8月12日至8月14日，2026 International Conference on Automation in Manufacturing, Transportation and Logistics（iCaMaL 2026）在杭州举行。会议围绕智能制造、智能交通与物流自动化等前沿领域展开，汇聚了来自国内外高校、科研机构及相关领域的专家学者，围绕人工智能、智能优化、自动化控制及其在制造、交通和物流等领域的应用开展深入交流。电子电气工程学院研究生王嘉艺、邵茗宇携论文参会，并分别作了全英文口头报告。
王嘉艺作了《STDA: Shape-Texture Decoupled Black-Box Adversarial Patch Attack for Cross-Modal UAV Vehicle Detection》的报告，汇报了其在跨模态无人机车辆检测系统安全与鲁棒性方面的研究进展。针对现有跨模态对抗攻击在无人机视角、黑盒攻击及补丁自然性方面的不足，提出了一种形状—纹理解耦的黑盒对抗补丁攻击方法STDA，通过分别优化红外补丁形状和可见光环境纹理，提高跨模态攻击性能和补丁视觉自然性。实验结果表明，该方法在多种目标检测模型上均取得了良好的攻击效果。
邵茗宇作了《A Mixed-Space Collaborative Evolutionary Algorithm for Large-Scale Multi-Objective Optimization and Its Application in UAV Path Planning》的报告，汇报了其在大规模多目标优化及无人机路径规划方面的研究工作。针对传统降维方法可能损失搜索信息的问题，提出了一种混合空间协同进化算法，通过构建具有不同搜索特性的低维子空间并进行协同进化，提升算法对复杂高维搜索空间的优化能力。实验结果表明，该方法在大规模多目标优化测试及无人机路径规划任务中均取得了较好的性能表现。
本次iCaMaL 2026的交流虽暂告段落，智能制造、运输与物流领域的创新协作才刚刚启程。期待所有参会者将前沿成果落地实践，以技术联动产业，共同推动全球自动化生态迈向更高效、更智能的全新未来。
