11月4–5日，2025年摩擦论坛（Friction Forum 2025）在清华大学成功举办。本届论坛以 “人工智能对摩擦学研究的影响”为主题，汇聚全球智慧共探学科前沿。论坛由清华大学高端装备界面科学与技术全国重点实验室与国际学术期刊Friction联合主办，清华大学出版社有限公司和北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会联合支持，吸引了来自中国、加拿大、英国、德国、瑞士、奥地利、美国、以色列、日本、俄罗斯、印度、塞尔维亚12个国家的130余名专家学者及青年学生齐聚一堂，共同交流人工智能在摩擦学领域的最新研究成果与未来发展动态。
致辞环节由论坛主席、清华大学孟永钢教授主持。清华大学高端装备界面科学与技术全国重点实验室主任、Friction主编、中国科学院院士雒建斌教授，国际摩擦学理事会主席、苏黎世联邦理工学院 Nicholas David Spencer 教授分别致辞，向远道而来的与会嘉宾致以热烈欢迎与诚挚感谢，希望全体参会者充分交流、互学互鉴，以思想碰撞凝聚创新共识，为全球摩擦学领域的突破发展汇聚智慧力量。
报告环节由清华大学马天宝教授与加拿大阿尔伯塔大学曾宏波院士共同主持，13个学术报告与13个墙报展示聚焦两大核心方向——人工智能赋能的多尺度摩擦学建模与仿真和人工智能驱动的摩擦学数据分析与诊断，引发全场深度研讨。论坛设置了2个关于人工智能对摩擦学研究出版影响的专题报告，聚焦人工智能技术对学术出版全流程的革命性改变——从论文写作辅助、审稿流程优化到知识发现与传播，为摩擦学领域学术交流注入全新活力，激发了与会代表的广泛讨论兴趣。随后的圆桌讨论环节继续由孟永钢教授主持，各位圆桌嘉宾分享了自身在人工智能与摩擦学交叉融合中的研究思路、技术方法与实践心得，围绕学科前沿难点与技术挑战展开热烈探讨，充分展现了开放包容、求真务实的浓厚学术氛围。
论坛最后为国际学术期刊Friction优秀论文奖、优秀编委奖及优秀审稿人奖的颁奖典礼，30位获奖代表亲临现场领奖。雒建斌教授、孟永钢教授、曾宏波教授、Nicholas David Spencer 教授、Jacob Klein 教授、Valentin L. Popov 教授共同为获奖代表颁发荣誉证书，将论坛气氛推向高潮。
本届论坛形式丰富多元、内容精彩纷呈，有效拓展了师生学术视野、明晰了研究思路，为摩擦学学科建设与创新人才培养注入强劲动力。论坛将每年举办一届，每届聚焦不同前沿主题，通过专题报告、圆桌讨论、墙报展示等多元形式，持续推动摩擦学在新理论、新方法、新应用领域的突破，助力全球摩擦学事业迈向更高发展水平。
Friction Forum 2025合影
孟永钢教授主持
雒建斌院士致辞
Nicholas David Spencer教授致辞
Daniele Dini做《Physics-based and data-driven advanced multiscale models of lubrication》报告
Valentin L. Popov做《On the artefacts involved in measuring engineering 3D surface topography and a correction method》报告
Stefan Eder做《Machine learning-assisted pathways to tribological materials discovery》报告
马天宝做《Unraveling superlubricity mechanism of DLC film by machine-learning potential based MD simulation》报告
Max Marian做《Bridging scales: Enhanced practical modeling of machine elements by AI-powered prediction of EHL contacts》报告
夏一纯做《Conditional UNet-based prediction of friction temperature field in deterministic surface lubrication》报告
圆桌讨论（一）
曾宏波院士主持
张执南做《Tribo-informatics assessment of friction coefficient dynamics via multimodal signals》报告
Aleksandar Marinković做《Modeling and analysis of energy consumption in ballroom dance performance with machine learning》报告
Zulfiqar Khan做《Modelling/prediction/ prognostics techniques-AI perspective in prediction and prognosis of complex systems and structures》报告
李升波做《Reinforcement learning method for datatic control of complex industrial systems》报告
莫继良做《Artificial intelligence-based recognition method for abnormal wear of critical friction components in advanced rail transit equipment》报告
Motoyuki Murashima做《Towards predictive tribology: image-driven models for friction coefficients》报告
俞敏做《Applying machine learning to acoustic emission data for in-situ lubrication condition monitoring》报告
Nicholas David Spencer做《Publishing in tribology with large language models》报告
徐军做《Challenges of AI on publication of tribology research work》报告
圆桌讨论（二）
Friction颁奖仪式—优秀论文奖
Friction颁奖仪式—优秀论文奖
Friction颁奖仪式—优秀编委奖
Friction颁奖仪式—优秀审稿人奖
