全性和生產力。
DTPI 2024還設置19場session，邀請到眾多海內外學者共同報告和探討數字孿生和平行智能領域的技術前沿和最新成果，涵蓋數字孿生與平行智能理論與方法，智慧城市、智慧交通、智慧能源、自動駕駛、機器人、智能制造等垂直應用領域的前沿技術和發展之道。
△session 現場
DTPI 2024會議的成功開幕，不僅展示了數字孿生和平行智能領域的最新研究成果和技術進展，為全球科研人員和業界同行提供了一個交流和合作的平臺，也為推動數字孿生和平行智能技術的創新和應用注入了新的活力。
△合影
