2024年10月18-20日，由IEEE 武汉分会、IEEE 射频识别委员会、中国自动化学会、全球智能科学技术协会和北京怀柔平行传感智能研究院主办，青岛智能产业技术研究院、山东省科学技术协会和青岛市科学技术协会等单位协办的第四届IEEE数字孪生和平行智能国际会议（DTPI 2024），在武汉大学盛大启幕。本次会议吸引了来自世界各地的专家学者和行业精英，共同探讨数字孪生和平行智能领域的最新技术前沿和研究成果，会议采用了“混合分布式会议”(DHC) 形式举办，现场智慧碰撞、气氛热烈。

△会议现场

本次会议大会主席为中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃研究员、格里菲斯大学Ljubo Vlacic教授，程序主席为武汉大学张俊教授、慧拓联合创始人及CEO陈龙教授。开幕式邀请了中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃研究员、武汉大学电气与自动化学院院长董旭柱教授、武汉大学张俊教授、慧拓联合创始人及CEO陈龙教授致辞，深刻阐述了数字孪生和平行智能技术在推动社会智能化进程中的重要作用，并期待与会者能够共同为这一领域的发展贡献力量。

△致辞

DTPI 2024主论坛邀请剑桥大学David Cebon教授、南方科技大学刘德荣教授、马里兰大学Attoh-Okine教授、中国科学院自动化研究所的吕宜生教授围绕复杂系统的管理与控制做主旨报告。

其中，David Cebon教授的报告为Improving heavy goods vehicle safety, productivity and sustainability，概述了重型货车在现代社会中的重要性及其复杂的动力学特性，讨论了过去四十年间为提升安全、效率和环保性能在重型货车动力学上的研究。

刘德荣教授报名题目为Theory and Applications of Parallel Control，阐述了现今工业和制造系统日益复杂，建模分析难度加大，但现有方法效率不足且数据海量的情况，提出利用基于ACP的平行控制管理解决智能控制大规模复杂问题，以及融合神经网络、模糊逻辑等计算方法的新路径。

Attoh-Okine教授的报告题目为Graphical Probability Models Key to Digital Twins Analysis and Implementation，指出在数字孪生的构建、分析及实施中，概率图形模型扮演着核心角色，数字孪生的优势在于数据与模型的互联互通。探讨了贝叶斯网络、信念函数网络、估值网络和影响图网络等多种概率图形模型，并阐述它们在数字孪生应用中的独特价值。

吕宜生教授的报告为Big Data and AI for Parallel Transportation Systems，阐述了从信息物理社会系统（CPSS）的视角出发，解构复杂的城市交通系统，并重新审视智能交通管理与控制中的关键挑战，介绍团队在数据驱动和人工智能应用于平行交通系统方面的一些最新研究成果，提出了交通大模型在交通管理与控制中新应用的视角。

△主旨报告

同时，本次会议为表彰在数字孪生和平行智能领域做出杰出贡献的个人和团队，颁发了多项荣誉奖项。其中，James C. Maxwell Outstanding Contributions Award获奖人是剑桥大学的David Cebon教授，其在高精度数字孪生和平行智能技术方面的开创性贡献显著提高了重型物流和交通领域的安全性和生产力。

DTPI 2024还设置19场session，邀请到众多海内外学者共同报告和探讨数字孪生和平行智能领域的技术前沿和最新成果，涵盖数字孪生与平行智能理论与方法，智慧城市、智慧交通、智慧能源、自动驾驶、机器人、智能制造等垂直应用领域的前沿技术和发展之道。

△session 现场

DTPI 2024会议的成功开幕，不仅展示了数字孪生和平行智能领域的最新研究成果和技术进展，为全球科研人员和业界同行提供了一个交流和合作的平台，也为推动数字孪生和平行智能技术的创新和应用注入了新的活力。

△合影