气候危机近在咫尺，工程师和科学家都致力于贡献自己的力量。工程师快速创新以实现能源生产脱碳，让一切电气化，并设计可持续产品。科学家借助云计算和人工智能的进步加速研究，以告知气候变化并增进理解。教育工作者培养下一代，进一步推动气候科学发展。在本次演讲中，您将了解科学家和工程师如何使用MATLAB^®和Simulink^®解决这一重大挑战——拯救地球，建设一个更洁净的电气化未来！

通过本演讲，您将了解MATLAB^®和Simulink^®在R2022a版本中的新功能，这些新功能会有效地支持您的研究、设计和开发工作流程。您将看到用于建模、仿真和共享设计的新功能，以及用于提高生产效率和编写更好的代码及搭建模型的新工具。

随着国家低碳战略、楼宇对智慧化、产品对于多场景深入。也伴随美的产品的越来越完善。行业对于空调软件开发活动，在效率上、质量上、可迭代性、可验证性提出了更高的要求。然而相对传统嵌入式软件，则规模越来越大，复杂度越来越高，衍生机种定制化需求越来越多样，所带来的测试代价越来越高，人员花费越来越大，质量和花费的平衡越来越难把握。如何提高开发效率，一直是我们的电控部门课题。基于模型的设计(Model-Based Design)在汽车、航天行业应用越来越成熟，那么在家电行业实践是否可行？是否能解决我们开发的痛点，是否能提升产品的质量，我们将利用这个平台共享一下我们实践，也和行业大拿们讨论。

随着投入市场的自动驾驶功能级别不断升高，功能复杂度和场景数量的增加导致建模与仿真变得更加关键。而对于复杂的路网和真实场景，易图通丰富的数据资源，如SD/HD地图、实际道路采集数据等，再结合MATLAB^®和RoadRunner，可以帮助用户快速搭建高覆盖、逼真的仿真场景。此外，高精度地图在自动驾驶领域也发挥着重要的作用，如AVP、融合定位等。本次演讲将分享MATLAB、RoadRunner和易图通数据平台的仿真场景搭建、易图通高精度地图产品、应用，以及MATLAB和地图结合的应用案例。

通过与深度学习框架的互操作，例如TensorFlow™和PyTorch，MATLAB^®和Simulink^®用户可以在充分利用MATLAB生态工具链的同时，灵活使用开源社区的资源。例如，实现针对外部模型的工作流，包括以数据为中心的前处理、模型调优、模型压缩、模型集成与自动代码生成等环节。

本演讲将通过实例介绍MATLAB中提供的多种互操作方式和优点：

• 在MATLAB中导入和导出TensorFlow/PyTorch/ONNX模型
• MATLAB 与 TensorFlow/PyTorch 的协同执行

地震反演是石油勘探开发中油气藏勘探、储层预测的重要手段，其目的是由地震资料通过计算分析得到地下介质模型，从而有效做出预测，提高生产工作效率。随着勘探、开发程度的提高，对地震反演的精度要求也越来越高。

地质模型驱动的地震反演对于噪声较为敏感，因此反演结果的分辨率往往较低。本次演讲从数据驱动的角度出发，介绍一种地震频相特征与深度学习相结合的地震反演新方法（频相智能反演）。通过MATLAB^®实现虚拟井的随机模拟、地震子波的提取、高分辨率时频分析、海量的数据标签对创建、深度网络的优选与训练，最终得到高分辨率的波阻抗反演结果。模型和实际应用表明，频相智能反演可以在没有地质模型参与的情况下有效提高波阻抗反演的分辨率和稳定性，益于进一步推广应用。

随着新能源，分布式发电，电动汽车等技术的飞速发展，大量电力电子设备在电网中得到了应用。

不同于传统同步机电源，电力电子电源单体容量小，数目多。又由于使用半导体开关器件斩波和高速数字控制器，电力电子电源的谐波含量丰富，响应速度快，容易引起系统的振荡和失稳。

因此如何对包含大量电力电子设备的系统进行快速建模，完成稳定性分析，给出优化方案，是目前亟需解决的问题之一。

本次演讲将展示，如何在MATLAB^®/Simulink^®模型的基础上，叠加使用MATLAB/linearize功能，对含有大规模电力电子设备的系统进行快速且准确的建模。从而方便工程师能够对不同控制算法进行快速的迭代，完成对该系统稳定性的分析和优化，提高工作效率。

流体力学由于其独特的非线性、非定常、多尺度、多变量等特点，相较于其他的经典力学来说，我们对流体的研究和控制一直处于相对落后的阶段。近年来随着人工智能与仿生科技的迅速发展，越来越多的流体力学研究者开始着力于人工智能与仿生科技和流体力学相结合的研究。这类跨学科的研究常常需要多技术联合运用，如何选定合适的开发平台是此类研究的关键之一。本演讲将围绕MATLAB^®在自动化智能拖拽水池的开发与基于暴风海雀水面弹跳的深度强化学习的研究进行讨论。突出MATLAB平台在智能与仿生流体方面研究的优势。

5G全光承载网高速数据链路设计技术复杂，挑战性大，涉及编码、均衡、信道特性提取和分析、系统链路信号完整性分析等丰富内容，需要跨部门团队协作共同完成系统设计目标。

中兴通讯股份有限公司的算法工程师利用 MATLAB^®和Simulink^®的SerDes工具箱及相关信号处理工具箱，有效进行了高速串行收发器算法设计和仿真验证，实现了SerDes系统均衡器设计，从Simulink模型快速生成IBIS-AMI模型，提交给硬件设计工程师。

硬件设计工程师将IBIS-AMI模型导入到MATLAB 的Signal Integrity Toolbox™，添加带串扰的实测信道S参数进行信号完整性分析，验证SerDes收发器性能。

中兴通讯股份有限公司的工程师利用MATLAB和Simulink提供的系列工具箱快速完成了5G全光承载网高速数据通信链路设计和实现，助力全光网通信设备快速上市，提升了产品竞争力。

气候危机近在咫尺，工程师和科学家都致力于贡献自己的力量。工程师快速创新以实现能源生产脱碳，让一切电气化，并设计可持续产品。科学家借助云计算和人工智能的进步加速研究，以告知气候变化并增进理解。教育工作者培养下一代，进一步推动气候科学发展。在本次演讲中，您将了解科学家和工程师如何使用MATLAB和Simulink解决这一重大挑战——拯救地球，建设一个更洁净的电气化未来！

了解MATLAB^®和Simulink^®的新功能，以支持您的研究、设计和开发工作流程。本讲座重点介绍提高生产力的新工具，如MATLAB中用于自动执行任务和计算而无需编写代码的交互式应用程序和Live Editor任务，以及Simulink中用于并行运行仿真的新功能。您还将看到涉及其他工具、语言和技术的工作流程的新功能，包括在MATLAB中使用Python^®，以及将Simulink中的内容导出为独立功能样机单元（FMU）。此外，还将展示共享MATLAB代码和Simulink模型的新功能，包括将MATLAB功能发布为基于Docker容器的微服务，以及从Simulink模型生成可配置的MATLAB UI。