手纹乱当前，中国经济正处于转变发展方式、结构优化升级、新旧动能转换的关键窗口，数字技术、智能技术的应用日益成为这一转变的新动能。在国内发展动能转换和国际竞争加剧的形势下，提高国家制造业创新能力和工业自动化水平，是实现工业强国战略目标的重要途径，也是实现“中国制造2025”目标的关键所在。
为发掘和培养更多优秀的智能产业技术人才，更好地使智能技术服务于科技创新、资源开发利用和能源管理，推进现代智能产业理论与技术的发展和应用，全方位体现全国智能技术人才的专业素养和技术水平，沟通本领域内最新研究和前沿思维，中国自动化学会特此举办了“首届ABB杯全国智能技术大赛暨第九届ABB杯全国自动化系统工程师论文大赛”。
大赛聚焦智能制造、机器人等当前热门领域及关键技术，得到了来自高等院校、科研机构、企事业单位从事自动化、数字化领域相关工作的专业人员的广泛关注与积极参与。截至9月30日大赛截稿，共收到591篇论文。其中，经过资历深厚的组委会嘉宾和在智能技术相关领域深耕多年的审稿专家的公平、、有序地审核下，本届大赛生了15篇特等参评。特等可在自动化大会做展示，所有获作者也将在自动化大会颁典礼环节受邀上台领。
ABB杯全国智能技术论文大赛的前身是ABB杯全国自动化系统工程师论文大赛，目前已举办九届，赛事挖掘并发现了一大批优秀的工作。本次转型主要考虑到当前社会已由“互联网+”时代步入了 “智能+”时代，更智能的机器、更智能的网络、更智能的交互将创造出更智能的经济发展模式和社会生态系统。大赛新的赛制、更高的项、更加注重应用技术实践，吸引了更多企事业单位的科技人员以及高等院校、科研院所的教师、学生和工程技术人员等参与到大赛中来。为自动化行业领域的本土创新提供了重要的展示与交流平台，促进产学研协同体系的构建，支持国内企业利用智能技术扩大竞争优势，在新一轮工业浪潮中抢占先机。
同往届相比，本届论文大赛在投稿数量、质量以及来源等方面均取得新突破，下面通过数据进行一一展示，与各位读者共享！
从首届论文大赛开始，每届大赛的投稿量呈递增趋势，从首届大赛的228篇，到第二届的292篇，第三届飞跃式增长为442篇，第四届大赛继续突破为523篇，第五届545篇，第六届549篇，第七届561篇，第八届583篇，至上届大赛完毕，基本稳定提升投稿量，大赛已经取得越来越多的影响力，吸引了众多自动化领域优秀人才的积极参与。本次大赛转型后，收到591篇，评审工作正在稳步开展。
大赛来稿作者企业/公司人员约为24%，高校师生约为62%，其余为研究院所的工程及科研人员，约为14%。
研究院所投稿主要来自中科院自动化所、中国洛阳电子装备试验中心、“船舶控制工程与智能系统”工程技术研究中心、青岛智能产业技术研究院、新智认知-一体化指挥调度技术国家工程实验室、防化研究院、火箭军装备研究院、西北机电工程研究所、中国船舶设计研究院以及军事科学院国防科技创新研究院等。
公司投稿主要来自电子科技、智能机器、电力、热电等相关领域企业/公司。说明智能技术在这些领域正在发挥着重要推动作用。
高校投稿主要来自中南大学、西安理工大学、理工大学、西北工业大学、医科大学、浙江大学、五邑大学、国防科技大学、西安交通大学以及航空航天大学等。从这些数据中，可以看出国内高校对这次智能技术论文大赛的关注和重视。
本次大赛共收到特等投稿15篇（排名不分先后），如下简要进行介绍。若想进一步了解文章工作，可报名参加2018年度中国自动化大会，现场也将举行本次论文大赛颁典礼！
