2025年6月21日，由石化装备智能安全广东省重点实验室、广东石油化工学院计算机学院联合主办，茂名市计算机学会承办，广东唯顶信息科技股份有限公司、广东小二数智科技有限公司联合协办的人工智能理论技术及重要行业应用学术报告会活动在广东石油化工学院官渡校区召开。学校党委常委、副校长孙国玺，特邀报告嘉宾，学校科学技术部领导，学校高层次人才，广东海洋大学等兄弟院校专家，计算机学院领导班子成员，石化装备智能安全广东省重点实验室负责人，学校师生代表参加活动。

活动现场

开幕式上，党委常委、副校长孙国玺教授致辞，对与会的专家学者表示欢迎和感谢，介绍了广东石油化工学院的基本情况，并预祝本次活动取得圆满成功。

此次活动邀请了9位人工智能领域知名专家做学术报告，分别由计算机学院院长荆晓远教授和副院长李启锐教授主持。

华南理工大学特聘讲席教授、计算机科学与工程学院院长、IEEE Life Fellow、欧洲科学院院士、欧洲科学与艺术院院士、俄罗斯工程院外籍院士陈俊龙作了题为《大小模型融合创新技术之探讨》的报告。报告指出，大模型研究与应用仍高度依赖以国外为主的高性能计算生态，对于大模型技术的自主安全难以把控。同时，当前大部分的工业智能化场景对于大模型性能的利用与付出的计算成本不成正比，反而需要更高效、更轻量的模型。针对这一发展问题，报告结合当前的大模型与小模型的研究现状，分析了未来人工智能的大小模型协同发展的技术路径及其对于未来产业发展的趋势。

中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室首席研究员、广州大学计算机科学与网络工程学院特聘院长、享受国家政府津贴专家、国家有突出贡献中青年专家张文生做了题为《大数据时代对人工智能教育的思考》的报告。报告聚焦大数据时代人工智能教育这一国内外高校关注的热点，分析了国内外人工智能教育的过去和现状，探讨了人工智能教育聚焦的内容，启发了人工智能教育未来发展的深层次思考。

华南理工大学教授、国家青年拔尖人才、广东省普通高校大模型具身智能人形机器人重点实验室主任、广东石油化工学院自动化与人工智能研究院院长张智军做了题为《类脑动态神经网络与机器人多模态感知方法关键技术》的报告。本报告提出融合类脑动态神经网络与多模态感知技术的解决方案，通过模拟生物神经系统的时空动态特性，突破机器人环境交互的固有局限，实现视觉、听觉、生物电等多感官协同模型和异构数据的高效编码与动态融合，支持非结构化环境中的实时自适应决策，解决灾难性遗忘问题。报告最后展示了实验室在各类机器人平台的验证成果。

华南理工大学教授、国家级青年人才、华南理工大学“大数据与智能机器人”教育部重点实验室副主任谭明奎做了题为《无人系统跨模态主动感知技术初探》的报告。报告针对无人系统在复杂动态场景中的信息融合效率低、目标探测能力不足、模型泛化性能差的问题，介绍了围绕跨模态主动感知技术开展的科研攻关，展示了结构信息引导的跨模态可靠融合感知机制、任务驱动的主动感知策略、抗遗忘的在线主动适配范式，以及多传感器融合原型平台，实现了无人系统在复杂环境下的自主感知与决策。

华南理工大学计算机科学与工程学院教授、广东省大模型与生成式人工智能工程技术研究中心主任、国家重点研发计划首席科学家、广东特支计划领军人才徐雪妙做了题为《类人场景理解》的报告。报告探讨了赋予机器“类人场景理解”能力，以解析多变环境，即在认知瞬时环境事实与分析动态时空关系的基础上，结合先验知识补充，完成类人渐进式场景理解。报告围绕类人场景理解三个难题:瞬时数据感知难、动态数据推演难、先验知识拓展难，重点介绍了可解释、可迁移、可控的高精准场景理解和合成技术。

同济大学计算机科学与技术学院教授、上海市计算机学会计算机视觉专委会主任、中国图象图形学学会青工委秘书长赵才荣做了题为《高效视觉识别技术研究》的报告。报告针对视觉识别任务中“找不到、搜不快，信不过”问题，介绍了科研团队最新研究成果，具体包括:从开放环境行人特征的鲁棒性表示理论与方法、快速高效行人再识别研究、面向隐私安全的视觉识别研究、视觉学习基础理论研究四个方面。

南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院教授、江苏省高性能计算与大数据处理工程研究中心常务副主任、江苏省工控安全专委会秘书长季一木做了题为《大模型及在垂直领域的应用》的报告。报告指出，随着数据处理分析和计算机算力的提升，让AI算法模型展现出第二次生机，让大模型在国内各行业掀起应用浪潮。报告围绕团队近几年大模型及在垂直领域的应用工作展开汇报，展示了大模型在智能客服、文旅、社会治理等领域的应用效果。

南京邮电大学青年专聘教授、江苏省“333工程”人才、南邮1311人才吴飞做了题为《多模态虚假新闻检测关键技术》的报告。报告指出，随着通信技术和多媒体技术的发展，社交媒体中新闻传播形式日益多元化，融合文本、图像、视频等多模态信息的虚假新闻对舆论安全构成严峻挑战。报告介绍了科研团队面向多模态虚假新闻检测任务，在模型适配、态平衡学习、模态缺失学习、少标记学习等方面近期取得的研究进展。

北京大学计算机学院研究员、博雅青年学者、国家级海外高水平人才唐浩做了题为《Shaping the Future with Generative and Embodied Intelligence》的报告。报告介绍了以人为中心的AI、具身智能、结构化与多模态AI、可信AI、基础模型及其应用五个方面的研究进展。报告结合大语言模型、视频生成、机器人与AI代理、自动驾驶等应用场景探讨了生成式模型和具身智能对跨学科技术发展的推动。

活动合影

本次学术报告会不仅搭建了人工智能领域前沿思想碰撞的高端平台，更为我校学科建设注入强劲动能。学校将以此次活动为契机，持续深化产学研协同创新，重点推动人工智能技术在绿色石化安全生产、智能装备运维等核心领域，以及智慧农业等区域重点产业的落地应用，力争打造具有行业特色的人工智能学科高地。

撰稿：吴松松    审稿：李启锐     审核：荆晓远     签发：吴长虹