郑海永，中国海洋大学教授、博士生导师，入选山东省“泰山学者”青年专家。负责山东省一流本科课程和一流本科专业建设；组建微纳感知与信息智能科研团队，主持包括国家自然科学基金在内的科研项目10余项，发表包括计算机视觉顶级期刊TPAMI、IJCV和三大顶级会议CVPR、ICCV、ECCV以及多媒体顶级会议ACM MM在内的学术论文80余篇，授权国家发明专利10多项；担任IEEE JOE、IMTS和电波科学学报等期刊编委，IEEE海洋工程学协会光学与成像技术委员会主席，IEEE海洋工程学协会山东分会主席，中国图象图形学学会青年工作委员会委员，山东电子学会理事会理事，VALSE常务领域主席等；荣获生物信息学国际会议InCoB 2017最佳论文奖、山东省省级教学成果奖、山东省优秀硕士学位论文指导奖等。

郭春乐，南开大学副教授，博导，入选南开大学“百名青年学科带头人培养计划”，第十届中国科协青年托举计划，2023 OPEN100 开源贡献人才榜，2024斯坦福全球前2%顶尖科学家榜，2024爱思唯尔中国高被引学者。研究内容包括计算成像、图像增强与复原等。谷歌学术引用1万余次，其中一作单篇最高引用2300余次。主持国自然、天津市青年项目（B类）以及华为、三星等资助的项目。参与组织2022-2025年VALSE大会，现任VALSE EAC。

周日贵，上海海事大学二级教授，博导，信息工程学院院长。“十三五”和“十四五”国家重点研发计划项目负责人（首席科学家），东方英才上海领军人才（原上海市领军人才），教育部新世纪优秀人才，交通运输部中青年科技创新领军人才，入选全球前2%“顶尖科学家”榜单，浦东新区明珠领军人才，浦东新区首届科技精英，CCF杰出会员。主持国家重点研发计划项目和课题各二项、国家自然科学基金五项、教育部科学技术重点项目等省级科研项目二十多项；近年来在NC、IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TII、IEEE TFS、IEEE TETC、CVPR、IEEE TWC等国际顶级期刊和会议上发表第一及通信作者学术论文200余篇；以第一完成人获上海市技术发明奖等省部奖5项，中国自动化学会技术发明奖1项，中国电子学会科技进步奖1项，中国航海学会科技奖1项，第六、第八届吴文俊人工智能科学技术奖各1项，获第22届中国国际工业博览会高校展区“优秀展品奖”，上海产学研合作优秀项目奖1项，出版学术专著6部，其中5部全英文学术专著，获发明专利10项，PCT美国专利3项，澳大利亚专利2项，软件著作权16项，牵头制定行业标准2项，团体标准1项。

董兴辉，中国海洋大学信息科学与工程学部教授，博士生导师，于2021年加入中国海洋大学。入选“国家海外高层次人才引进计划-创新人才”等重点人才工程。于2014年11月在英国赫瑞-瓦特大学获得博士学位。2015年至2021年，于英国曼彻斯特大学影像科学中心，跟随计算机视觉领域知名学者Tim Cootes教授（国际模式识别学会会士、英国机器视觉学会杰出会士）和Chris Taylor教授（皇家工程院院士、OBE勋章获得者、国际模式识别学会会士、英国机器视觉学会杰出会士）从事研究工作。现已在IEEE TPAMI、IEEE TIP、Pattern Recognition、Ocean Engineering、ICCV、ECCV等著名期刊和国际会议上发表论文60余篇，其中第一或通讯作者的顶尖权威SCI期刊论文26篇。授权国家发明专利4项、受理4项，登记软件著作权1项。参与组织多个国际学术会议。主持国家自然科学基金面上项目2项、国家重点研发计划课题1项、山东省重点研发计划（重大科技创新工程）课题1项，参与国家重点研发计划项目1项。担任中国计算机学会（CCF）高级会员、山东省人工智能学会常务理事。荣获中国海洋大学第二届“海潮英才奖”一等奖。

