李术才，中国工程院院士，隧道与地下工程灾害防控专家，现任山东大学校长，兼任中国岩石力学与工程学会党委副书记。长期从事隧道与地下工程突水突泥等灾害防控研究工作。构建和创新了隧道施工不良地质超前预报理论与方法，建立了面向环境保护的隧道水平衡与灾害治理关键技术，成果广泛应用于铁路、公路和水利工程等领域，为隧道与地下工程灾害防控做出了贡献。

获国家科技进步二等奖4项、国家技术发明二等奖1项、省部级一等奖5项，国家级教学成果二等奖1项，并荣获全国创新争先奖、光华工程科技奖和山东省科技最高奖。

Construction in built environment is labour-intensive due to: 1) tasks and processes are not standardized; 2) complex working environments. Once humans are involved, work place safety and health, manpower crunch and ageing are all surfaced in the form of construction project progress delays and low productivity. Promoting robotics and automation to transform the built environment industry, therefore, becomes an inevitable development trend. In order to solve the productivity issue, both offsite factory automation of materials and part for buildings and onsite robotics and equipment for assembly, installation and touch up will be needed. In this talk, I will give an overview of two large R&D programs in built environment robotics and automation in Singapore and China, to address the construction productivity issues from the pre-fabrication factories to the onsite construction. Also I will highlight some effort from the Singapore’s industry R&D for onsite robot automation. The experience and challenges obtained from these programs will be discussed and provide a way to move forward to solve the real challenges faced by the built environment industry.

Professor I-Ming Chen received B.S. degree from National Taiwan University in 1986, and M.S. and Ph.D. degrees from California Institute of Technology, Pasadena, CA in 1989 and 1994 respectively. He is currently Full Professor in the School of Mechanical and Aerospace Engineering, Director of Bachelor’s Degree Program in Robotics, and Co-Director of CARTIN (Center for Advanced Robotics Technology and Innovation) in Nanyang Technological University (NTU), Technical Advisor to National Robotics Program Office in Singapore, and Certified Patent Valuation Analyst (CPVA). He was Editor-in-chief of IEEE/ASME Transactions on Mechatronics from 2020 to 2022, and Director of Robotics Research Centre (NTU) from 2013 to 2017. Professor Chen is Fellow of Singapore Academy of Engineering (SAEng), Fellow of IEEE and Fellow of ASME, General Chairman of 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2017) in Singapore. His research interests are in Robot AI & perception, logistics and construction robots, human-robot interaction, and industrial automation. He founded Transforma Robotics Pte Ltd developing robots for construction industry and Hand Plus Robotics Pte Ltd developing robotics and AI solutions for logistics and manufacturing industry.

当前中国建筑业处于转型升级的关键阶段，建筑机器人是推动行业高质量发展的重要驱动力。报告详细分析了近10年内建筑机器人领域已发表论文，介绍了国内外在机器人理论及关键技术方面的热点方向及重要研究进展。

通过收集和梳理收集的中国建筑机器人行业实际数据，对2024年度-2025年上半年行业现状进行了深入研究，本报告介绍了年度内建筑机器人的新技术和新产品研发情况、在大型工程中的应用，及主要建筑机器人企业技术和生产状况。报告最后对建筑机器人2025年整体发展进行了预测，同时对未来的研发方向进行了思考。

博士，西安交通大学教授、博士生导师，现任西安交通大学自动控制研究所所长，陕西省机器人先进控制实验室负责人，兼任中国自动化学会理事、建筑机器人专业委员会主任，陕西省自动化学会副理事长兼秘书长。

先后主持完成了国家重点研发计划、国家科技攻关、863、省市和产学研重大项目40多项。主编专著1部，参编1部;获国家发明专利20项，在国内外重要期刊与会议上发表论文100余篇。在建筑机器人方面，深入研究了大负载建筑机器人控制、多机器人协作、建筑施工装备故障诊断技术等，负责开发出管切割机器人、PC预制机器人、喷涂和抹灰机器人，并得到了实际应用。

建筑机器人是智能建造的重要支撑，第一代建筑机器人的应用仍面临着建造过程动态不确定性、人机环强耦合带来了动态环境下机器人精准协同控制难、人机安全协作难、优质高效作业难、建造任务资源高效协同难等问题。

