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与非AI
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未来技术与发展趋势
智能控制：基础理论与未来技术
在人工智能、物联以及先进计算架构深度融合的背景下，智能控制正经历由方法演进向体系重构的深刻变革。其发展正从以单一技术为核心的局部性能优化，逐步迈向多技术协同支撑、具备自主认知与可信决策能力的系统级智能控制阶段。总体来看，未来智能控制的发展趋势可归纳为三个相互关联的方向：由数据驱动向知识融合演进的认知智能，由集中式控制向分布式协同演进的具身智能，以及由“黑箱”决策向可信可控演进的安全智能 。上述趋势共同构成了下一代智能控制系统的关键技术框架。
趋势一：从数据驱动到知识融合的认知智能
智能控制能力的本质提升，依赖于系统认知层面的突破。未来的智能控制系统不仅需要从大规模数据中提取关联信息，更应能够理解和利用数据背后的物理机理与系统约束，实现由经验拟合向机理认知的转变。
随着感知与通信技术的发展，智能控制系统能够获取涵盖设备状态、运行环境及用户行为等多源异构数据，为控制决策提供丰富的信息基础。在此背景下，以Transformer为代表的大模型凭借其强大的表示学习与泛化能力，为复杂系统状态感知和趋势预测提供了有效工具。例如，在智能电网等复杂系统中，大模型可对海量运行数据进行统一建模，实现负荷预测与运行态势评估，为全局调度与优化控制提供决策支持。
2.物理信息神经网络：实现数据与机理的深度融合
为克服纯数据驱动模型对大量样本的依赖以及物理一致性不足的问题，物理信息神经网络(Physics-Irnformed Neural Networks，PINN)通过将系统物理定律显式嵌入模型训练过程，使模型在学习数据特征的同时满足物理约束。该方法在样本有限或系统机理明确的场景下表现出较高的建模精度和泛化能力，尤其适用于航空航天、能源系统等对模型可靠性要求较高的智能控制应用。
趋势二：从云端集中到泛在分布的具身智能
随着控制对象规模扩大和实时性要求提升，未来智能控制系统将逐步摆脱高度依赖云端计算的集中式模式，向分布式、协同化方向发展，是智能体能够在物理环境中实现感知、决策与执行的紧密耦合，即形成具身智能体系。
1. 云 — 边 — 端协同与分布式架构：支撑泛在智能运行
在工业互联网和智能制造场景中，单一集中式控制架构难以同时满足实时性、可靠性与可扩展性的要求。云 — 边 — 端协同计算通过在不同层级合理分配计算与控制任务，实现全局优化与局部快速响应的统一。云端侧重于全局策略与长期优化，边缘侧承担实时分析与协调控制，终端设备则完成快速感知与闭环执行。分布式控制架构进一步提升了系统的容错能力与运行韧性，为大规模复杂系统的稳定运行提供了重要支撑。
2. 具身智能与数字孪生：促进虚实系统协同演化
具身智能的核心理念在于智能系统必须拥有一具物理实体，通过与周围环境的直接交互来获取智能。然而，鉴于现实世界中的数据收集面临样本效率低下及成本高昂等挑战，在模拟环境中获取智能成为解决现实数据受限问题并促进研究可复现性的关键途径。数字孪生技术为具身智能的发展提供了高保真的虚拟映射环境，使复杂控制策略能够在虚拟空间中进行验证与优化，并安全高效地迁移至物理系统中，从而显著降低工程部署风险，提高系统运行的稳定性与可靠性。
趋势三：从“黑箱”决策到可信可控的安全智能
随着智能控制系统在无人驾驶、智慧医疗和关键基础设施等领域的广泛应用，其安全性、可解释性与可靠性逐渐成为制约技术落地的重要因素。
1. 可解释性人工智能与鲁棒性设计：提升系统的内在可靠性
深度学习模型虽具备强大的非线性建模能力，但其决策过程不透明，限制了在安全关键场景中的应用。可解释性人工智能（Explainable Artificial Intelligence，XAI）通过特征贡献分析、决策路径可视化等方法，提高模型决策的透明度与可验证性。同时，通过鲁棒控制与不确定性建模方法，可增强系统对扰动、模型失配及外部攻击的抵御能力，从而提升智能控制系统在复杂工况下的运行可靠性。
2. 联邦学习与区块链：保障数据安全与隐私可信
在智能控制系统中，数据安全与隐私保护已成为不可忽视的问题。联邦学习通过分布式协同训练机制，实现模型性能提升的同时还避免了原始数据共享，有效降低了隐私泄露的风险。区块链技术则为数据的存储、传输与共享提供了防篡改、可追溯的安全基础设施。二者的融合为构建安全、可信的智能控制系统提供了新的技术路径。
未来应用
智能控制：基础理论与未来技术
随着人工智能、机器学习与物联网等技术的不断成熟，智能控制系统的应用范围持续拓展，其功能已由传统的单回路或局部控制，逐步演进为面向复杂系统的多层级协同控制与全局优化。通过融合多源信息感知、智能决策与反馈调节机制，智能控制在提升系统运行效率、保障安全可靠性以及实现资源最优配置等方面展现出显著优势。目前，该类技术已在制造、能源、交通、医疗、农业和城市管理等多个领域形成较为稳定的应用模式，并呈现出持续深化与规模化推广的发展趋势。