中冶赛迪工程技术股份有限公司(简称中冶赛迪)以总承包方式、宝武中央研究院承担部分模型对宁波钢铁有限公司（以下简称宁钢）现有的1780热轧带钢产线自动化系统全面升级的情况，简要介绍了1780热连轧带钢生产线工艺设备组成及技术特点等，着重阐述了热连轧带钢主轧线基础自动化控制系统和L2过程自动化控制系统的系统配置、核心技术、主要功能，以及后取得的效果等。应用实践证明，后的自动化控制系统具有技术先进、生产稳定性好、系统可靠性高等特点，AWC、AGC等核心控制技术的应用有效提高了产品的宽度和厚度精度，高精度板形控制模型实现了高强钢、超薄规格带钢的稳定轧制，大幅提高产品的成材率，基于机理的在线仿真模型可以实现零废钢的新品种开发，多项核心控制技术和先进轧钢模型的投用，1780热轧产线的各项指标达到了国内一流水平，同时本次也创造了热轧连轧带钢在线时间、达产时间等多项新的记录，标志着我国在热连轧带钢的核心控制技术已经达到国际先进水平。
平行驾驶是一种兼具运营管理、在线状态监测、应急驾驶安全接管等功能的先进云端化网联自动驾驶集成解决方案。本文着重介绍平行驾驶的数字四胞胎系统，即物理车、描述车、预测车和引导车的集成系统。首先，给出平行驾驶与数字四胞胎的具体定义与框架。随后，介绍描述车、预测车和引导车的具体含义和内涵。最后，讨论数字四胞胎系统在矿山、物流等场景中的应用实例。
在当前大数据时代下，在线招聘平台在其招聘流程中会不可避免地产生海量的异质化数据，如何高效地利用这些数据去提升智能化招聘推荐的准确率以及改善用户的使用体验是至关重要的。目前，传统的在线招聘平台都是通过简单的信息匹配在招聘者和应聘者之间提供推荐服务。然而，这种简单的推荐策略不仅会造成大量的信息浪费，而且推荐结果的准确率往往较低。因此，本文提出一种基于双层注意力机制的循环神经网络模型（RNN-TLA）对岗位和候选者进行智能化推荐。首先，该模型通过订阅、检索记录以及企业相关知识图谱来完善招聘者和应聘者的实体表示。之后，将上述实体通过one-hot和TransR方法及其组合映射到向量空间，并通过带有两层注意力机制的循环神经网络从点击序列中获取它们的潜在兴趣，进而生成推荐列表。实验结果表明，该模型在推荐系统的各项性能指标和实时点击率上相较于以往的模型取得了最优结果。在应用场景中，本文设计并构建了基于该模型的大数据智能在线招聘平台“热招”用于实际的校园招聘，并取得了良好效果。
桥梁结构作为一种大型土木工程结构，由于受到长时间的荷载作用、腐蚀效应及材料老化等因素的影响，不可避免的会出现损伤累积、抗力衰退等问题，甚至可能造成桥梁坍塌等危害人类生命和行车安全的严重事故。为了防止事故的发生，有必要对已建或在建桥梁结构的安全情况进行检测。为了解决常规检测手段在桥梁检测中的局限性，以无人机检测胶州湾大桥为工程实例，介绍了无人机桥梁检测系统的组成及工作原理，通过无人机在特殊结构桥梁检测中的应用，与传统检测手段对比分析了优缺点，探讨了无人机在桥梁检测中的应用与发展。
尽管传统的开发模式和开发工具理论上能够满足柔性控制需求，但对开发者的知识面和技能有较高的要求，从而导致工程现场策略更改的难度很高。而随着智能制造、自动驾驶等智能应用需求的增加，越来越需要柔性时变的控制器。本文通过重构控制器的程序架构，设计具备友机交互界面的开发工具，使算法软件工程师和硬件工程师能够以协同的方式进行控制策略的开发，简便高效地实现了控制器的柔性控制功能。
本文提出一种用于大件商品的无人装卸系统，该系统由智能控制、视觉、和机械执行三个模块组成。智能控制模块内嵌装箱算法，依据货箱空间尺寸和货物尺寸信息自动生成最优装载方案，包括货物装载和装载顺序，确保货箱空间利用率最高、装载速度最快；视觉模块利用深度学习技术，根据拍摄到的图像识别出车箱的方位和货物的方位；机械执行模块依据装载方案和货物货箱生成装载线，执行装载操作。本系统应用于啤酒、粮食等行业，大大降低了产品装卸的用人需求，降低了工厂的物流成本。