车臂协同移动机械臂是建筑机器人的主要形态，本报告主要介绍移动作业型建筑机器人设计理论与关键技术研究进展；结合具身智能技术，对下一代建筑机器人的思考，提出并探索一些当前面临的科学问题和技术挑战。主要包括：面向动态约束空间作业的柔性冗余自由度混联机器人机构设计与控制方法，建筑机器人运动可靠性设计与行为安全，行为学习与技能进化探索，具有任务理解能力的车臂一体协作型建筑机器人，面向智能建造的"人-机-环境"数字孪生决策系统等。最后介绍一下团队的研究与实践。

河北科技大学校长，国务院特贴专家。IEEE会员，兼任河北省智能化建筑施工装备协同创新中心主任，中国自动化学会建筑机器人专委会副主任，中国人工智能学会智能制造专委会常委。河北省"面向智能化建筑施工的检测控制及装备"创新团队带头人，天津市"智能化建筑施工装备及其关键技术"创新团队带头人。

长期从事智能机器人技术、智能感知与控制、智能制造技术方面的教学与科研工作，主要研究方向包括建筑机器人及关键技术、视/听/触/力感知与信息融合技术、机电一体化系统设计等。先后主持承担"863"计划、国家"十二五"支撑计划、科技部重点研发计划、国家自然基金联合基金集成项目与重点项目、企业委托研发项目40多项。

围绕智能建造共性技术，结合建筑机器人开发实践经验，探讨基于图像识别技术、遥感测量定位技术、自主路径规划技术、移动底盘等共性技术模块组合式建筑机器人开发路径，并结合建筑机器人的工程应用经验分析其施工作业方式及质量安全控制策略，供业内同行参考和借鉴。

高级工程师，现任上海建工集团中央研究院技术总监、智能建造研究所所长，兼任上海超高层建筑智能建造工程技术研究中心常务副主任、中国建筑学会建筑结构分会理事、中国建筑学会智能建造专业委员会委员、中国工程建设标准化协会智慧建筑与智慧城市分会理事等职务。

主持国家重点研发计划课题1项、子课题1项；主持上海市科研项目课题5项；参与国家和省部级科研项目课题20余项，在数字化、智能化建造技术方面取得了多层次的创新成果。累计获科技奖10余项，其中主持获上海市科技进步二等奖2项、中国施工企业管理协会科技进步一等奖3项；发表论文60余篇，其中SCI、EI论文10余篇；获授权发明专利60余件；登记软件著作权20余项；出版《智能建造探索（施工）》、《智能建造应用指南》、《数字化施工》、《中国第一高楼上海中心大厦工程建造技术》等专著10部；先后荣获中施企协青年创新奖、东方英才（青年）、上海市科技启明星等荣誉称号。

在"积极应对老龄化"与"健康中国"双重国家战略背景下，社区与居家适老化是积极应对老龄化的重要抓手。针对居家适老化改造方案生成智能化程度低、适老化改造个性化需求难以满足等问题，课题组分析国内外适老化产品功能及标准规范，设计层次化分类规则，基于多模态数据与AI技术，建立适老化产品模型库。

构建居家适老化改造方案设计知识图谱与专家知识库，实现专家知识的高效存储和调用；利用多模态数据融合标注技术，结合"用户画像-改造策略"问答模式，构建居家适老化改造方案标准问答对数据集；基于开源预训练大语言模型，结合跨领域知识迁移自适应微调框架，构建居家适老化改造大模型，针对不同用户群体，智能提供居家适老化改造方案，满足居家养老个性化改造需求。

博士、安徽建筑大学教授、博士生导师、安徽建筑大学电子与信息工程学院院长、安徽省"特支计划"创新领军人才、安徽省高校学科拔尖人才、安徽省教学名师、安徽省高水平导师，兼任教育部高等学校建筑电气与智能化专业教学指导分委员会秘书长、中国工程建设标准化协会智慧建筑与智慧城市分会副会长、建筑数字孪生安徽省联合共建学科重点实验室主任、智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室副主任等。

长期从事建筑智能化、社区与居家适老化、数字孪生等领域科学研究，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、安徽省重点研发计划等国家级、省部级项目10余项，产学研项目20余项；获安徽省科技进步奖二等奖1项，安徽省教学成果奖一等奖2项、二等奖1项；在相关领域发表学术论文60余篇；获得发明专利20余项，实用新型专利、软件著作权40余项，主编或参编国家、地方和团体标准10余项。

