南工大团队三项原创性突破让群体协作更“智能”
□ 本报记者 谢诗涵 通讯员 朱琳
无人机表演、工业协同与智能交通等场景正依托群体智能技术走向现实，但其大规模协同仍面临功耗、延迟与故障等挑战。为了让智能设备的“群体协作”变得更加安全、高效与坚韧，南京工业大学史建涛教授团队的“群体智能系统的分布式滤波、控制及智能运维理论与应用”项目，凭借三项原创性突破，不久前斩获2025年度江苏省工程师学会科学技术奖特等奖。
“群体智能系统的顺畅运行，离不开通信、控制、运维三大核心环节的协同发力。这就像一支作战部队，既要保持通信脉络畅通无阻，又要遵循指令精准行动，更要筑牢后勤保障防线，任何一环出现纰漏，都可能导致满盘皆输。”史建涛说，正是围绕这三大核心环节，团队实现了从理论到应用的关键创新。
无线通信是群体协同的“神经”，但持续的全量数据传输极易导致网络拥堵与能耗过高。团队研发的“事件触发滤波”技术，革新了传统模式。该系统仅在关键数据变化超越设定阈值时才启动传输，其余时间保持静默。此举能在保证控制精度的同时，降低70%—80%的通信量与能耗，显著延长了无人机等移动平台的作业时长。
如果说通信是“信息桥梁”，那么控制便是群体智能的“行动中枢”。团队率先将“容错控制”引入群体智能系统，创新构建“故障检测—故障估计—故障补偿”闭环机制。即使四旋翼无人机的一个螺旋桨失灵，系统也能在毫秒间重新分配其余电机的动力，保障编队稳定飞行与任务连续。
设备“编队”运行的长期稳定，离不开智能运维的“健康守护”。团队开创了“剩余寿命预测的不确定性量化”技术，通过改进深度学习模型，该系统不仅能预测设备剩余使用寿命，更能给出预测结果的置信概率，将预测精度从约50%提升至90%以上，大幅降低了运维成本，提升了系统可靠性。
据悉，以前沿科技需求为导向，团队在太空领域成功研发火星车关键部件并改进星载雷达系统；同时，相关技术也广泛应用于民用测绘、新能源交通及高端装备运维，实现了从实验室到生产线、从地面到太空的全场景赋能。史建涛表示，未来团队将继续瞄准国家重大需求与产业痛点，致力于让群体智能技术在更多关键领域可靠运行。