1. 制造业：面向柔性生产的高阶自动化控制
在制造业中，智能控制系统正推动生产模式由固定流程的自动化向柔性化、智能化方向发展。针对复杂工业过程中的非平稳特性，控制系统引入了增量变分图注意力网络等先进算法，能够在克服数据漂移与灾难性遗忘的同时，实现对生产状态的自适应感知与可解释性推理。这种具备终身学习能力的机制有助于减少人工干预，在保障生产过程稳定性的同时显著提升了决策的透明度。同时，智能机器人和智能产线的广泛应用，使复杂装配、精密加工和多品种小批量生产成为可能，为现代制造业实现高质量、低能耗和高可靠运行提供了重要技术支撑。
2. 能源管理：面向多源异构的自适应协同管控
在能源系统中，随着电动汽车与氢能等异构负荷的深度接入，智能控制正从单一的优化调度向基于大模型的深度强化学习范式转变。针对新能源发电与用户侧需求的强随机性特征，新型智能控制系统利用大模型对复杂环境的表征能力，构建了面向无限视界的自适应控制策略。这种机制不仅能有效解决多能源枢纽在不确定环境下的协同运行难题，还能在保障系统长期安全性的同时显著提升经济效益，为实现交通网与能源网的深度融合及高效互动提供了核心技术支撑。
3. 交通系统：面向复杂环境的智能感知与协同控制
在智能交通领域，如何应对混合交通流及极端路况下的复杂环境，始终是控制技术发展的核心难点。当前的研究趋势正致力于突破传统感知与决策的局限，利用先进的智能算法实现对交通态势的全时空推演与精准预测。通过增强车辆、道路与管控中心之间的协同交互能力，智能控制系统能够在高度不确定的环境中实现最优调度，从而显著提升交通系统的通行效率与运行安全性。
4. 医疗健康：面向智能诊疗与精细化管理的控制技术
随着医疗大数据的爆发式增长，智能医疗正从单一的辅助诊疗向全流程的健康管理延伸。未来的关键在于如何在提升诊断算法精度的同时，有效解决数据孤岛与患者隐私保护之间的矛盾。新一代智能控制系统通过构建分布式协同的计算范式，能够在保障数据安全的前提下实现多源医疗信息的价值挖掘，为临床诊断提供更加可信、可靠的辅助决策支持。
5. 现代农业：面向精准作业的智能感知与控制
现代农业的智能化升级正聚焦于提升机器人的手眼协同能力，以应对非结构化环境下的复杂作业挑战。未来的核心在于利用主动感知技术解决遮挡难题；并向端到端控制演进，即利用深度学习直接从视觉数据映射控制指令，从而消除对手眼标定的依赖。此外，系统将通过集成人类技能集复现专家级的柔顺操作，并致力于农机与农艺的融合以降低机器人操作复杂性，最终在保障精准作业的同时，推动农业生产向标准化与可持续方向迈进。
6. 楼宇建筑：面向节能运行与环境舒适的协同控制
在建筑领域，智能控制系统广泛应用于供暖、通风、空调、照明及安防等子系统的综合管理。通过对室内外环境参数和人员活动信息的感知，系统能够实现多设备的协调控制，在保证舒适性和安全性的同时显著降低能耗。针对建筑环境与用户需求的时变特性，楼宇智能控制正加速从静态规则向动态自适应模式转变。通过引入数据驱动的优化策略，控制系统能够深入学习建筑热力学特性与外部环境之间的复杂关联，并在保证人员舒适度的前提下，自主寻找最优的能源调度方案。这种具备自学习能力的控制模式，是实现建筑系统高效运行与柔性节能的重要途径。
7. 智慧城市：面向系统协同的城市级智能控制
在城市未来发展中，智能控制系统正经历着从 “单点监测” 向 “全域协同感知与控制” 的范式转变。未来的城市智能管理将不再依赖孤立的终端智能，而是趋向于构建基于路侧基础设施的广域控制网络。这种趋势旨在克服单体传感器在视距和算力上的物理局限，通过部署高密度的路侧感知节点，构建城市级的 “上帝视角”。未来的智能控制系统将利用这种全域感知能力，支持更复杂的网联自动驾驶协同，在混合交通流场景下实现从微观车辆轨迹规划到宏观城市流量调度的全局最优控制，从而赋予智慧城市系统处理复杂动态干扰的极强韧性。
综上所述，智能控制系统正在从单一领域应用逐步迈向跨领域协同，其工程价值和社会影响日益显现。随着相关理论、算法和硬件平台的不断发展，智能控制将在更广泛的应用场景中支撑复杂系统高效、安全与可持续运行。
本文节选自《智能控制：基础理论与未来技术》第10章
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▊《智能控制：基础理论与未来技术》
尹晓红 王新立 李少远
本书从控制系统建模、控制与优化的本质要求出发，系统介绍了近年来的模糊控制、神经网络、智能优化理论与方法。本书着重介绍了智能理论在解决复杂系统控制问题中的方法与意义，同时结合实际案例介绍智能控制基础理论在控制系统中的各种应用。全书共10章，主要内容为：模糊控制的基本原理与应用、神经网络的基础理论与相关控制案例、群体智能基础及优化算法的相关案例、强化学习原理及其应用、预测控制原理与相关应用，最后介绍了智能控制面临的机遇与挑战，并对智能控制未来的发展趋势与应用进行了总结。
本书可供控制科学与工程、计算机控制、控制工程等相关专业的科研、教学及工程技术人员参考。
撰 稿 人：李杉责任编辑： 李馨馨审 核 人：曹新宇