近年来，海洋智能无人船在海洋测绘、水域巡检、海上安防与极地探测等复杂任务中展现出广泛应用前景。然而，在高动态、强扰动的非结构化复杂海洋环境中的无人船系统呈现出大时滞、欠阻尼和高度非线性化的特点，将面临多源扰动下的航迹跟踪、系统故障下的容错控制与动力学模型切换等多重挑战，亟需具备更强的鲁棒性、自主适应性与故障容错能力的控制系统。围绕上述问题，近年来针对极端环境下海洋智能无人船路径跟踪与容错控制展开了一系列研究。首先，为提升航迹跟踪精度，提出了一种带侧滑角补偿的视线引导律，在极端海况下仍能为路径跟踪控制器提供精准的航向参考，保持良好的跟踪性能与鲁棒性；其次，考虑海洋智能无人船在复杂多变工况下存在动力学模型切换行为，构建了一种基于学习观测器的故障估计切换框架，设计了一种基于重复学习的复合抗扰容错控制方法；进一步地，提出了一种基于插值函数的无扰切换容错控制方法，实现了控制输出的平滑过渡，保证了多模态无人船在模态转换过程中的性能连续性和安全性。最后，利用典型的无人船模型，验证了所提方法的有效性。

朱延正，博士，教授，博士生导师，山东科技大学自动化学院副院长。主要研究方向：切换系统控制理论与方法，故障诊断与容错控制，智能无人系统及其应用。至今已发表SCI期刊论文110余篇，包括Automatica、IEEE-TAC以及其他IEEE汇刊论文50余篇，在Springer出版社出版英文专著2部，以第一发明人授权国家发明专利8项。主持国家优青、国家重点研发计划课题、山东省重大基础研究项目、省杰青等科研项目20余项，部分成果获青岛市自然科学一等奖、中国自动化学会自然科学二等奖、山东省自然科学二等奖。现担任SCI期刊IEEE Control Systems Letters与Journal of The Franklin Institute编委，兼任IEEE/CAA Senior Member，中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会副秘书长、中国自动化学会教育工作委员会委员、山东省自动化学会理事等。入选山东省泰山学者青年专家，是全国高校黄大年式教师团队骨干成员。

起重机作为现代工业与基础建设的核心装备，在"新基建""一带一路"等重大战略中发挥着举足轻重的作用。与此同时，重型大体积货物（分布式质量负载）的复杂吊运任务对起重机效率与运行性能提出了更高的要求。

然而，分布式质量负载不可忽略的形状和体积使其需要多根钢丝绳进行吊装，复杂吊装形式导致起重机系统具有更高的欠驱动程度、更复杂的非线性特性和更强的状态耦合，自主作业控制难，兼顾时间与能耗最优更难，协调人工操作与自动控制难上加难。本报告围绕分布式质量负载起重机系统，聚焦大型复杂吊运任务中的技术瓶颈，提出了规划-感知-控制-跟踪系列方法，并实现工业应用，提升了我国工程装备智能化与自动化水平。

博士，南开大学副教授，师从中国科学院院士丁汉教授，主要研究方向为航天器微低重力模拟、欠驱动系统(吊车/起重机等)、仿生/变结构机器人、软体机器人、特种工业机器人。

主持国家自然科学基金青年、中国空间技术研究院基金、中国博士后科学基金面上、机器人技术与系统全国重点实验室开放基金等项目9项，发表学术论文20余篇，出版专著1部（排名第1），授权发明专利14件，登记软件著作权1项。相关研究成果，获得天津市科技进步二等奖(排名第2)、CFIMA 2023最佳论文奖、MRAI 2025最佳论文奖、ICIRA 2024最佳论文提名奖、日内瓦发明展铜奖等科研奖励10余项。

结构实体质量检测是工程建设和改造的重要环节之一，对工程结构的安全性和耐久性至关重要。本报告聚焦建筑工程实体质量检测机器人，报告内容涵盖样机研制、建筑图纸到BIM、融合BIM和行业规范的智能选点、融合BIM和图片的室内自主导航、视觉伺服控制、表观质量智能检测等要点。

工学博士，重庆大学土木工程学院副教授，香港科技大学博士后，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心访问学者，重庆市高层次人才，重庆大学产业技术研究院智能建筑机器人技术研究中心主任。

长期从事数智化设计、数智化检测、建筑机器人等方向的研究。出版学术专著3部，编著智能建造教材2部，发表学术论文40余篇。