主辦方
中國圖象圖形學學會珠峰論壇是由中國圖象圖形學學會青年工作委員會發(fā)起的精品學術論壇。本論壇面向國際學術前沿與國家戰(zhàn)略需求，致力于深度挖掘圖象圖形與智能視覺感知與計算的前沿問題，為青年學者們提供學術交流與研討的平臺，促進學者之間的交流與合作。第四十一期珠峰論壇將于2026年1月在同濟大學（嘉定校區(qū)）召開，主題為：“人工智能前沿技術專題研討會”。本次論壇邀請大模型深度推理、演化計算、視頻分析以及腦機接口相關領域的知名學者做特邀報告，介紹人工智能前沿技術與學科交叉領域交流與合作；并邀請視覺感知、圖機器學習、計算機圖形學領域知名學者指導青年學者，并圍繞人工智能前沿技術方向深入探討才培養(yǎng)模式、學科建設、平臺發(fā)展等。
專家簡介
肖亮 教授
肖亮，南京理工大學紫金卓越教授，國家級領軍人才，江蘇省333工程領軍科技人才，計算機學院/人工智能學院副院長，高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點實驗室主任、視覺傳感與智能感知江蘇省重點實驗室副主任，江蘇省人工智能學會智能遙感專委會主任，CCF理事。主持和承擔科技部重點研發(fā)計劃課題、科技部重大儀器專項任務等國家級任務十余項，研發(fā)低空多模態(tài)遙感大模型，物理AI計算引擎，智能光譜儀與解譯系統(tǒng)等，獲得行業(yè)應用，獲省部級獎多項，出版專著和教材5本，發(fā)表IEEE 匯刊、CVPR等論文100余篇，授權發(fā)明專利40余項，多項進行成果轉(zhuǎn)化。
許威威 教授
許威威，浙江大學計算機科學與技術學院副院長，CAD&CG國家重點實驗室長聘教授，教育部長江學者，IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics編委與計算機輔助設計與圖形學資深編委。曾任日本立命館大學博士后，微軟亞洲研究院網(wǎng)絡圖形組研究員, 杭州師范大學浙江省錢江學者特聘教授。主要研究領域為計算機圖形學，聚焦空間智能三維感知、重建與仿真，在國內(nèi)外高水平學術會議和期刊發(fā)表論文100余篇，其中ACM Transactions on Graphics, IEEE TVCG、IEEE CVPR、AAAI等CCF-A類論文80余篇。獲中國和美國授權專利30余項。2014年受國家自然科學基金優(yōu)秀青年基金資助，主持國家自然科學基金重點項目二項，研發(fā)面向虛擬現(xiàn)實內(nèi)容生成的多通道虛擬環(huán)境自動構建技術與具身智能仿真平臺，項目所開發(fā)的三維場景重建與高真實感繪制技術在華為河圖、百度阿波羅自動駕駛、徐工遠程駕駛艙、先臨科技三維高精度掃描儀及深圳望塵人體三維重建系統(tǒng)中得到應用，所應用技術新增產(chǎn)值超過10億元。獲浙江省自然科學二等獎一項。
石川 教授
石川，北京郵電大學二級教授、教育部長江學者特聘教授。主要研究方向:圖機器學習、人工智能、科學智能；特別專注于圖數(shù)據(jù)智能分析，進行理論、應用、平臺、標準全鏈條研究。發(fā)表CCF A類期刊和會議發(fā)表論文100余篇，英文專著四部，谷歌學術引用2萬余次；授權發(fā)明專利30余項，相關研究成果應用于阿里、螞蟻、騰訊、華為、美團等公司。研究成果獲得中國電子學會科技進步一等獎和北京市自然科學二等獎等獎項。獲得北京市高等學校師德先鋒、思政名師和中國智能計算創(chuàng)新人物等稱號。
趙鑫 教授
趙鑫，中國人民大學高瓴人工智能學院教授。2014年7月于北京大學獲得博士學位，隨后進入中國人民大學工作至今。研究領域為信息檢索與自然語言處理，共計發(fā)表論文200余篇，谷歌學術引用4.3萬余次，曾主導研發(fā)了玉蘭系列大語言模型，組織編寫了大語言模型綜述論文《A Survey of Large Language Models》(預印版文章)以及《大語言模型》中文書（高等教育出版社出版）。曾榮獲2020年吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎、ECIR 2021時間檢驗獎，CCF-IEEE CS青年科學家獎。
報告題目：大模型深度推理技術探討
摘要：近期以DeepSeek-R1為代表的大模型慢思考技術受到了較大關注，慢思考模型通過生成更長的思考過程來解決更具挑戰(zhàn)性的問題，在多個科學場景和應用領域都取得了重要突破。本次報告將聚焦大模型慢思考的基礎技術與實現(xiàn)方法，對于其中可能涉及到的技術路徑進行探索和系統(tǒng)性講解，介紹以強化學習為主線的關鍵技術，并重點關注推理過程中對于工具的使用，最后總結現(xiàn)階段推理模型的局限以及未來的技術發(fā)展趨勢。
戴海鵬 教授
