为迎接中国第76个“五四”青年节，2025年5月4日，中国自动化学会举办的“CAA云讲座·五四专场”活动成功召开，本次活动以“逐梦自动化，青春向未来：青年科技工作者的时代答卷”为主题，共邀请了四名优秀的青年科技工作者，齐聚云端，分享了领域最新研究成果。

张瑞垚博士作报告

张瑞垚博士的报告聚焦于“模型不确定性量化研究及其应用”。他深入探讨了模型不确定性量化在人工智能迅速发展背景下的重要性，尤其是在高风险领域如金融、医疗和工业生产中的应用。他首先介绍了模型不确定性量化的研究内容，强调了模型预测可靠性对决策和生产的影响。接着，他详细阐述了当前量化方法，包括贝叶斯方法和集成学习方法，并指出了它们的局限性。张瑞垚博士提出了基于共形预测的不确定性量化方法，该方法具有模型不可知性，适用于不同任务下的不同模型。他解释了共形预测的有效性保证和可交换性的概念，并通过实例说明了其应用。他还探讨了如何将单输出共形预测扩展到多输出的问题，并提出了基于预测区域优化的方法，通过实验验证了该方法的有效性。最后，他讨论了该方法在时间序列上的应用和改进方向。

白忠玉博士作报告

白忠玉博士的报告主题为“水下声纳图像分类技术探讨”。他介绍了水下声纳图像分类的研究背景和意义，指出了声纳图像在目标探测和识别中的重要性，阐述了水下声纳图像的特点，如对比度低、噪音强、纹理模糊等，并讨论了传统图像识别方法在声纳图像识别中的局限性。白忠玉博士提出了一种结合对比学习的高斯特征增强方法，通过构建特征对比迁移学习框架，结合平衡采样迁移学习和对比学习来提升模型的鲁棒性和特征表现能力。他还介绍了零样本学习方法，即基于风格迁移的样本合成，用于解决训练数据完全缺失的情况。通过实验验证，他展示了该方法在水下声纳图像分类中的有效性。

吴思博士作报告

吴思博士的报告主题为“动态不确定性影响下的安全控制”。他介绍了安全控制的基本概念，强调了在复杂环境中保证系统安全的重要性。他详细讨论了动态不确定性对安全控制的影响，指出动态不确定性会导致常规的安全控制方法失效。为了解决这一问题，他提出了一种基于正基投影的可行重塑方法，通过修改可行集来保证重塑后的可行集在任意一点都具备线性独立约束规范性，从而确保优化问题解的李普希茨连续性。吴思博士还提出了面向安全控制的关联系统分析方法，通过将闭环系统转化为等价的关联系统形式，明确了动态不确定性对安全性的影响。他通过实验验证了该方法的有效性，并展示了在多运动体多障碍物场景下的应用。最后，他讨论了未来研究方向，包括嵌入式安全、自主系统的安全控制以及算法的安全迁移与部署。

乔康加博士作报告

乔康加博士的报告主题为“基于进化计算的约束多目标优化问题研究”。他介绍了约束多目标优化问题的定义和挑战，强调了这类问题在各行各业中的普遍存在。他详细阐述了进化算法在解决多目标优化问题中的应用，介绍了约束处理技术和多目标进化算法的基本流程。乔康加博士提出了难度可调的决策空间约束多目标测试集，通过构造不同层次的目标、连接层和约束层，设计了转化操作来控制约束变量的维度，从而调节测试集的难度。他还介绍了基于进化多任务的约束多目标优化方法，通过构造辅助任务来降低问题的求解难度。乔康加博士展示了多个实际应用案例，包括算法推荐系统、药物靶点识别、疾病状态检测和煤矿综合能源系统优化等。最后，他讨论了未来研究方向，包括迁移策略的开发、测试集结构的灵活设计以及先验知识和约束多目标进化算法的结合方法。

哈尔滨工程大学王静瑜博士担任主持人

本次活动由哈尔滨工程大学王静瑜博士担任主持人，通过腾讯会议、CAA会议小程序、CAA官方视频号、学会微博官方账号、蔻享等平台全程直播，共计4万余人次在线观看直播。