报告摘要：将深海资源的大范围粗略探测、小范围精细探测、精确地质采样等功能集于一体，突破了样机总体设计、关键配套部件与传感器设计及制造难题，研制出我国首台深海6000 米深海可控式交互作业机器人，可实现150 米半径范围内的自主移动，形成的知识产权完全自主可控。取得的创新成果：1.提出了深海机器人的两层分离式主体结构设计，自主研制了配有支撑底座的蛤壳式抓斗、五功能机械手、水下脐带缆张力监控传感器、全波段光谱高分辨率水质基因传感器； 2.率先建立了热液异常源智能搜索的强化学习模型，提出机器学习系列高效求解算法，智能搜索成功率比现有主流算法提升了85.7%，突破了海底热液异常探测信息不足和搜索效率低的难题。3.率先建立了实时跟踪控制的强化学习模型，提出深度学习系列高效求解方法，跟踪控制精度比现有主流算法提升了89%，实现海底小范围探测的智能自主控制和定点精确自主采样。

讲者简介：宋士吉，清华大学自动化系教授，教育部长江特聘教授，海洋工程研究院副院长，发表国际权威期刊论文450余篇，获教育部自然科学一等奖等省部级一等奖7项；兼任中国海洋学会理事、中国大洋协会理事、中国海洋学会深海技术分会副理事长等职务；在深海技术领域先后主持国家自然科学基金重大科研仪器项目两项（自由申请、部门推荐）

报告摘要：李挥教授是全球首先系统性指出IP网络三大致命基因缺陷的学者，（A）一是网络空间被独家垄断；（B）二是没有安全基因，事故没法根除；（C）三是架构僵化演进升级成本巨大，时间长。习近平主席2015代表中国政府在全球首次提出人类网络空间命运共同体的理念，得到普遍认可。那么哪里有实现该理念的技术方案呢？李挥教授在国际上首先提出解决网络空间安全的牛顿三定律：（D）定律A: IP网络空间确定性安全无技术解。并证明之。网空不安全的惯性定律。（E）定律B:以IP为参照系，未来网络空间中存在可量化的指数级提升抗攻击性能的确定性技术解。已经设计方案、证明并实践验证之。牛顿反作用力等于作用力定律。（F）定律C: 未来网络空间结合管理及法律体系、存在可长期持续的确保网空法治、安全、和平的确定性解；加速度与作用力成正比。报告将介绍该三部曲进展及目前全球唯一一套全面解决IP三大问题的方案MIN，它的原理、在卫星互联网及海洋信息系统中的应用。

讲者简介：李挥北京大学荣休教授、清华大学本硕、香港中大博士，国家重大科技基础设施未来网络北大实验室主任，俄罗斯自然科学院外籍院士、美国国家人工智能科学院院士，国际院士科创中心首席信息科学家，联合国世界数字技术院专委成员；中关村军民融合信息装备产业促进会GW星座网络总工程师。在全球提出网络空间命运共同体理念的全套架构协议体系MIN、推动其在智能网联汽车高安全网络系统应用研发及标准制定，并保持在所有网络攻防比赛包括实车驾驶挑战赛中未有败绩记录、赏金分文未动；根治了目前IP网络空间被垄断、缺乏安全基因缺陷。MIN受邀在2024年联合国27届科技大会作主题报告，2023年乌镇世界互联网大会国际边会主题报告，入选中央网信办携手构建网络空间命运共同体全球智库征文成果并发表在《中国网信》2023.10月份。MIN被超过100场会议邀请主题报告，包括联合国科技委员会的年度科技大会、乌镇世界互联网大会、数字经济大会，Web3.0与AI大会等和技术交流，中国通信学会智学大讲堂，清华大学全球校友通讯《水木清华》2024以“数字时代的守卫者”专题报道。