戴海鵬，南京大學計算機學院教授，博導，國家級青年人才計劃入選者，IET Fellow，CCF杰出會員，ACM/IEEE高級會員。獲ACM中國新星獎、IEEE可擴展計算技術委員會職業(yè)中期卓越研究成就獎、中國電子學會優(yōu)秀科技工作者等榮譽。研究方向為物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、移動計算等。發(fā)表國際著名會議期刊論文300余篇，含CCF A類130余篇，包括NSDI、UbiComp、INFOCOM、SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD、WWW、EuroSys、ATC等國際一流會議。曾獲4項CCF A/B類會議最佳論文獎項等。擔任國家重點研發(fā)計劃項目、教育部學科突破先導項目課題負責人，主持和承擔國自科面上、聯(lián)合基金重點等項目十余項。榮獲2025年度中國通信學會科學技術獎二等獎（第一完成人），2024年度江蘇省計算機學會科學技術獎一等獎（第一完成人）等。擔任ACM SIGCOMM China秘書長、中國計算機學會物聯(lián)網(wǎng)專委會常委、網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)通信專委會常委等職務。擔任ISPA、HPCC、ICNP、COCOON等十余次會議主席職務。擔任國內(nèi)外一流期刊COMNET領域主編、TII編委、電子學報青年編委等職務。入選“全球前2%頂尖科學家”榜單。
報告題目：AI增強的視頻分析系統(tǒng)研究
摘要：如今，視頻分析在交通監(jiān)測、無人機監(jiān)控等諸多領域得到了廣泛的應用。現(xiàn)有視頻分析的內(nèi)容增強相關工作有效節(jié)省了帶寬，并提高了分析的準確性。但現(xiàn)有基于內(nèi)容增強的方法仍面臨高計算成本、低吞吐量及復雜視覺任務表現(xiàn)不足等挑戰(zhàn)。針對這些問題，首先使用深度強化學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡等技術，基于視頻流的時間和空間相似性優(yōu)化了內(nèi)容增強視頻分析系統(tǒng)，單流場景下延遲降低80%，準確性提升21%；在多流競爭環(huán)境中共同優(yōu)化帶寬和精度分配，使吞吐量提升9倍，帶寬利用率提高52%。此外，引入低秩自適應技術，提高多模態(tài)大模型的表現(xiàn)能力，在零樣本視覺任務中準確性提升62%，推理延遲降低89%。
錢超 教授
錢超，南京大學人工智能學院教授、博導、院長助理，新一代人工智能國家科技重大專項負責人。長期從事人工智能中演化學習基礎理論研究，出版《演化學習》等中英文著作2部，以第一/通訊作者在領域內(nèi)頂級期刊會議發(fā)表論文70余篇，獲ACM GECCO’11最佳理論論文獎，成果被國家自然科學基金委官網(wǎng)報道。理論指導下設計的算法應用于生命起源等自然科學基礎問題，成果以共同一作發(fā)表于美國國家科學院院刊PNAS，入選“2024年中國生態(tài)環(huán)境十大科技進展”；應用于“卡脖子問題”—芯片布局，獲ACM Humies Award、EDA領域頂級國際會議DATE’25最佳論文獎；多項技術在華為落地應用，包括芯片布局、芯片寄存器尋優(yōu)、光學鏡頭姿態(tài)測校、無線網(wǎng)絡優(yōu)化、工廠排產(chǎn)等任務，獲3次華為“難題揭榜”火花獎。受邀擔任IEEE計算智能學會“演化理論”工作組主席，人工智能權威國際期刊AIJ、ECJ、IEEE TEC、IEEE CIM等編委，在國際人工智能聯(lián)合大會IJCAI’22作Early Career Spotlight報告，擔任亞太人工智能國際會議PRICAI’25程序主席，獲CCF-IEEE CS青年科學家獎。
報告題目：演化學習：從理論到實踐
摘要：黑箱優(yōu)化在工業(yè)制造和自然科學領域應用非常廣泛，這類問題通常還帶有多目標、大規(guī)模、昂貴評估等復雜特征，導致求解非常困難。演化學習通過結合人工智能兩大分支—演化計算和機器學習，適于求解黑箱優(yōu)化問題，但理論基礎薄弱。該報告將介紹我們?yōu)榻⒀莼瘜W習理論基礎所做的系列工作，以及在理論結果指導下設計的算法如何幫助解決“卡脖子問題”—芯片布局以及探索自然科學基本問題—生命起源與演化。
梁臻 教授
梁臻，國家高層次青年人才，深圳大學生物醫(yī)學工程學院院長助理、特聘教授、博導。曾任職美國腦機接口公司NeuroSky和日本京都大學。專注于腦機接口與神經(jīng)影像交叉領域研究，以第一或通訊作者累計發(fā)表高水平論文70余篇，包括Cell Reports Medicine、Advanced Science（x2）等。擔任IEEE TAFFC、IEEE TNSRE、Neural Networks、Cyborg and Bionic Systems的編委。主持國自然青B/面上/青年項目等。榮獲中國圖象圖形學學會石青云女科學家獎、廣東省青年拔尖人才、深圳市海外高層次人才、IEEE SMC Winner獎、深圳人工智能卓越服務獎等。擔任深圳朋睿腦科學技術有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人與首席科學家，致力于推動腦機接口技術的臨床應用。
報告題目：讀腦與寫腦協(xié)同的腦機接口技術研究進展
