第六届物联网、人工智能与机械自动化国际学术会议 (IoTAIMA 2025)
重要信息
时间地点：2025年8月22-24日丨大连交通大学(校内)
官网：http://iotaima.org
征稿主题
主题一：物联网技术与应用
射频识别，智能识别技术，自动定位与跟踪技术，传感器，传感信号处理，传感控制
智能家居：智能家电、家居安全系统、家庭自动化解决方案
工业物联网：设备远程监控、故障预测维护、生产流程优化
智慧城市：交通管理系统、公共安全监控、城市服务数字化
环境监测：水质监测、空气质量监测、气候变化监测技术
智能农业：精准农业解决方案、农作物生长监测、智能灌溉系统
物联网安全：数据加密技术、网络安全防护措施、设备认证机制
主题二：人工智能研究与应用
智能传感器：新型传感器技术和系统，智能传感器与控制，传感器网络，多传感器系统
机器学习：监督学习与无监督学习算法、迁移学习应用
自然语言处理：情感分析、语音识别、聊天机器人设计
AI伦理：算法偏见、隐私保护、人工智能的法律问题
计算机视觉：图像识别、视频监控应用、增强现实技术
智能决策：推荐系统、预测分析、大数据与AI的结合
AI在医疗中的应用：疾病预测、个性化治疗、医学影像分析
主题三：机械自动化与智能制造
智能控制技术：自动化控制、机电一体化、微机电系统（MEMS）、自适应控制与智能控制系统
机器人技术：机器人手臂与协作机器人技术、无人搬运车辆、机器人视觉系统
智能制造：智能制造技术与系统、灵活制造系统、数字孪生技术、生产线自动化、机械装备自动化，先进制造技术
系统集成：企业资源计划（ERP）与制造执行系统（MES）的融合
供应链优化：预测性分析、库存管理、智能物流解决方案
数字化转型：工业互联网的应用案例、运营效率提升、企业数字战略
新材料与制造技术：增材制造（3D打印）、智能材料的应用
“物联网、人工智能与机械自动化”是当前智能制造、智慧城市、现代工业以及智能服务等多个领域的关键融合方向。以下是对该交叉领域的详细介绍：
一、核心概念解析
1. 物联网（IoT, Internet of Things）
物联网是通过传感器、RFID、摄像头、智能终端等设备，将物理世界的物体接入互联网，实现“万物互联”。其关键目标是实现数据感知、采集、传输和管理。
2. 人工智能（AI, Artificial Intelligence）
人工智能是一门模拟、延伸和扩展人类智能的技术，涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等子领域。它能对来自物联网的海量数据进行智能分析和决策。
3. 机械自动化（Mechanical Automation）
机械自动化是通过控制系统（如PLC、嵌入式系统）与机械结构协同，实现生产、运输、装配等环节的自动控制和运行。
二、技术融合方式
1. AI + IoT（AIoT）
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利用人工智能对物联网设备产生的数据进行智能分析；
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示例：智慧农业中，AI可根据传感器数据判断是否需要灌溉或施肥。
2. IoT + 自动化系统
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工业IoT（IIoT）让工厂的每台设备都具备“数据上报”和“远程控制”能力；
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结合自动化控制系统，实现柔性制造、远程维护、状态监测。
3. AI + 自动化控制
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AI算法可以实现对生产线的预测性维护、自动路径规划、质量检测；
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如：机器视觉系统识别产品缺陷，机器人智能调整动作参数。
三、典型应用场景
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| 智能制造 | 利用IoT实时采集数据，AI辅助决策，机器人完成复杂装配任务 |
| 智慧物流 | 自动搬运机器人基于传感器和AI规划最优路径 |
| 智能建筑 | IoT采集环境数据，AI控制空调照明以节能 |
| 自动驾驶 | AI感知交通环境，IoT提供车路协同通信 |
| 医疗机器人 | IoT设备监测患者状态，AI辅助机器人完成精准手术 |
四、发展挑战
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安全性问题：物联网设备众多，成为攻击目标；需要AI安全策略加强防护。
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数据融合与处理难度高：多源异构数据需融合与实时处理。
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系统集成复杂：软硬件之间接口与协议的兼容性问题严重。
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高性能算力依赖：边缘计算、边缘AI的部署仍需优化。
五、未来发展趋势
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边缘智能（Edge AI）：AI模型在设备端执行，减少延迟。
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低功耗广域物联网（LPWAN）：适用于大规模分布的工业自动化设备。
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数字孪生系统：将物理系统虚拟化，实时模拟与预测自动化行为。
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人机协作机器人（Cobot）：AI驱动的自动化设备与人类安全协作。