2025年11月16日，由湖州师范学院工学院、湖州市工业系统智能感知与优化控制重点实验室联合主办的“2025年工业系统网络智能、控制与优化研讨会”在吴兴区新青年城市创新创业工场顺利召开。本次研讨会是在工业系统经历着数字化、网络化、智能化的深刻变革背景下，在欧洲科学院院士、英国伦敦布鲁内尔大学王子栋教授的倡议、组织和推动下召开的。研讨会聚焦于工业系统网络智能、控制与优化等的前沿理论、方法和应用，吸引了近100人的国内高校相关的研究生以及青年教师、企业研发人员参与。

会议伊始，湖州师范学院工学院院长唐培松代表学校致开幕辞。他对来自全国及国际多所高校与研究机构的专家学者表示热烈欢迎，并指出本次研讨会围绕工业系统网络智能、控制与优化等前沿方向开展深入交流，对推动学科交叉融合、促进产学研协同创新具有重要意义。唐院长强调，工学院始终坚持以智能制造与工业互联网为主要发展方向，持续强化与国内外高水平团队的合作，希望通过此次会议进一步凝聚共识、深化协同，助力湖州市及长三角地区在工业系统智能化领域实现更多原创性突破。随后，王子栋教授等给与会者带来了7个主题报告，共同研讨了远程状态估计、防窃听状态估计、状态饱和滤波、一致性滤波、信息物理系统PI估计等方向的最新进展。

英国布鲁内尔大学的王子栋教授率先做了报告。王子栋教授深入探讨了基于压缩感知的远程状态估计方法，通过高效的数据压缩与重构技术，在保证估计精度的同时显著降低了通信资源消耗。

东华大学邹磊教授研讨了基于加密-解密策略的防窃听状态估计方法，针对工业系统中数据泄漏风险，提出了轻量化加密机制与安全性评估指标，为实时系统提供了可行的安全解决方案。上海理工大学丁德锐教授介绍了车辆编队控制中的安全与隐私保护问题，提出基于比例积分观测器的控制策略，有效应对重放攻击与数据窃听，提升了智能交通系统的可靠性与安全性。

东华大学沈波教授分享了在状态饱和滤波方面的最新研究成果，针对复杂网络中存在的数据饱和、通信协议与网络攻击等问题，提出了多种滤波设计方法，保障系统在复杂环境下的稳定运行。同济大学刘钦源博士研讨了针对状态依赖数据包丢失场景的远程状态估计方法，从最大后验概率视角出发，提出了基于期望最大化框架的批处理与迭代滤波算法，揭示了传统滤波方法与现代机器学习技术间的理论联系，并建立了后验克拉美-罗下界为算法性能提供了评估基准。

上海理工大学魏国亮教授系统阐述了分布式传感器网络中的可观性、可检性问题，并提出基于协方差交叉的卡尔曼一致性滤波算法，有效提升了多传感器融合估计的精度与稳定性。上海理工大学赵迪副研究员介绍了PID控制与PI估计在信息物理系统中的应用，探讨了网络诱导复杂性对系统性能的影响，并提出了多种优化设计方法。

本次研讨会选址吴兴新青年城市创新创业工场，彰显了研产融合、学用互促的育人理念。作为湖州市重点建设的工业互联网创新平台，为与会学者提供了学术研讨+技术验证的沉浸式科研环境。参会者表示，通过专题报告，对工业系统网络智能、控制与优化的前沿技术有了更立体的认识。通过本次研讨，将持续深化校企协同创新机制，加强产学研用深度融合，助力科研人员在工业互联网安全、智能控制等关键技术领域取得突破性进展。