摘要：本報告聚焦讀腦與寫腦協(xié)同的腦機接口技術最新研究進展，系統(tǒng)梳理腦機接口在人機智能融合中的關鍵技術體系與發(fā)展趨勢。圍繞神經(jīng)信號采集與解碼（讀腦）以及神經(jīng)調(diào)控與反饋（寫腦）兩大核心環(huán)節(jié)，深入解析從腦信號獲取、特征建模、模式識別到實時解碼與閉環(huán)調(diào)控的技術路徑，探討實現(xiàn)高精度、低延遲與高穩(wěn)定性腦機交互的關鍵科學問題與工程挑戰(zhàn)。針對非侵入式腦信號信噪比低、個體差異導致模型泛化能力不足，以及讀腦與寫腦協(xié)同過程中系統(tǒng)實時性與安全性難以兼顧等瓶頸，報告提出以跨學科融合與智能算法創(chuàng)新為核心的解決思路。通過融合人工智能、神經(jīng)工程與可穿戴技術，構建基于讀腦反饋的自適應寫腦閉環(huán)調(diào)控框架，推動腦機接口技術由單向解碼向雙向交互與智能閉環(huán)演進，加速其在醫(yī)療康復、情緒調(diào)控、智能交互與教育訓練等場景中的落地應用。
致辭專家簡介
趙才榮 教授
趙才榮，同濟大學計算機科學與技術學院教授，博士生導師，上海市計算機學會計算機視覺專委會主任，中國圖象圖形學學會青工委秘書長。中國計算機學會杰出會員，IEEE高級會員，入選東方英才（拔尖）計劃。擔任Pattern Recognition、中國圖象圖形學報等期刊編委，擔任IEEE Trans. MultiMedia 等期刊客座編委。主要研究領域：計算機視覺，重點研究高效可信行人再識別、多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛以及垂直領域模型的知識表示與推理問題。已在TPAMI、IJCV、CVPR、ICML、NIPS、ICLR等發(fā)表學術論文50余篇，授權發(fā)明專利18項，研究成果獲2022年上海市科技進步一等獎（序4/13），獲2023年上海市自然科學二等獎（序1/4），獲《中國科學:信息科學》2023年度熱點論文獎，獲第二屆全國人工智能應用場景創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽總決賽特等獎（項目首席科學家），獲2024年上海市計算機學會教學成果一等獎（序1/8）。主持國家自然科學基金重點、面上等項目5項。指導學生獲中國電子學會優(yōu)秀碩士論文，獲上海市計算機學會優(yōu)秀碩士論文。
青年學者簡介
劉笑宏，上海交通大學計算機學院副教授，博士生導師，上海創(chuàng)智學院全時導師。研究方向為計算機視覺與多媒體信息處理，現(xiàn)已在頂級國際會議與期刊上發(fā)表學術論文100余篇，其中CCF-A類或中科院一區(qū)論文80余篇，引用5700余次，h指數(shù)34。入選2025年全球前2%頂尖科學家榜單、2025年世界人工智能大會“璀璨明星”提名獎、2024年微軟亞洲研究院鑄星計劃、2022年上海市領軍人才（海外）、2022年上海市浦江人才。主持國家自然科學基金面上、青年項目，參與重點項目，并承擔國內(nèi)外多家高科技公司的技術研發(fā)項目，榮獲華為“火花獎”。擔任多媒體領域知名期刊ACM TOMM副編輯，多個頂級會議的領域主席，CSIG青工委、多媒體專委會委員。
林紹輝，華東師范大學計算機科學與計算學院研究員（博導）、紫江青年學者、“閩江學者”講座教授。博士畢業(yè)于廈門大學，師從紀榮嶸教授，新加坡國立大學博士后。主要研究方向是邊緣視覺感知、圖像處理、多模態(tài)大模型。在國際頂級期刊和會議，如TPAMI、TIP、ICML、CVPR、AAAI、IJCAI等CCF A及Trans上，以第一作者/通訊身份發(fā)表三十余篇論文。單篇一作谷歌最高引用超近千次，谷歌總引用5900余次。主持橫縱向課題18項，包括國自然面上、青年基金、上海市揚帆計劃人才項目、華為項目超200萬2項、CCF-騰訊犀牛鳥基金項目、CAAI-華為MindSpore學術獎勵基金項目等，并作為骨干參與包括國家自然科學基金重大項目、科技創(chuàng)新2030重大項目等國家級重大重點項目課題。擔任國際人工智能頂級會議CVPR、ICML、ICLR等領域主席；IEEE模型表示、壓縮、分發(fā)和管理標準工作組（NO.IEEE 2941-2021）重要組織成員、CCF多媒體專委會委員、CCF-CV專委會委員、CSIG機器視覺專委會委員等。獲IEEE標準突出貢獻獎、福建省優(yōu)秀博士學位論文獎、中國人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文提名獎、CCF計算機應用產(chǎn)品技術獎二等獎等獎勵。
朱一凡，北京郵電大學計算機學院副研究員，長期從事于多模態(tài)融合和大模型智能體策略研究，主持國家重點研發(fā)項目課題，國家自然科學基金等國家級項目3項，作為核心成員參與了科技情報平臺AMiner的推薦引擎研發(fā)，獲得2025年中國通信學會科技進步一等獎和2024年中國安全生產(chǎn)協(xié)會科技進步一等獎，在KDD，TKDE，WWW等國際學術期刊會議發(fā)表論文七十余篇，同時擔任CCF-A類期刊IEEE TDSC的Associate Editor和中科院一區(qū)期刊Information Fusion的編委。
沈雯，同濟大學計算機科學與技術學院助理教授，入選“2024年上海市晨光計劃”。主要研究方向為深度學習及其可解釋性與安全性等。她在TPAMI、ICML、NeurIPS、CVPR、AAAI、IJCAI等國際頂級會議和期刊上發(fā)表論文二十余篇，其中一項代表性工作被人工智能學會推薦A類會議CVPR評選為亮點成果（Highlight）；主持國自然面上項目、國自然青年科學基金（C類）項目、上海市新一代信息技術青年計劃項目等。