报告摘要：厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是地球气候系统年际变率最强的现象。利用统计或动力学模式预测ENSO的能力已达到6-12个月。但是，ENSO预测存在显著的春季预报障碍，即在北半球春季预测ENSO的发展变化存在很大困难。突破ENSO的春季预报障碍是提升ENSO预测能力最关键的科学问题之一。2019年Ham等利用深度学习卷积神经网络（CNN）方法将ENSO预测能力提前至17个月，突破了ENSO预测的春季预报障碍。但是，该工作没有回答深度学习方法从数据中具体“学习”到了哪些“知识”而实现了突破春季预报障碍，即没有确定导致春季预报障碍的具体物理过程。本文通过结合深度学习和动力学分析方法，提取出CNN模型实现突破ENSO春季预报障碍所学到的关键数据——物理过程，指出了太平洋上层海洋热含量变化对提升ENSO预测能力的作用。

讲者简介：陈显尧，博士，中国海洋大学教授。1999年毕业于兰州大学力学系，获得理学博士学位。主要从事物理海洋与全球气候变化研究。围绕大洋热盐环流、北极快速变化、海平面上升以及全球海洋与气候年代际变异机制等问题开展了一系列原创研究，相关研究成果以第一作者在Science、Nature、Nature Climate Change等国际顶尖学术期刊发表，成果入选2014年度中国高校十大科技进展和2014、2017、2018年度中国海洋十大科技进展。2018年获得国家自然科学基金杰出青年基金资助，入选国家万人计划科技创新领军人才，山东省“泰山学者”攀登专家，获得国家自然科学二等奖（4/5）。承担多项国家级项目。

报告摘要：近年来，以深度学习为代表的数据驱动气象海洋智能预报方法取得了众多重要成果，具有不受物理机理认知水平限制、模型推理计算速度快、预报准确度高等优点。但是当前海洋环境智能预报模型还存在依赖传统数值预报资料同化初始场的问题，如何基于多源海洋环境观测数据，开展数据驱动的端到端海洋环境智能预报技术研究，是降低海洋环境预报计算代价、提高预报速度，以及进一步提高全球海洋环境智能预报分辨率的重要手段。本报告将围绕“基于多源观测的全球海洋环境智能预报技术”，重点介绍课题组研究的全球海洋环境智能数据同化、智能预报模式和智能后处理技术。

讲者简介：汪祥，国防科技大学气象海洋学院副研究员，国家重点研发计划青年科学家项目首席，湖南省优秀青年基金获得者，学校高层次科技创新拔尖人才，长期从事海洋环境智能预报交叉方向研究，牵头研制了全球海洋环境智能预报大模型“羲和”，研究了数据驱动台风强度预报技术，研究成果正在多家业务单位部署应用。主持国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金面上和青年项目等科研人才项目10余项，获湖南省科技进步一等奖、学校青年创新一等奖与教学成果二等奖各1项，在国际期刊与会议上发表SCI/EI论文40余篇，授权发明专利10余项，是多个顶级期刊的审稿专家。

报告摘要：水下环境是地球观测中至关重要却探索不足的领域，为海洋科研和资源可持续利用提供基础。水下图像描述技术通过生成自然语言描述，能从复杂场景提取高层语义信息，支撑水域环境智能分析。尽管大模型在自然图像理解中表现优异，但因光学衰减、色彩失真和复杂背景等问题，其在水下场景的泛化能力受限。为此，提出涵盖数据、特征和认知的多维增强框架：（a）在数据维度，集成图像退化建模与场景-目标特征增强，构建基准模型，有效缩小自然与水下图像的域差距，提升关键目标描述的准确性；（b）在特征维度，提出AquaSketch增强的跨尺度特征融合模型，解决轮廓特征低估和尺度差异考量不足的问题；（c）在认知维度，基于区域感知机制，利用大模型进行判别性特征提取，降低传统检测的语义模糊性，提升目标-背景分离能力。本研究推动了水下光学图像描述技术的发展，为海洋科研、生态监测和资源管理奠定了坚实基础。

讲者简介：任鹏，中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院教授，主要从事智能遥感遥测、水下智能成像方面的研究工作。山东省优秀研究生导学团队“智能遥感遥测技术团队”主导师、山东省优秀研究生指导教师、泰山学者青年专家、山东省电子信息行业优秀科技工作者、IEEE海洋工程学会杰出讲者，IEEE TGRS、IEEE JOE、PR编委。