2025中国图象图形学学会第33期珠峰论坛——“时空信息智能感知与计算前沿” 专题研讨会在桂林电子科技大学成功举办

发布时间：2025-09-17 17:13:52 人气：作者：小编

2025年9月6日，2025中国图象图形学学会第33期珠峰论坛——“时空信息智能感知与计算前沿”专题研讨会在桂林电子科技大学成功举办。本次论坛由中国图象图形学学会主办，中国图象图形学学会青年工作委员会承办，桂林电子科技大学计算机与信息安全学院、广西图像图形与智能处理重点实验室、时空信息与智能位置服务教育部国际合作联合实验室协办。开幕式由计算机与信息安全学院院长张敬伟教授主持，桂林电子科技大学副校长刘建明教授、中国图象图形学学会青工委秘书长赵才荣教授出席并致辞。

论坛执行主席由桂林电子科技大学蓝如师研究员、中山大学李冠彬教授共同担任，邀请了上海交通大学杨小康教授、重庆大学向涛教授、国防科技大学侯臣平教授、南京信息工程大学陆振宇教授、杭州电子科技大学徐岗教授、南开大学程明明教授、桂林电子科技大学罗笑南教授等多位国内领军级专家学者做特邀报告或参与青年学者论坛及学科研讨，与来自全国各地的高校师生、科研院所专家学者代表分享了智能科学与技术、网络空间安全、智能时空信息等领域的国际前沿技术、研究现状、成果及应用。

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图1 专家合影

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图2 CSIG青工委秘书长赵才荣教授致辞

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图3 桂林电子科技大学副校长刘建明教授致辞

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图4 杨小康教授作报告

杨小康教授作了题为“智能化科学设施的思考与实践”的报告。杨教授首先汇报智能化科学设施的思考，智能化科学设施旨在形成科学领域大模型、生成式模拟与反演、自主智能无人实验及大规模可信科研协作等创新功能，构筑数据闭环、模型闭环、操作闭环，加速重大科学发现、变革性物质合成，以及重大工程技术应用；然后，介绍上海交通大学在白玉兰科学大模型、自主无人合成科学平台等若干实践。

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图5 向涛教授作报告

向涛教授作了题为“模型供应链安全”的报告。向教授首先指出，随着人工智能技术的快速发展，预训练模型已成为构建AI应用的重要基石，凭借其在大规模数据上学得的通用特征与知识结构，能够为下游任务提供高质量初始化，显著提升开发效率、降低训练成本，并加速技术落地。随后，他深入剖析了预训练模型开发与部署过程中所涉及的复杂供应链环节——涵盖数据采集与处理、模型设计与训练、工具链使用、硬件支持直至终端应用与用户交互，指出由于链条长、开放性强，每一环节均面临多种安全威胁，对模型的安全性、隐私性及可靠性带来严峻挑战。针对这一现状，向教授系统介绍了团队在模型供应链攻击与防御方面的最新研究进展。报告最后，他对模型供应链安全的未来研究方向与发展趋势进行了展望，强调了确保模型供应链安全对推动人工智能稳健发展的重要意义。

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图6 候臣平教授作报告

侯臣平教授作了题为“面向标签移位的自适应学习方法”的报告。侯教授首先指出，在大数据时代的开放环境应用中，学习要素的动态变化对机器学习模型提出了新的挑战，自适应学习正是应对这一挑战的新兴研究方向。他以标签移位这一典型开放环境学习问题为例，系统介绍了课题组基于目标域信息利用程度逐步增加的系列研究方法，并分享了团队在该方向的初步探索与代表性成果。报告最后，侯教授对自适应学习在开放环境下的未来发展趋势进行了总结与展望，强调了其在提升模型泛化能力和实用价值方面的重要意义。

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图7 陆振宇教授作报告

陆振宇教授作了题为“面向低空经济的灾害性天气智能识别预报与气象服务保障研究与探索”的报告。陆教授首先指出，随着低空经济的蓬勃发展，低空空域中频发的灾害性天气已成为威胁飞行安全与效率的核心挑战。针对这一重大需求，他系统介绍了团队融合雷达、卫星、地面站等多源观测数据与人工智能技术，在灾害性天气智能识别与短临预报算法方面取得的研究进展。这些成果能够为实现低空飞行器的精细化气象服务、智能航线规划与应急避险提供关键技术支撑。报告最后，陆教授展望了智能气象技术在保障低空经济安全、稳定运行方面的应用价值与发展蓝图。