倪張凱，博士，同濟大學計算機科學與技術學院副教授、博士生導師、院務助理，入選上海市領軍人才（海外）青年人才和上海市浦江人才計劃。2021年10月畢業(yè)于香港城市大學計算機科學系獲博士學位。主要研究領域涵蓋計算機視覺、人工智能與醫(yī)療影像分析等。在科研方面，已在 IEEE TPAMI、TIP、IJCV 以及 CVPR、ICML、NeurIPS 等國內(nèi)外權威學術期刊與會議上發(fā)表論文 50 余篇，申請與授權國內(nèi)外發(fā)明專利 20 余項，谷歌學術引用 1500 余次。主持國家及省部級等科研項目 8 項，包括國家自然科學基金（面上、青年）以及國家重點研發(fā)計劃子課題等；參與國家及省部級等科研項目 6 項，包括國家自然科學基金（面上）、科技部科技創(chuàng)新 2030—重大項目課題、中國工程科技發(fā)展戰(zhàn)略上海研究院咨詢研究等。研究成果獲 ACM 中國上海分會新星獎、日內(nèi)瓦國際發(fā)明展銀獎、中國電子學會優(yōu)秀碩士學位論文獎等榮譽。在教學與人才培養(yǎng)方面，獲同濟大學優(yōu)秀畢業(yè)設計指導教師以及優(yōu)秀本科生導師等榮譽，所指導學生多次榮獲上海市優(yōu)秀畢業(yè)生、小米特等獎學金等。學術服務方面，擔任 CCF 多媒體技術專委會執(zhí)行委員、CSIG 三維成像與顯示專委會委員、VALSE 執(zhí)行領域主席委員會執(zhí)行委員、上海市圖像圖形學學會元宇宙專業(yè)委員會副主任等職務。
組織者簡介
張奇，同濟大學計算機學院長聘副教授，先后獲得北京理工大學計算機科學與技術工學博士學位和悉尼科技大學分析學哲學博士學位。入選國家海外高層次青年人才、上海白玉蘭海外高層次青年人才、上海市浦江人才計劃，主持國自然青年基金項目、腦科學與類腦計算重大專項青年科學家項目（B類），參與科技部重點研發(fā)、國自然基金項目多項。主要研究方向為多模態(tài)信息處理，具體包括腦視覺編解碼、時間序列分析、多模態(tài)模型壓縮等，在人工智能和數(shù)據(jù)科學領域CCF A類、中科院一區(qū)期刊和會議上發(fā)表論文70余篇；擔任人工智能與數(shù)據(jù)科學領域會議程序委員或領域主席，并在多個國際期刊擔任客座編輯等，擔任CSIG青工委副秘書長、上海計算機學會計算機視覺專委副秘書長、YOCSEF上海AC委員。
以下內(nèi)容為GPT視角對中國圖象圖形學學會珠峰論壇“人工智能前沿技術”專題研討會相關領域的研究解讀，僅供參考：
人工智能前沿技術研究現(xiàn)狀
一、核心研究方向與技術突破
世界模型：從數(shù)字到物理的認知躍遷
技術范式轉(zhuǎn)變：行業(yè)共識從語言模型轉(zhuǎn)向能理解物理規(guī)律的多模態(tài)世界模型，范式從“預測下一個詞”升級為“預測世界下一個狀態(tài)”（Next-State Prediction, NSP）。例如，智源研究院的“悟界”世界模型通過整合視覺、語言、力學等多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)時空連續(xù)性與因果關系的建模，為自動駕駛仿真、機器人訓練提供認知基礎。
應用場景：自動駕駛領域，世界模型可生成虛擬場景數(shù)據(jù)，降低真實道路測試成本；工業(yè)機器人領域，通過模擬物理交互，優(yōu)化運動控制策略。
多智能體系統(tǒng)（MAS）：從單體到協(xié)同的智能突破
通信協(xié)議標準化：MCP、A2A等協(xié)議趨于成熟，智能體間形成通用“語言”，類似互聯(lián)網(wǎng)的TCP/IP架構。例如，科研領域中，多智能體協(xié)同完成新材料研發(fā)中的分子模擬任務；工業(yè)自動化中，多機器人協(xié)作完成復雜裝配流程。
商業(yè)落地：螞蟻集團推出的AI健康應用“螞蟻阿?！?，通過多智能體協(xié)同分析用戶健康數(shù)據(jù)，提供個性化健康管理方案。
具身智能（Embodied AI）：從實驗室到產(chǎn)業(yè)的跨越
技術融合：大模型與運動控制、合成數(shù)據(jù)深度結合，推動人形機器人從樣機階段進入工業(yè)與服務場景。例如，2026年人形機器人將具備閉環(huán)進化能力，通過自主學習適應不同任務需求。
產(chǎn)業(yè)篩選：近百家具身智能初創(chuàng)企業(yè)面臨洗牌，具備“功能-結構”結合能力的企業(yè)將在商業(yè)化競爭中勝出。
AI4S：從輔助工具到自主研究的“AI科學家”
科學基礎模型：AI與自動化實驗室結合，加速新材料與藥物研發(fā)。例如，某藥物分子大模型將先導藥研發(fā)周期從數(shù)年壓縮至數(shù)月，成本降低70%。
國產(chǎn)模型培育：我國需整合產(chǎn)學研力量，構建自主科學基礎模型體系，減少對國外技術的依賴。
二、關鍵挑戰(zhàn)與應對策略
數(shù)據(jù)瓶頸：從真實到合成的范式轉(zhuǎn)變
高質(zhì)量數(shù)據(jù)枯竭：真實數(shù)據(jù)獲取成本高、隱私風險大，合成數(shù)據(jù)成為模型訓練核心燃料。例如，自動駕駛領域，世界模型生成的合成數(shù)據(jù)可降低訓練成本，提升模型安全性。
