近日，由澳门科技大学创新工程学院作为核心机构之一，与清华大学、中国科学院自动化研究所、美国南加州大学、英国剑桥大学等合作完成的SR-LLM（Symbolic Regression Large Language Model，符号回归大语言模型）相关成果刊载于国际顶尖期刊《PNAS》 (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)，为开放世界机器人、自主无人系统的智能测试与管控优化提供颠覆性方案，突破复杂场景应用瓶颈，成为新一代无人系统安全规模化应用的核心方法论。
多校合作完成的SR-LLM相关成果刊载于国际顶尖期刊《PNAS》
3月30日至4月1日期间，SR-LLM落地新一代无人系统专题研讨会在澳门以线上线下结合形式举办。会议由澳科大创新工程学院院长孙巧主持，王飞跃、韩子天，伍乃骐、吕宜生、康孟珍等教授及特聘教授参会。来自中、美、加、英、匈多国专家齐聚，聚焦SR-LLM技术价值、落地路径与场景适配，并聚焦低空经济赛道，LaSEE（Low-altitude Space Economy and Ecology，低空经济与生态）、CiSEE（Circular-in-Situ Economy and Ecology，循环原位经济与生态）发展框架，凝聚国际共识，助力技术赋能无人车管控、服务民生出行与物流。
SR-LLM精准解决行业痛点，有效破解开放环境下无人系统场景表征难、仿真虚实脱节、验证效率低、测试无闭环等问题，搭建「精准描景—智能仿真—量化验任务—全流程反馈」完整体系。融合符号回归与大模型检索增强能力，适配高动态、强交互的复杂开放场景，攻克自动驾驶「长尾难题」，强化无人车突发状况处置与动态决策安全，支撑技术从实验室走向民生商用。
本次研讨会同步发布三大核心成果：SR技术专题报告、PNAS原始研究论文、行业综述报告，从原理底层、理论架构、产业方向三个层面，明确SR-LLM落地实操路径与后续研发重点。与会中外专家达成共识确认无人系统已迈入技术转产业的关键阶段，SR-LLM为复杂场景安全管控提供全新解法；结合LaSEE、CiSEE框架可进一步拓展至低空无人体系管控，打通低空经济、循环发展与个性化应用的技术链路。
美国加州大学洛杉矶分校和南加州大学，加拿大维多利亚大学，英国剑桥大学和格拉斯哥大学，匈牙利欧布达大学校等学者参加了相关讨论。本次会议搭建了国际前沿交流、产学研协同创新平台，既巩固了无人出行、物流领域的安全技术基础，也为低空经济融合创新开辟新路径，为全球无人系统技术落地与智能产业高质量发展注入动能。