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图8 徐岗教授作报告

徐岗教授作了题为“面向创成式设计的智能可视建模与仿真优化”的报告。徐教授首先强调了计算机图形学作为CAD/CAE等设计仿真类工业软件研发核心基础的重要地位。随后，他系统汇报了课题组在支撑工业软件研发的关键图形学技术领域取得的最新进展，重点涵盖了网格生成、高阶数值仿真、高性能科学可视化等核心方向。报告同时介绍了基于这些关键技术所研发的工具软件平台及其在典型工程领域的应用情况，展示了理论研究向工业实践转化的成果。

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图9 程明明教授作报告

程明明教授作了题为“从个性化生成到视觉统一模型”的报告。程教授首先指出，受自然语言处理领域生成式统一模型的启发，如何将视觉领域多样化的感知与生成任务进行统一建模已成为一项关键挑战。针对现有视觉统一模型任务覆盖有限的瓶颈，他详细介绍了团队受上下文学习启发所提出的通用任务表示方法，以及由此构建的覆盖130多种任务的大规模预训练数据集。基于此，团队成功开发出视觉统一模型VisualCloze，该模型不仅能统一处理多种视觉任务，更展现出强大的对未知任务的泛化能力。报告最后，程教授探讨了通用视觉模型未来的发展方向与广阔应用潜力。

6日下午，晁国清（哈尔滨工业大学（威海））、高君宇（中国科学院自动化研究所）、潘细朋（桂林电子科技大学）、杨思蓓（中山大学）等几位青年学者分享了他们在低质量少样本多视图学习方法、复杂动态环境视频自主理解、肺癌多模态智能诊疗、具身智能多模态交互等领域的研究成果。该青年学者论坛由沈为教授主持，罗笑南教授、白向涛教授、侯臣平教授、陆振宇教授、苏志勋教授、张聪炫教授、潘金山教授等多位专家围绕相关问题发表观点，进行指导。

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图10 沈为教授主持青年学者论坛

沈为教授主持了青年学者论坛环节。在他的引导下，多位优秀青年学者围绕人工智能前沿技术及应用展开了深入汇报与交流，现场研讨气氛热烈，充分展现了青年科研人员的创新活力与学术风采。

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图11 哈尔滨工业大学（威海）晁国清教授

晁国清教授带来题为“面向低质量少样本多视图数据的学习方法研究”的精彩报告。该研究旨在破解多视图学习在现实复杂场景中的应用瓶颈，重点探索如何从有限且含有噪声、缺失等低质量信息的多源数据中，有效挖掘互补信息并提升模型泛化能力。报告人系统介绍了团队在噪声视图鲁棒对齐、缺失视图生成补全、基于元学习的少样本多视图表示学习等方面的创新算法框架。该研究显著降低了多视图学习对数据规模与质量的依赖，为计算机视觉、生物信息、医疗影像分析等数据稀缺领域的智能应用提供了新的方法论支撑。

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图12 中国科学院自动化研究所高君宇副研究员

高君宇副研究员带来了题为“面向复杂动态环境的视频自主理解”的前沿报告。该研究旨在攻克智能系统在真实场景中面临的核心感知难题，即如何让机器在目标遮挡、光线剧烈变化、背景高度复杂等动态干扰下，仍能稳定、准确地理解视频内容，实现高水平的场景语义解析、行为意图推断与事件发展趋势预测。这项研究展现了青年学者在计算机视觉前沿的深刻思考，其成果对提升自动驾驶、机器人导航、智能安防等领域的自主决策与适应能力具有重要推动意义。

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图13 桂林电子科技大学潘细朋副教授

潘细朋副教授聚焦于“肺癌多模态医学数据智能融合及临床应用”这一前沿方向。研究旨在解决肺癌精准诊疗中的关键瓶颈，探索如何深度融合CT、病理、基因组学、临床电子病历等多模态医学数据，构建新一代人工智能辅助决策模型。报告人系统介绍了其团队在跨模态信息对齐、特征提取与融合、以及可解释性临床预测模型构建等方面的创新方法。该研究有望实现肺癌的早期精准筛查、个性化疗效评估与预后预测，展现了人工智能技术赋能临床医学、服务人民生命健康的巨大潜力与价值。

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图14 中山大学杨思蓓副教授

杨思蓓副教授分享了关于“面向具身智能的多模态感知、推理与交互”的探索性工作。研究着眼于下一代具身智能体的核心能力，即如何让嵌入物理环境的智能体（如机器人）能够像人一样，综合利用视觉、听觉、触觉等多模态传感信息，实现对环境的深度理解、进行因果推理与逻辑判断，并最终完成复杂的交互任务。报告重点探讨了如何在动态开放环境中实现感知-决策-行动的智能闭环，其研究成果是推动服务机器人、智能无人系统走向真正自主化和智能化的关键一步，为未来人机共融社会提供了坚实的技术支撑。