理論支撐：修正擴展定律（Scaling Law）為合成數(shù)據(jù)應用提供理論依據(jù)，通過算法優(yōu)化提升數(shù)據(jù)多樣性。
安全風險：從幻覺到系統(tǒng)性欺騙的治理升級
風險演變：AI安全從輸出不準確信息的“幻覺”問題，演變?yōu)楦[蔽的“系統(tǒng)性欺騙”（如深度偽造、算法偏見）。
治理路徑：
技術層面：Anthropic的“回路追蹤”研究內(nèi)部模型機理，OpenAI推出“自動化安全研究員”構建攻防體系。
產(chǎn)業(yè)層面：螞蟻集團構建對齊-掃描-防御全流程體系，推出智能體可信互連技術（ASL）及終端安全框架gPass。
國際合作：智源研究院聯(lián)合全球?qū)W者發(fā)布AI欺騙系統(tǒng)性國際報告，推動國際治理標準制定。
算力挑戰(zhàn)：從壟斷到民主化的硬件革命
算力壟斷風險：高端芯片供應受限，推動兼容異構芯片的軟件棧開發(fā)。例如，智源FlagOS平臺通過軟硬解耦，降低開發(fā)門檻，促進算力普惠。
邊緣計算優(yōu)化：推理效率成為AI大規(guī)模應用核心瓶頸，算法創(chuàng)新與硬件變革雙輪驅(qū)動，使高性能模型在資源受限設備（如手機、PC）上部署成為可能。
三、未來趨勢與產(chǎn)業(yè)影響
消費端：超級應用入口的爭奪
國內(nèi)外科技巨頭（如OpenAI、谷歌、字節(jié)跳動、阿里）基于各自生態(tài)，構建一體化AI門戶，提供多模態(tài)交互服務。例如，ChatGPT與谷歌Gemini通過深度集成各類服務，塑造智能助手新范式。
企業(yè)端：垂直賽道的高價值探索
企業(yè)級AI應用在經(jīng)歷概念驗證熱潮后，因數(shù)據(jù)治理、成本效益等問題進入“幻滅低谷期”，但預計2026年下半年將迎來轉(zhuǎn)折。垂直領域（如醫(yī)療、金融、制造）將涌現(xiàn)真正可衡量商業(yè)價值的最小可行產(chǎn)品（MVP）。
技術融合：AI與物理世界的深度綁定
AI與機器人、物聯(lián)網(wǎng)、量子計算等技術融合，推動智能制造、智慧城市、精準醫(yī)療等領域變革。例如，工業(yè)領域中，AI優(yōu)化生產(chǎn)流程，實現(xiàn)智能調(diào)度與資源高效利用；醫(yī)療領域中，AI輔助診斷與治療，提升醫(yī)療服務可及性。
人工智能前沿技術研究可以應用在哪些行業(yè)或產(chǎn)業(yè)領域
一、醫(yī)療健康：從輔助診斷到精準醫(yī)療
醫(yī)學影像分析
應用：AI通過深度學習模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）分析X光、CT、MRI等影像，輔助醫(yī)生檢測腫瘤、血管病變等異常。例如，谷歌DeepMind的AlphaFold已預測超2億種蛋白質(zhì)結構，加速藥物研發(fā)。
前沿結合：世界模型技術可模擬疾病進展過程，為個性化治療方案提供動態(tài)預測。
藥物研發(fā)
應用：AI篩選化合物庫、預測分子活性，縮短研發(fā)周期。例如，Insilico Medicine利用生成式AI設計新型抗纖維化藥物，從靶點發(fā)現(xiàn)到臨床前候選化合物僅用18個月。
前沿結合：AI4S（AI驅(qū)動的科學研究）推動“干實驗”（計算模擬）與“濕實驗”（實驗室驗證）結合，降低研發(fā)成本。
健康管理
應用：可穿戴設備結合AI分析心率、睡眠等數(shù)據(jù)，提供健康風險預警。例如，螞蟻集團推出的“螞蟻阿?！蓖ㄟ^多智能體協(xié)同分析用戶健康數(shù)據(jù)，生成個性化健康建議。
前沿結合：具身智能技術可開發(fā)家用醫(yī)療機器人，實現(xiàn)遠程護理與康復訓練。
二、智能制造：從自動化到自主生產(chǎn)
預測性維護
應用：AI分析設備傳感器數(shù)據(jù)，預測故障時間，減少停機損失。例如，西門子利用AI優(yōu)化工廠設備維護計劃，使維護成本降低30%。
前沿結合：多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)多臺設備協(xié)同工作，實現(xiàn)生產(chǎn)流程動態(tài)優(yōu)化。
質(zhì)量檢測
應用：計算機視覺技術檢測產(chǎn)品缺陷，精度高于人工。例如，富士康采用AI視覺檢測系統(tǒng)，將手機外殼缺陷檢測速度提升5倍。
前沿結合：世界模型生成虛擬缺陷樣本，解決真實數(shù)據(jù)稀缺問題。
柔性制造
應用：AI根據(jù)訂單需求動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)線配置。例如，特斯拉上海工廠通過AI實現(xiàn)車型混產(chǎn)，切換時間從數(shù)小時縮短至分鐘級。
前沿結合：具身智能機器人適應不同任務需求，推動“無燈工廠”普及。
三、自動駕駛：從輔助駕駛到全場景智能
環(huán)境感知
應用：多模態(tài)傳感器（激光雷達、攝像頭、毫米波雷達）融合AI算法，識別道路、行人、交通標志等。例如，Waymo自動駕駛汽車已累計行駛超2000萬英里。
前沿結合：世界模型生成極端天氣或罕見場景數(shù)據(jù)，提升模型魯棒性。
決策規(guī)劃
應用：強化學習算法優(yōu)化行駛路徑與速度。例如，小鵬汽車XNGP系統(tǒng)實現(xiàn)城市道路導航輔助駕駛，變道成功率超95%。