为了降低火电厂燃煤锅炉的氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗，提出一种量子样本增量前馈神经网络和一种量子蜂群优化算法。量子样本增量前馈神经网络可以动态建立燃煤锅炉的氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗的综合模型，并且可实现模型滚动优化。基于建立的综合模型，应用量子蜂群优化算法优化一二次风量、燃煤量和各二次风门开度来实现锅炉燃烧优化。基于上述两种方法，开发了一套燃煤锅炉智能燃烧优化软件，并应用于汉川某热电厂330MW锅炉上，测试结果表明：氮氧化合物排放浓度和锅炉煤耗均有不同程度的降低，说明建模方法和优化算法是有效的。
空间智能软体机械臂因其结构轻巧、灵活可变、可折叠收缩等特性，在航天器在轨服务任务中，将具有广阔的应用前景。本文首先提出了一种全向驱动的模块化软体机械臂设计方案，利用刚柔耦合动力学理论建立了气控驱动的软体机械臂动力学模型，基于深度回归卷积神经网络理论建立了空间非合作目标检测与识别算法，为空间软体机械臂智能控制奠定了技术基础。进一步地，设计并研制了软体机械臂地面原理样机及其试验系统，通过地面试验，对软体机械臂的自主运动控制和识别算法进行了初步验证。
脑-控移动机器人系统的性能受到脑-机接口的。本文设计了一种基于模型预测控制的辅助控制器来提高给定脑-机接口条件时脑-控移动机器人的控制和安全性能。所提出的控制器将用户意图和脑-控移动机器人系统的安全性融合成为一个优化函数求解问题，通过模型约束、安全约束、物理约束下的优化，得到新的控制命令，实现用户对机器人最大限度的控制，同时机器人的安全。实验结果表明，基于该控制器的脑-控移动机器人提高了用户的的控制性能及系统的安全性能。
针灸疗法已经在全球超过183个国家及地区获得广泛应用，而针灸于传统中医开展“干针”等研究，再次表明针灸的国际化与标准化困境。而随着机器人技术的迅猛发展，研发智能针灸机器人成为可能，本文围绕其相关核心技术进行研究，指出的自动定位及智能配穴等是智能针灸机器人研发的关键技术和难点，并以此为例指出共融机器人在医疗机器人开发中的潜在应用价值。
脑机接术（BCI）可以让人脑通过想象建立起与外部计算机或电子设备的控制通道。针对具有电动调节功能的医疗护理床，提出了一种综合疲劳度以及运动想象脑电的护理床控制方案。(1)建立了一种护理床模糊竞争控制模型，使用云控信号、语音信号、脑电信号形成对护理床的竞争控制方案。(2)提出了采用sym5小波分解信号与贝叶斯阈值估计融合的方法对脑电信号（EEG）去噪。(3)提出基于额叶脑电压以及冥想度和专心度的改进K-Means疲劳检测算法。(4)提出了一种融合HHT及KNN的运动想象脑电分类方法。最后根据研究算法设计并实现了一套利用用户的疲劳度及运动想象以及语音控制及云平台控制的综合竞争控制方案来对护理床进行简单控制的系统。经过实验验证使用本文改进的K均值聚类算法的疲劳度三分类准确率可达86.63%，对于运动想象脑电特征的两分类准确率可达87.5%。系统可以很好的满足用户对护理床的简单思维控制，提高了生活体验感，并为脑控技术向实际应用有很好的的推动作用。
由于其固有的问题复杂性和计算复杂度，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建出的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分。而基于机器学习的三维重建算法往往又只能重建简单的分离物体，并表示成三维体元形式。所以这些算法框架对于实际应用来说都还远远不够。从2014年起，生成对抗网络被广泛应用于半监督学习，以及产生非真实数据集的应用中。所以本文的重点是采用生产对抗网络原理，来获得高质量的三维重建效果。