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论坛概览

第三届中国汽车工程学会博士生学术论坛于2025年7月5日至6日在同济大学成功举办。来自清华大学、同济大学、北京理工大学、吉林大学、上海交通大学、大连理工大学、东南大学、武汉理工大学、长沙理工大学、中国一汽研发总院等车辆工程领域顶尖高校和科研院所的50余位专家学者、300余名博士研究生、50余名企业技术人员及人力参加会议。论坛开幕式由同济大学汽车学院党委书记张立军主持。

▲论坛合影

本次论坛由中国汽车工程学会和同济大学联合主办，由清华大学车辆与运载学院、同济大学汽车学院、吉林大学汽车工程学院、北京理工大学机械与车辆学院、大连理工大学机械工程学院、上海交通大学机械与动力工程学院、同济大学交通学院共同承办。论坛以“数智驱动，博引未来”为主题，聚焦推动中国汽车行业科技进步，致力于拓宽博士生的学术视野，激发博士生的创新思维，搭建高起点、大范围、多领域的学术交流平台。

▲会场纪实

本次论坛共征集214篇论文，邀请61名博士研究生围绕相关议题进行口头报告、52名博士研究生进行海报展示。论坛设置车辆系统动力学与控制技术、智能网联汽车技术、车用电源技术、车用动力系统技术四个平行分论坛。其中，“智能网联汽车技术”分论坛由清华大学车辆学院高博麟老师统筹负责，胡尊严老师担任联络人，共同组织。最终，共有24位博士生入选中国汽车工程学会博士学位论文激励计划终评环节。

▲高博麟老师统筹分论坛

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清华风采

▲论坛中的清华风采

清华大学的学子们在此次论坛中表现出色，9位博士生作口头汇报，12位博士生作海报展示，充分展现了清华学子扎实的学术功底和卓越的科研能力。其中，《车辆系统动力学与控制技术》分论坛，刘轶材、朱正、赵世越获评高水平学术报告（提名）；《智能网联汽车技术》分论坛中，王裕宁获评高水平学术报告；《车用电源技术》分论坛中，毛烁源、雷诺获评高水平学术报告（提名）；海报展览环节，刘轶材获评高水平学术海报。

部分精彩报告回顾

分论坛1：车辆系统动力学与控制技术

▲刘轶材做学术汇报

报告简介：随着自动驾驶技术持续推进，线控转向作为智能车辆中的关键执行模块之一，其地位日益凸显。线控转向系统实现了操控信号与转向执行的完全分离，具备响应快、控制精确、结构灵活、易于集成等多项优势，顺应了汽车智能化和电动化的发展潮流。然而，目前线控转向在实际推广过程中仍面临若干核心技术瓶颈，制约其大规模应用。研究聚焦于乘用车的线控转向系统，针对系统设计、路感反馈、容错控制以及循迹控制等问题展开探索。面对一系列学术与工程挑战，研究进行了系统化的技术攻关与研究。

▲朱正做学术汇报

报告简介：围绕电子机械制动系统，提出了符合功能安全的EMB系统机构、设计EMB控制器冗余架构、开发高动态高稳定执行器算法、构建了传感器信号矩阵，完成EMB轮边执行器的三轮迭代设计。发表多篇高水平论文，授权多项发明专利。产业上实现制动控制器的百万套实车搭载、轮速传感器百万条量产，完成EMB实车测试。后续将会继续攻坚克难，实现EMB的产业化应用，推动中国底盘事业发展。

▲赵世越做学术汇报

报告简介：报告由车辆学院21级博士生赵世越汇报，张俊智教授指导。研究围绕极端执行工况下智能电动底盘的运动安全控制开展，既面向底盘物理极限，也响应高阶自动驾驶系统在实际道路中的安全控制需求，形成了从算法设计到实车部署的“智驾-底盘融合控制”工程技术链。针对智能底盘系统在突发障碍、功能失效及突破稳定约束时的自主决策与控制问题，构建了涵盖安全域建模、极端执行控制策略设计、控制器软硬件开发、样车集成与实车验证的技术架构。

分论坛2：智能网联汽车技术

▲王裕宁做学术汇报

报告简介：面向现有场景驱动的智能车辆决策方法泛化性较差的难题，课题以驾驶人认知机制为驱动，学习优秀驾驶人统一决策逻辑，提出了主客观融合的车辆决策性能认知与评估模型，设计了基于预训练图神经网络的泛化交通场景理解方法，并以此二者为核心输入模块，构建了区域驱动的智能车辆端到端自进化拟人决策方法。所提出算法在各类开环、闭环方针以及实际道路平台中测试，实验结果表明其能够兼顾决策性能以及泛化性。

分论坛3：车用电源技术

▲毛烁源学术汇报

报告简介：对于车用锂离子电池来说，析锂是导致其容量跳水和安全性恶化的共性原因。针对锂离子电池析锂后的性能恢复问题，本研究创新性地提出析锂后电场弛豫的调控方法。揭示了电场弛豫期间，SEI膜成分和锂枝晶形貌的演化机制，基于成分恶化和形貌优化的权衡，提出了最优化调控策略，并在商业化电池中进行了验证，为锂离子电池的安全、长寿命和快速充电管理提供了重要理论依据和实践指导。

▲雷诺做学术汇报

报告简介：汇报题目为《燃料电池商用车学习型动力系统优化及其节能控制方法研究》，聚焦燃料电池商用车能效优化开展系统性研究。从整车建模与多目标优化切入，构建系统构型与控制策略的精准高效联合优化方法；进而在部件层级，通过理论引导的数据驱动建模细化燃料电池系统，兼顾模型可解释性与准确性；最后基于多目标优化的最优参数及混合驱动模型，训练强化学习节能控制策略，同步开发工具链，实现从仿真到实际落地的闭环开发。

图文 |  汽车工程学会 王裕宁 雷诺 毛烁源 刘轶材 朱正 赵世越

编辑 | 谢怡林 潘俊生

审核 | 林哲龙 胡尊严

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