前沿結合：多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)車輛與行人、其他車輛的交互，解決“博弈困境”。
車路協(xié)同
應用：AI分析路側(cè)單元數(shù)據(jù)，為車輛提供超視距感知。例如，百度Apollo與北京亦莊合作，部署車路協(xié)同系統(tǒng)，降低事故率30%。
前沿結合：邊緣計算優(yōu)化推理效率，實現(xiàn)低延遲實時決策。
四、金融科技：從風險控制到智能投顧
反欺詐
應用：AI分析交易行為模式，識別異常交易。例如，螞蟻集團的風險大腦系統(tǒng)實時監(jiān)測數(shù)億用戶交易，欺詐攔截率超99%。
前沿結合：圖神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘復雜關聯(lián)關系，提升團伙欺詐檢測能力。
信貸審批
應用：AI評估借款人信用風險，實現(xiàn)自動化審批。例如，微眾銀行“微粒貸”通過AI將審批時間從數(shù)天縮短至秒級。
前沿結合：聯(lián)邦學習技術保護用戶隱私，實現(xiàn)跨機構數(shù)據(jù)協(xié)同。
智能投顧
應用：AI根據(jù)用戶風險偏好推薦投資組合。例如，Betterment平臺管理超300億美元資產(chǎn)，年化回報率優(yōu)于傳統(tǒng)基金。
前沿結合：多智能體系統(tǒng)模擬市場博弈，優(yōu)化投資策略。
五、智慧城市：從管理到服務升級
交通管理
應用：AI優(yōu)化信號燈配時，緩解擁堵。例如，杭州“城市大腦”將交通通行效率提升15%。
前沿結合：數(shù)字孿生技術構建虛擬城市模型，模擬政策效果。
能源優(yōu)化
應用：AI預測電力需求，動態(tài)調(diào)整發(fā)電計劃。例如，國家電網(wǎng)利用AI減少棄風棄光率，提升可再生能源利用率。
前沿結合：多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)微電網(wǎng)與主網(wǎng)交互，實現(xiàn)分布式能源管理。
公共安全
應用：AI分析監(jiān)控視頻，識別犯罪行為。例如，深圳公安通過AI預警系統(tǒng)，將案件破獲率提升40%。
前沿結合：具身智能巡邏機器人自主巡邏，降低人力成本。
六、教育：從標準化到個性化
自適應學習
應用：AI根據(jù)學生答題情況動態(tài)調(diào)整題目難度。例如，松鼠AI通過知識圖譜技術，將學生知識點掌握率提升30%。
前沿結合：世界模型生成個性化學習路徑，模擬不同教學場景效果。
虛擬教師
應用：AI驅(qū)動的虛擬人輔助教學，解答學生疑問。例如，科大訊飛“星火”大模型支持多輪對話，覆蓋數(shù)學、物理等學科。
前沿結合：多智能體系統(tǒng)模擬師生互動，提升教學針對性。
七、農(nóng)業(yè)：從經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動
精準種植
應用：AI分析土壤、氣象數(shù)據(jù)，優(yōu)化灌溉與施肥。例如，大疆農(nóng)業(yè)無人機結合AI實現(xiàn)變量噴灑，節(jié)省農(nóng)藥30%。
前沿結合：世界模型模擬作物生長過程，預測產(chǎn)量與病蟲害風險。
畜牧養(yǎng)殖
應用：AI識別動物行為，監(jiān)測健康狀態(tài)。例如，阿里云ET農(nóng)業(yè)大腦通過圖像識別，將奶牛產(chǎn)奶量提升6%。
前沿結合：具身智能機器人自動投喂、清糞，降低勞動強度。
八、能源與環(huán)保：從資源開發(fā)到可持續(xù)發(fā)展
油氣勘探
應用：AI分析地質(zhì)數(shù)據(jù)，定位油氣資源。例如，斯倫貝謝DELFI平臺利用AI將勘探周期縮短50%。
前沿結合：世界模型模擬地下構造，降低鉆井風險。
碳捕集與利用
應用：AI優(yōu)化碳捕集材料與工藝。例如，Climeworks公司利用AI設計新型吸附劑，提升碳捕集效率。
前沿結合：AI4S推動“負碳技術”研發(fā)，助力碳中和目標。
九、娛樂與內(nèi)容產(chǎn)業(yè)：從創(chuàng)作到體驗升級
AI生成內(nèi)容（AIGC）
應用：AI生成文本、圖像、視頻，降低創(chuàng)作門檻。例如，OpenAI的Sora可生成高質(zhì)量視頻，MidJourney支持圖像風格遷移。
前沿結合：世界模型生成交互式敘事內(nèi)容，提升用戶沉浸感。
虛擬偶像
應用：AI驅(qū)動虛擬人直播、互動。例如，A-SOUL虛擬偶像團體通過AI實現(xiàn)24小時不間斷直播，粉絲數(shù)超千萬。
前沿結合：多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)虛擬人與觀眾情感交互，提升用戶粘性。
十、航空航天：從設計到運維優(yōu)化
飛行器設計
應用：AI優(yōu)化氣動外形，減少阻力。例如，NASA利用AI設計X-59靜音超音速飛機，降低音爆強度。
前沿結合：世界模型模擬飛行環(huán)境，驗證設計可靠性。
運維預測
應用：AI分析衛(wèi)星傳感器數(shù)據(jù)，預測部件故障。例如，SpaceX通過AI延長火箭發(fā)動機壽命，降低發(fā)射成本。
