中国图象图形学学会第三十二期珠峰论坛——多模态大模型专题研讨会在昆明成功举办

图2 昆明理工大学 李英娜教授主持

图5 方乐缘教授作报告

郑伟诗教授作了题为“持续学习 vs. 遗忘学习”的报告，聚焦于基础模型在计算机视觉领域的突破性进展与实际应用中的挑战。郑教授详细探讨了如何实现基础模型对新数据和新任务的持续学习能力，以及如何在隐私保护需求下构建遗忘学习机制。报告介绍了团队在这两个研究领域的前沿探索，并分享了在这些关键问题上的创新解决思路，推动了该领域的技术革新。

徐迈教授作了题为“可解释神经网络及其图像处理领域应用”的报告，介绍了基于稀疏建模的可解释神经网络的最新研究进展。徐教授通过构建多模态耦合稀疏表征模型，将稀疏先验融合到深度神经网络中，使得网络模型的架构和各模块具备了良好的物理意义，从而解决了神经网络从“被动理解”到“主动设计”的难题。报告展示了这一创新方法在多模态图像配准、图像融合和目标检测等任务中的优异性能，为提高人工智能应用的可信度和可控性提供了新的技术思路。

肖德强教授作了题为“内镜引导手术导航研究与应用”的报告，介绍了针对微创手术中“看不清、看不准、看不全”问题的多项技术突破。通过聚焦微创手术成像引导的“三维瓶颈”，肖教授团队运用增强现实技术研发了内窥镜颅底外科手术导航设备，结合多模态影像融合技术，实现了手术工具精准定位与皮下结构可视化，肖教授还展示了团队如何通过“医工融合”模式，利用人工智能技术实现手术路径规划与效果评估，推动了手术智能化发展。报告指出，团队自主研发的光磁定位核心部件突破了国外技术垄断，推动了国产替代，并有效降低了医疗成本，推动了精准诊疗领域的技术进步与产业发展。

图9 肖德强教授作报告

彭玺教授作了题为“外部知识引导的无监督学习”的报告。深入探讨了聚类分析在无监督学习中的应用与挑战。彭教授指出，现有聚类方法通常依赖数据本身的内在信息，性能往往受到数据局限的制约，与传统的内部知识挖掘不同，彭教授提出了通过外部知识来引导聚类的新范式，外部知识来源和形式多样，可以突破数据内蕴信息的限制，提升算法性能。他详细介绍了从数据、用户和模型三个层面展开的聚类新思路，为无监督学习研究提供了全新的视角与创新思路。

图10 彭玺教授作报告

刘安安教授作了题为“群体智能驱动的社会模拟器”的报告，介绍了社会模拟器作为数字时代人工智能与社会科学交叉创新研究的全新方法论。刘教授团队通过构建人工社会实验室，利用群体智能技术对复杂社会系统进行“计算解构”和“涌现重构”，实现了从静态观察到动态干预的转变。报告展示了多智能体的认知建模与多尺度社会网络耦合演化的应用，成功在虚拟空间中创造出具有涌现特性的社会“数字孪生”。刘教授强调，该社会模拟器在媒体内容流行度预测、虚假信息认知、个性化信息传播等重大社会议题中的应用，验证了群体智能在决策支持中的巨大价值，为数字社会治理提供了全新的科学范式。

图11 刘安安教授作报告

专家学术报告后，舒祥波教授和张正教授主持了青年学者服务论坛。李锦兴（哈尔滨工业大学（深圳））、徐涵（东南大学）、徐爽（西北工业大学）、詹昊霖（合肥工业大学）等青年学者分享了他们在多个前沿领域的研究成果，涵盖了多源异质无损体外信息感知与深度计算、面向复杂环境的多目标图像融合方法、基于多源信息融合的遥感图像修复、物理智能磁共振方法研究以及无参考质量评价等课题。与会专家徐迈、刘安安、彭玺、叶茫、郑伟诗、刘羽、李冠彬等教授为青年学者们提供了细致的指导，鼓励他们不断拓宽学术视野，勇于创新，积极将个人研究与学科优势相结合，面向社会需求，推动学术研究与行业应用的深度融合。

图12 李锦兴副教授作报告

图13 徐涵副研究员作报告

图14 徐爽副教授作报告

图15 詹昊霖副教授作报告

图16 彭玺教授点评青年学者报告

图17 叶茫教授点评青年学者报告

图18 李冠彬教授点评青年学者报告

图19 刘羽教授点评青年学者报告

图20 徐迈教授点评青年学者报告

图21 郑伟诗教授点评青年学者报告

图22 徐迈教授作结尾致辞

图23 李华锋教授作结尾致辞