2026年8月2日至6日，AMI课题组博士研究生辛贵鹏赴意大利卡塔尼亚参加第21届IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications（ICIEA 2026，IEEE工业电子与应用国际会议）。ICIEA是工业电子、智能控制、机器人与自动化以及智能制造等领域的重要国际学术会议之一，长期关注工业电子技术、先进控制、人工智能、机器人系统和工业智能化应用。本届会议汇聚了来自欧洲、亚洲、北美等地区高校、科研机构和工业界的专家学者，围绕人工智能与工业系统融合、机器人规划与控制、可信自主系统、人机协作以及智能制造等前沿问题开展深入交流。

图1 ICIEA 2026会议现场及大会主题报告

会议期间，人工智能与自主系统的可信性，以及人类在高自主智能系统中的角色变化成为大会报告重点关注的问题之一。随着人工智能和自动化系统自主能力不断提升，人机关系正在由传统的人工操作与机器执行，进一步向共享自主和协同决策发展。在这一过程中，如何合理划分人与智能系统之间的控制权和决策权，如何明确不同自主程度下人的监督责任，以及如何建立与系统实际能力相匹配的信任关系，成为智能系统进一步走向实际应用需要解决的重要问题。

在大会主题报告中，来自美国弗吉尼亚联邦大学的Manic教授围绕人工智能系统中的人机关系、共享自主和信任问题进行了专题介绍。报告指出，人工智能正在越来越广泛地嵌入智能终端、智能家居、自动驾驶以及工业系统等应用场景，人类与自动化系统之间的关系也随之发生变化。人在系统中的角色由传统的直接操作者逐渐向监督者和协作者转变，并形成“in the loop”“on the loop”和“out of the loop”等不同的人机协作模式。随着系统自主能力增强，控制权、责任归属以及对人工智能系统的合理信任成为必须进一步考虑的问题。

报告还以机器人系统为例，对过去十余年来“如何信任机器人”的研究进行了讨论。相关观点指出，对机器人系统的信任并不简单来源于更高的自主程度，而与机器人实际任务表现、行为稳定性、人类监督方式以及错误处理能力等因素密切相关。人类对机器人既可能出现过度信任，也可能由于缺乏信任而限制系统能力的发挥。因此，相比对自主系统的盲目信任，建立与机器人真实能力和实际表现相匹配的合理信任更加重要。对于不断提高自主能力的机器人而言，如何在自主决策、人类监督和任务可靠性之间取得平衡，是可信机器人研究中的重要问题。

在论文工作报告交流环节，AMI课题组博士研究生辛贵鹏作题为 “PanelShield: Verifiable Closed-Loop Safe Planning for Robotic Industrial Panel Operation” 的口头学术报告。该工作聚焦工业控制面板机器人自主操作场景，针对基础模型生成任务计划过程中可能出现操作顺序错误、设备状态约束违反以及安全规则不满足等问题，提出了一种面向工业面板操作的可验证安全任务规划方法。可以有效减少机器人操作过程中的安全违规，并提高复杂任务的执行成功率，为智能机器人应用于安全关键工业操作提供了一种可验证的任务规划思路。报告结束后，与参会专家围绕机器人规划与实际执行之间的衔接进行了交流。相关讨论表明，面向真实工业场景的机器人自主作业不能仅关注任务是否能够完成，还需要综合考虑机器人本体执行能力。

图2 博士生辛贵鹏进行论文专题汇报并与参会专家进行互动交流

图3 在ICIEA 2026会议现场留影

本次参会进一步拓宽了AMI课题组在可信机器人、机器人规划与控制以及具身智能方向的国际学术视野。一方面，会议帮助课题组进一步了解了人工智能、自主系统、人机协作和可信机器人等方向的发展趋势，也进一步认识到随着机器人自主程度提升，系统可信性、人类监督以及责任边界将成为机器人走向实际应用过程中不可忽视的问题。另一方面，会议中的机器人规划控制和智能机器人研究，也为课题组进一步思考感知、任务规划、物理执行和安全约束之间的关系提供了新的启发。

未来，AMI课题组将继续面向复杂工业环境下机器人自主作业需求，围绕可信机器人、机器人自主规划与控制、具身智能以及工业机器人安全作业等方向开展深入研究，进一步加强任务知识、环境感知、机器人本体能力、物理交互和安全约束之间的融合，探索更加可靠、可解释和可验证的机器人自主作业方法，推动具身智能在真实工业场景中的应用。