前沿結合：具身智能機器人自主維修衛(wèi)星，延長在軌壽命。
挑戰(zhàn)與未來方向
技術挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、模型可解釋性仍需突破。
產(chǎn)業(yè)挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本高，需政策與資本支持。
未來趨勢：AI與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計算等技術融合，推動“智能+”生態(tài)構建，例如AI+量子計算加速材料發(fā)現(xiàn)，AI+區(qū)塊鏈實現(xiàn)數(shù)據(jù)可信共享。
人工智能前沿技術領域有哪些知名研究機構或企業(yè)品牌
國外知名研究機構
谷歌DeepMind：
簡介：由人工智能研究者兼神經(jīng)科學家Demis Hassabis等人聯(lián)合創(chuàng)立，2014年被谷歌收購。
研究領域：機器學習、深度學習、強化學習等，旨在開發(fā)出具有人類智能水平的人工智能系統(tǒng)。
成果：AlphaGo、AlphaFold等，在圍棋、蛋白質(zhì)結構預測等領域取得突破性進展。
Google Brain：
簡介：谷歌公司成立的人工智能實驗室。
研究領域：開發(fā)新的深度學習算法，并將其應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域。
成果：在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域取得了許多領先成果。
MIT CSAIL（麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室）：
簡介：創(chuàng)辦于1959年，是MIT最大的實驗室，也是世界上最重要的信息技術研發(fā)中心。
研究領域：人工智能、系統(tǒng)、模型、理論等，旨在理解和發(fā)展使人與機器都能便于理解的推理、感知和行為的人工系統(tǒng)。
成果：該實驗室的成員創(chuàng)立了多于100家知名公司，包括iRobot、波士頓動力等。
Facebook AI Research（FAIR）：
簡介：由著名人工智能學者、紐約大學教授Yann LeCun領導，致力于基礎科學和長期項目的研究。
研究領域：深度學習、自然語言處理、計算機視覺等。
成果：在多個領域取得了領先成果，并逐漸發(fā)展成一個在多個國家均設有實驗室的國際性研究組織。
OpenAI：
簡介：由山姆·奧特曼等人創(chuàng)立的人工智能實驗室。
研究領域：推動人工智能技術的發(fā)展，并探索其在解決全球問題中的應用。
成果：GPT系列語言模型，在自然語言處理領域取得了顯著進展。
國內(nèi)知名研究機構
中科院自動化研究所：
簡介：成立于1956年，是中國最早成立的國立自動化研究機構。
研究領域：自動控制、機器學習和智能系統(tǒng)，包括復雜系統(tǒng)智能集成、模式識別、機器學習、計算機視覺等。
中科院計算技術研究所：
簡介：創(chuàng)建于1956年，是中國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。
研究領域：信息處理、信息檢索、網(wǎng)絡安全、大數(shù)據(jù)處理、體系結構研究、智能技術研究等。
清華大學人工智能研究院：
簡介：依托清華大學優(yōu)勢學科，以未來人工智能的原創(chuàng)性基礎理論為發(fā)力點。
研究領域：機器學習和深度學習、自然語言處理、計算機視覺、強化學習、智能機器人等。
北京大學人工智能研究院：
簡介：統(tǒng)籌全校相關資源，建設世界一流智能學科。
研究領域：視覺感知、智能系統(tǒng)軟件、計算機視覺、自然語言處理、多智能體、機器人研究等。
阿里巴巴達摩院：
簡介：阿里巴巴集團下屬機構，致力于開展基礎科學和顛覆式技術創(chuàng)新研究。
研究領域：AI、大數(shù)據(jù)和云計算等技術，在全球多個地區(qū)設立研究中心。
國內(nèi)外知名企業(yè)品牌
百度：
簡介：中國領先的互聯(lián)網(wǎng)公司，擁有強大的AI技術實力。
研究領域：百度研究院下設多個實驗室，聚焦人工智能前瞻基礎研究，布局自動駕駛、認知計算等領域。
成果：百度大腦、百度AI開放平臺等，為行業(yè)提供AI解決方案。
騰訊：
簡介：中國領先的互聯(lián)網(wǎng)綜合服務提供商，積極布局AI領域。
研究領域：騰訊AI實驗室致力于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等研究。
成果：圍棋AI“絕藝”、AI開放平臺等，技術被廣泛應用于微信、QQ等產(chǎn)品。
華為：
簡介：全球領先的ICT基礎設施和智能終端提供商。
研究領域：華為諾亞方舟實驗室主要從事人工智能學習、數(shù)據(jù)挖掘研究。
成果：將AI技術應用于智能手機、云計算、通信技術等領域。
谷歌（Google）：
簡介：全球網(wǎng)絡搜索引擎巨頭，提供互聯(lián)網(wǎng)搜索、云計算、廣告技術等大量基于互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品與服務。
