2026年10月30日，第三届中欧科学家论坛在德国法兰克福举行。荷兰埃因霍温理工大学机械工程系教授Tom Oomen受邀出席机器人平行论坛，并发表题为“未来数据密集型高科技系统”（Future Data-Intensive High-Tech Systems）的主题演讲，围绕数据密集型机电一体化系统的设计理念及其在高科技装备中的应用展开探讨。

Tom Oomen教授简介： 现任荷兰埃因霍温理工大学机械工程系正教授，曾在瑞典皇家理工学院、澳大利亚纽卡斯尔大学及荷兰代尔夫特理工大学担任学术职务，并于埃因霍温理工大学获得硕士及博士学位。

其研究主要聚焦复杂动态系统的数据驱动控制，涉及系统辨识、机器学习与控制理论的交叉领域，应用方向涵盖精密机电一体化、先进运动控制、半导体制造、精密印刷系统及空间仪器等。

他曾获得第七届Grand Nagamori Award、Corus Young Talent Graduation Award，以及荷兰科学研究组织（NWO）Veni和Vidi个人科研资助。目前担任IEEE Control Systems Letters高级编辑及IFAC Mechatronics联合主编，并长期与工业合作伙伴开展联合项目、工业培训及技术咨询。

报告的主要内容

本次演讲围绕未来数据密集型高科技系统展开，重点介绍了精密运动控制在先进制造设备与科学仪器中的重要作用，以及当前高科技系统在性能提升方面面临的挑战。

随着先进制造与精密仪器技术的发展，晶圆扫描设备、芯片键合设备、精密印刷系统及科学观测仪器等机电一体化系统，对运行速度、控制精度及系统灵活性提出了日益增长的要求。与此同时，现有设计方法正面临成本过高与技术发展受限等挑战。

针对上述挑战，报告提出了一种创新性的数据密集型机电一体化设计理念：通过大规模配置执行器与传感器，实现机器在整体系统层面的性能提升。在此设计构想下，未来高科技系统还将具备自主学习与自我修复能力，从而实现系统性能的自主优化与持续改善。

报告的主要观点

报告指出，未来制造设备与科学仪器的发展，在很大程度上取决于其实现高速、高精度运动的能力。随着高科技装备对速度、精度及灵活性的要求不断提高，传统设计方法正面临成本过高和技术发展受限等挑战。

报告提出，数据密集型机电一体化设计为应对上述挑战提供了新的研究方向。通过大规模集成执行器与传感器，实现系统整体性能的提升，并赋予机器自主学习和自我修复能力，是未来高科技系统发展的重要探索方向。

本次报告围绕数据密集型机电一体化系统的设计理念展开，为未来高科技装备的性能提升提供了新的研究思路。

（文 竭颖异）