2026年9月4日上午，系统与控制前沿研讨会在清华大学FIT楼1-315顺利举行。本次研讨会由IEEE RAS面向自动化的机器学习技术委员会、IFAC智慧城市控制技术委员会与清华大学智能与网络化系统研究中心联合主办，邀请四位系统与控制领域的学者作专题报告，围绕动态博弈、鲁棒控制、资源受限控制与智能体人工智能等前沿方向开展学术交流。学术报告由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贾庆山教授主持，线上线下共计几十余位师生参加。

美国工程院院士、伊利诺伊大学香槟分校Tamer Başar教授作了题为“Half-a-Century Evolution of Dynamic Game Theory”的报告。报告回顾了动态博弈理论半个世纪以来的发展历程，围绕纳什均衡与Stackelberg均衡，介绍了确定性与随机框架下非合作动态博弈的重要进展，并讨论了信息结构、鲁棒性、激励设计以及计算与学习等关键问题。

Tamer Başar教授作报告

        巴西科学院院士、坎皮纳斯州立大学José C. Geromel教授作了题为“Joint Sliding Surface and Unit Control Design for LTI Systems”的报告。针对含参数不确定性与状态相关扰动的线性时不变系统，报告介绍了基于线性矩阵不等式的鲁棒滑模控制设计方法，通过联合设计滑模面、状态反馈与单位向量控制，对闭环全过程性能进行优化。

José C. Geromel教授作报告

坎皮纳斯州立大学Grace S. Deaecto副教授作了题为“Switching, Sampling and Control: Stability and Performance under Resource Constraints”的报告。围绕通信与计算等资源约束，报告介绍了切换仿射系统的极限环稳定性，并通过联合设计线性时不变系统的控制器与周期采样模式，在减少控制更新次数的同时保障了系统稳定性与其他性能。

Grace S. Deaecto副教授作报告

        纽约大学Quanyan Zhu副教授作了题为“Agents, Games, and Systems: Toward System-Scientific Foundations of Agentic AI”的报告。报告从博弈论、控制与安全的视角，探讨了智能体AI的系统科学基础，介绍了大语言模型智能体的策略交互、多智能体协作与激励机制，为复杂环境下可靠、安全的智能体系统设计提供了新的思路。

Quanyan Zhu副教授作报告

本次研讨会聚焦系统与控制领域的前沿问题，展示了动态博弈、控制理论与人工智能交叉研究的新进展，为与会人员交流研究成果、拓展学术视野提供了平台，也为进一步开展学术合作创造了契机。

全体参会人员合影