2018年10月23日至25日，由中国自动化学会主办的第九期智能自动化学科前沿讲习班在南京成功举办，此次讲习班主题为“人工智能与机器人”，并由IEEE TNNLS主编、美国罗德岛大学何海波教授与西安交通大学薛建儒教授共同担任学术主任，邀请8位知名专家进行主题报告，分享交流人工智能与机器人技术的学术前沿、产业发展及应用实现。四十余位来自全国各相关高校、科研院所、企事业单位的相关科研工作人员参加了此次讲习班。
首先由中国自动化学会副秘书长东南大学孙长银教授致辞。孙教授代表学会对各位参会代表表示了热烈的欢迎，并简要介绍了此次讲习班的主题及内容，希望大家能在相互交流中有思想火花的碰撞，能从中有所收获。
第一位进行报告的嘉宾是美国罗德岛大学何海波教授。何教授为大家带来题为“Learning: From Shallow to Deep”的报告，报告旨在回顾和讨论最近在learning方面的研究进展，重点阐述learning由浅层到深层的一些关键特征。何教授以强化学习为核心的Google AlphaGo/AlphaGo Zero为例，展示了如何开发一个深度强化学习系统，以改善学习和决策过程。在报告过程中，何教授展示了大量的应用程序，这些广泛而深远的应用程序跨越不同的领域。在报告结束前夕，何教授向各位专家学者提出几个基本问题，以鼓励大家就这方面进行认真的讨论和思考。
随后由西安交通大学薛建儒教授为大家带来题为“无人车自主运动决策的探索与实践”的报告。无人车的自主运动决策必须同时考虑环境感知与理解的不确定性和运动控制的不确定性。随着研究深入，经典的分层架构即行为决策-运动规划-运动控制越来越表现出计算效率低、环境适应性差、自学习能力不足等问题，尤其在应对复杂交通环境时远远不及人类驾驶员。面对这些问题，薛教授首先综述无人车自主运动决策的研究进展及面临的主要挑战，然后结合团队多年来在无人驾驶领域的探索与实践，探讨开放、真实交通环境中无人车自主运动决策的前沿技术。报告的最后，薛教授通过几段无人车未知路障行驶视频，更直观地向各位专家学者展示了目前团队的研究成果。
第三位进行报告的嘉宾是中科院深圳先进技术研究院研究员吴新宇教授。吴教授为大家带来题为“人机共融可穿戴外骨骼机器人系统”的报告。可穿戴外骨骼机器人能帮助下肢失能人群恢复站立、行走等能力，，扩大活动范围。首先，吴教授展示了外骨骼机器人当前的研究现状与面临的问题。其次，吴教授重点阐述了其研究的主要内容。吴教授研究了基于脑机接口的穿戴者下肢运动模式决策意图的获取方法，提高现有低通量脑机接口的信息传输效率；构建复杂行走环境下的多模感知与步态模式规划模型，将影响步态模式的人体因素与环境因素综合融入模型，提高步态模式的适应性；建立复杂行走环境下的下肢外骨骼机器人自主决策机制，提高机器人系统的自适应能力；融合人的决策意图与机器人自主决策，建立以人为中心的人-外骨骼-环境融合决策机制，有效提高人机混合智能系统对复杂环境的适应能力，扩大外骨骼机器人的应用场景。最后，吴教授给出了多个外骨骼机器人助力行走的相关视频。