我们提出了一种新颖的半监督三维重建算法架构，命名为SS-GAN-3D。该算法通过训练生成对抗网络模型，使其达到状态，以此来迭代式地提高原始三维重建模型的质量。SS-3D-GAN只需要将事先观测的二维图像作为弱监督样本，对于三维结构外形的先验知识或者参考观测都没有任何依赖。最终通过定性和定量实验，以及对实验结果的分析，该算法框架在Tanks&Temples和ETH3D标准三维重建测试集上，比目前最先进的三维重建方法有明显优势。基于SS-GAN-3D算法，我们又提出了三维重建云工作室解决方案。该方案能大大降低对终端用户的技术壁垒，显著提高重建精度与效率。目前最成功的应用案例是对于长城的文化遗产项目。同时我们的解决方案在阿里云栖大会和腾讯的云+未来展会上都受到了广泛关注。
为满足研发高精度光固化3D打印机设备，实现用树脂等材料的高精度专业3D打印的需求，本文提出一种高精度光固化3D打印机的解决方案，包括硬件、软件和算法的研发。本系统数字光处理器（DLP）技术控制成像图案，采用下照式设计，形成实体模型，结合神经网络误差补偿方面和多次技术，解决3D打印高精度成型问题。本文所研发的打印机可用于精度要求高的工业场合，并已实现小批量的量产。
协作机器人的突破发展给机器人产业带来性变化，这将为未来工业生 产、生活服务机器人的研究和应用开辟新道；但目前协作机器人在多模态输入、 抓取、换夹具和移动遇到瓶颈，尤其是在新的非结构化，抓取显得异常笨拙。 基于 Sawyer 机器人，设计模块化移动底盘使之可移动，兼顾移动与固定应用 场景;软件上采用深度学习算法实现物品的灵活抓，且模型对权重结构正则化可有 效提高多模态输入，算法在 ROS 中编程实现。实践证明，Sawyer 能通过学习准确 抓取目标物，且已经在物流、服务行业产业化应用。
本届大赛收到的论文质量创历史新高，所有录用的，将以专刊形式在《自动化博览》上结集出版，并被CNKI数据库收录。其中优秀论文将被推荐到《自动化学报》、《控制与决策》、《控制工程》、《信息与控制》、《机器人》、《模式识别与人工智能》等国内学术期刊。
随着评审的逐步展开，首届ABB杯全国智能技术论文大赛确定录用的优秀论文将一一公布，论文含金量如何，欢迎广大科技工作者赏析指导。
ABB（ABBN: SIX Swiss Ex）是全球电气产品、机器人及运动控制、工业自动化和电网领域的技术领导企业，致力于帮助电力、工业、交通和基础设施等行业客户提高业绩。基于超过130年的创新历史，ABB技术全面覆盖电力和工业自动化价值链，应用于从发电端到用电端、从自然资源开采到产成品完工的各种场景，谱写行业数字化的未来。作为国际汽车联盟电动方程式锦标赛的冠名合作伙伴，ABB也积极投身未来可持续发展，拓展电动交通技术疆界。ABB集团业务遍布全球100多个国家和地区，雇员达13.5万。
作为全球技术领导企业，ABB从之初就加入到中国经济建设的大潮中，从1979年在设立办事处到1992年成立在华首家合资企业，从2005年设立中国研究院到投资兴建厦门工业中心，ABB多年励精图治，目前在中国拥有研发、制造、销售和工程服务等全方位的业务活动，40家本地企业和1.7万名员工，成为新中国经济腾飞的参与者、者和受益者。同时，ABB长期致力于在中国的技术创新和人才培养，积极与高校和科研机构开展合作。
创新是ABB的基因，不断提升企业创新能力是ABB的基本战略。ABB积极与中国自动化学会等众多行业组织合作，通过各种途径鼓励本地化自主研发和创新，并将学术研究与自动化产业发展有机结合，使更多的学术正的生产力，取得市场效益。ABB杯论文大赛是ABB贯彻这一战略的具体行动。通过大赛，鼓励行业精英刻苦钻研，探索突破式创新机会，共同为中国的高端制造业发展和产业升级贡献力量。返回搜狐，查看更多