研究領域：在AI領域擁有深厚積累，包括Google Brain、DeepMind等研究機構。
成果：在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域取得了顯著進展。
微軟（Microsoft）：
簡介：全球知名的跨國科技公司，世界PC軟件開發(fā)的先導。
研究領域：微軟研究院在AI領域擁有多個研究小組，致力于解決人工智能中最嚴峻的挑戰(zhàn)。
成果：在語言和對話、人機交互和計算機視覺等領域取得了許多領先成果。
人工智能前沿技術領域有哪些招聘崗位或就業(yè)機會
一、核心技術研發(fā)崗位
算法工程師：
職責：設計、開發(fā)和優(yōu)化各種機器學習算法，如深度學習、強化學習等，為產(chǎn)品提供智能化支持。
技能要求：熟練掌握Python、C++等編程語言，精通TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，具備扎實的數(shù)學基礎和算法設計能力。
薪資水平：初級算法工程師月薪在1.5萬至3萬元之間，資深算法工程師年薪可達百萬。
數(shù)據(jù)科學家：
職責：專注于從大數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，為決策提供數(shù)據(jù)支持。
技能要求：精通SQL、Python等數(shù)據(jù)處理工具，掌握統(tǒng)計分析、機器學習建模等技能，具備數(shù)據(jù)可視化和業(yè)務解讀能力。
薪資水平：初級數(shù)據(jù)科學家月薪在1.5萬元左右，資深數(shù)據(jù)科學家年薪可達50萬以上。
自然語言處理（NLP）專家：
職責：致力于研究和實現(xiàn)人機之間的自然語言交互，提升用戶體驗。
技能要求：熟悉自然語言處理領域的前沿技術，如Transformer、BERT等模型優(yōu)化，具備扎實的語言學基礎和編程能力。
薪資水平：隨著自然語言處理技術的廣泛應用，NLP專家的需求持續(xù)增長，薪資水平也相應提高。
二、行業(yè)應用開發(fā)崗位
AI應用開發(fā)工程師：
職責：將成熟的AI技術轉(zhuǎn)化為具體產(chǎn)品，如智能客服、智能推薦系統(tǒng)等。
技能要求：具備“技術+行業(yè)”的復合能力，了解行業(yè)需求和業(yè)務流程，能夠調(diào)用大模型API實現(xiàn)具體功能。
薪資水平：AI應用開發(fā)工程師的需求缺口大，工作3年的資深工程師在非一線城市月薪也能達35至60k。
工業(yè)AI工程師：
職責：在制造業(yè)中應用AI技術，優(yōu)化生產(chǎn)線，提升效率。
技能要求：熟悉工業(yè)生產(chǎn)流程和AI技術，能夠開發(fā)智能質(zhì)檢系統(tǒng)等應用。
薪資水平：隨著制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，工業(yè)AI工程師的需求持續(xù)增長，薪資水平也相應提高。
醫(yī)療AI產(chǎn)品經(jīng)理：
職責：了解醫(yī)生診斷流程，將需求轉(zhuǎn)化為技術方案，推動醫(yī)療AI產(chǎn)品的研發(fā)和應用。
技能要求：具備醫(yī)學知識和AI技術背景，能夠協(xié)調(diào)技術團隊和醫(yī)療專家進行合作。
薪資水平：醫(yī)療AI領域的發(fā)展迅速，對醫(yī)療AI產(chǎn)品經(jīng)理的需求大，薪資水平也相應較高。
三、新興領域探索崗位
生成式AI（AIGC）工程師：
職責：研發(fā)文生圖、視頻生成模型等生成式AI技術。
技能要求：熟悉生成式AI領域的前沿技術，如Stable Diffusion等開源項目，具備扎實的編程能力和創(chuàng)新能力。
薪資水平：生成式AI是新興領域，對人才的需求大，薪資水平也相應較高。
AI倫理師：
職責：把控技術風險，避免算法歧視等問題，制定行業(yè)倫理標準。
技能要求：具備法學、社會學、心理學等背景，了解AI技術原理和應用場景。
薪資水平：隨著AI技術的廣泛應用，對AI倫理師的需求逐漸增加，薪資水平也相應提高。
算法審計師：
職責：進行模型可解釋性分析，確保AI模型的公平性和透明性。
技能要求：熟悉算法審計領域的前沿技術，具備扎實的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎。
薪資水平：算法審計是新興領域，對人才的需求大，薪資水平也相應較高。
中國圖象圖形學學會
010-82544661
北京市海淀區(qū)中關村東路95號
會議交通信息
會議地點：
上海市嘉定區(qū)曹安公路4800號同濟大學 濟人樓405
導航：
從同濟大學（嘉定校區(qū)）南門進入，100米抵達：
住宿地點：
上海汽車城瑞立酒店(汽車會展中心店)
上海虹橋火車站出發(fā)（全程21公里，預估車程30分鐘）
上海虹橋機場出發(fā)（全程27公里，預估車程35分鐘）
上海浦東機場出發(fā)（全程78公里，預估車程1小時30分鐘）
上海站出發(fā)（全程29公里，預估車程50小時）
京公網(wǎng)安備 11011202002866號