【ZiDongHua 之“自动化学院派”标注关键词：清华大学 控制与智能 具身智能 智能电网 智能建筑 】
　　
　　《控制与智能（英文）》创刊号正式发布！
　　
　　由清华大学主办、清华大学出版社出版的全球开放获取（Open Access）期刊——Cybernetics and Intelligence（《控制与智能（英文）》）创刊号已于2026年3月在IEEE Xplore平台和SciOpen平台正式发布。这标志着一个专注于控制论与智能科学交叉前沿的国际学术平台正式启航。
　　
　　期刊简介
　　
　　
　　
　　Cybernetics and Intelligence 的创办理念源于控制论的深厚底蕴。早在20世纪40年代，Norbert Wiener 提出“控制论”概念，揭示了人脑与计算机之间的深刻类比，开启了现代自动化科学与工程的大门，也奠定了机器智能研究的起点。今天，自动化学科已由控制论、信息论和系统论三大支柱构成，广泛应用于工业、农业、服务业、能源系统等众多领域。
　　
　　本刊旨在探索控制论与智能的深层联系，涵盖以下研究方向：系统工程模型、理论与方法、机器智能、强化学习、模式识别、智能建筑、智能电网、工业智能、自动驾驶、类脑计算、自动控制、数字孪生、赛博安全等。
　　
　　编辑团队
　　
　　本刊由清华大学自动化系主任、具身智能系统北京市重点实验室主任、清华大学具身智能与机器人研究院院长张涛教授担任主编，贾庆山教授担任执行主编。
　　
　　
　　
　　张涛，IEEE Fellow、IET Fellow、中国自动化学会会士/理事、中国仿真学会常务理事，主要研究方向包括机器人学、人工智能和控制理论。近十年来主持或参与国家级科研项目30余项，发表SCI论文80余篇，获得国家级教学成果奖、教育部自然科学奖等多项荣誉。
　　
　　
　　
　　贾庆山，清华大学长聘教授，自动化系系统工程研究所所长，智能与网络化系统研究中心副主任。主持国家重点研发计划项目。主要研究信息物理融合系统的优化理论与方法。获得2009年国家自然科学奖二等奖、2018年国家自然科学奖二等奖。
　　
　　期刊主办单位为清华大学，出版单位为清华大学出版社。作为全球开放获取期刊，所有论文均可免费阅读和下载，最大限度地促进学术成果的传播与应用。
　　
　　创刊号精彩内容
　　
　　创刊号（Volume 1, Issue 1）共收录6篇论文，涵盖了从生物信息学到量子控制、从大模型推理到计算机视觉的多个前沿方向，充分展现了控制与智能领域的广阔视野与深度交叉。
　　
　　论文一：
　　
　　基因型与表型因果机制建模
　　
　　题目：Modeling the causal mechanism between genotypes and phenotypes using large-scale biobank data and context-specific regulatory networks
　　
　　作者：Wenran Li, Wanwen Zeng, Wing Hung Wong
　　
　　https://doi.org/10.26599/CAI.2024.9390003
　　
　　本文综述了利用大规模生物样本库数据和上下文特异性调控网络来建模基因型与表型之间因果关系的最新进展，为精准医学和基因组学研究提供了重要参考。
　　
　　论文二：
　　
　　动态系统安全评估综述
　　
　　题目：Safety assessment for dynamic systems: A survey
　　
　　作者：Chang Liu, Xiao He, Donghua Zhou, Biao Huang
　　
　　https://doi.org/10.26599/CAI.2024.9390001
　　
　　本文对动态系统的安全评估方法进行了全面综述，涵盖了从传统方法到基于数据驱动和人工智能的新兴技术，为复杂工业系统的安全保障提供了系统性的理论框架。
　　
　　论文三：
　　
　　大语言模型提示推理的最新进展
　　
　　题目：Advances in reasoning by prompting large language models: A survey
　　
　　作者：Ruixin Hong, Xinyu Pang, Changshui Zhang
　　
　　https://doi.org/10.26599/CAI.2024.9390004
　　
　　推理是人类智能的核心能力，也是人工智能的主要研究方向之一。本文综述了通过提示大语言模型进行推理的最新进展，包括关键基准测试、推理方法分类以及未来发展方向，是当前 LLM 研究的重要参考文献。
　　
　　论文四：
　　
　　计算高效的计算机视觉深度学习
　　
　　题目：Computation-efficient deep learning for computer vision: A survey
　　
　　作者：Yulin Wang, Yizeng Han, Chaofei Wang, Shiji Song, Qi Tian, Gao Huang
　　
　　https://doi.org/10.26599/CAI.2024.9390002
　　
　　近十年来，深度学习模型在计算机视觉领域取得了巨大进展，但计算成本仍然是其广泛部署的主要障碍。本文全面综述了计算高效的计算机视觉深度学习方法，为边缘设备和资源受限场景下的视觉模型部署提供了实用指南。
　　
　　论文五：
　　
　　非马尔可夫线性量子反馈网络的传递函数
　　
　　题目：Transfer functions of non-Markovian linear quantum feedback networks
　　
　　作者：Re-Bing Wu, Tzyh-Jong Tarn
　　
　　https://doi.org/10.26599/CAI.2024.9390005
　　
　　本文是创刊号中唯一的研究型论文，研究了非马尔可夫线性量子反馈网络的传递函数，将经典控制理论拓展到量子系统，展现了控制论在前沿物理领域的创新应用。
　　
　　论文六：
　　
　　人工智能在复杂工业过程监测中的应用
　　
　　题目：Application of artificial intelligence to instrumentation systems for monitoring complex industrial processes
　　
　　作者：Wasif Shafaet Chowdhury, Yong Yan
　　
　　https://doi.org/10.26599/CAI.2024.9390006
　　
　　本文综述了人工智能技术在复杂工业过程监测仪器系统中的应用，探讨了 AI 如何提升传感器系统的智能化水平，促进工业 4.0 的落地实现。
　　
　　为什么关注本刊？
　　
　　① 全球开放获取：所有论文均可免费阅读和下载，最大限度提高学术影响力。
　　
　　② IEEE Xplore发布：全球最大的技术文献平台之一，确保您的研究成果被全球同行看到。
　　
　　③ 清华大学主办：依托清华大学在自动化、控制理论和人工智能领域的深厚积淀，提供专业的同行评审与学术支持。
　　
　　④ 跨学科视野：打破传统学科边界，促进控制论、信息论、系统论与人工智能的深度融合。
　　
　　专题征稿
　　
　　本刊现正开放多个专题征稿，欢迎广大研究者积极投稿：
　　
　　▶ 系统与控制中的形式化方法：理论与应用截稿日期：2026年4月30日
　　
　　▶ 具身智能基础模型截稿日期：2026年6月15日
　　
　　访问与投稿
　　
　　期刊官网及投稿系统已全面上线，欢迎通过以下渠道了解更多信息并提交您的研究成果：
　　
　　SciOpen：
　　
　　https://www.sciopen.com/journal/2995-911X
　　
　　IEEE Xplore：
　　
　　https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=10420523
　　
　　投审稿系统：
　　
　　https://mc03.manuscriptcentral.com/cai