学术论坛
多模态感知与智能评测前沿论坛

论坛简介

      随着人工智能技术的迅猛演进,多模态感知作为其关键前沿方向,正经历突破性进展。在复杂、动态的真实场景中,如何构建科学、系统且可泛化的智能评测机制,已成为当前人工智能研究中亟待解决的核心议题之一。本论坛旨在汇聚国内外学术界与产业界的顶尖专家学者,围绕“多模态感知与智能评测”的前沿进展、核心挑战与未来趋势展开深入研讨。论坛将系统展示该领域在理论建模、算法设计、基准构建、应用场景落地等方面的最新研究成果,致力于推动评测方法与感知技术的协同演进,共同推动多模态智能系统向更高效、更可靠、更可信的方向发展。

论坛日程

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论坛主席

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翟广涛  

上海交通大学  教授

个人简介:翟广涛,上海交通大学教授,上海人工智能实验室双聘研究员,IEEE Fellow,国家自然科学基金杰出青年基金获得者,多年从事多媒体智能相关研究,入选Clarivate全球高被引学者,获IEEE多媒体汇刊和IEEE广播技术汇刊最佳论文奖等国际奖励30余项。以第一完成人获得中国电子学会自然科学一等奖、技术发明一等奖及中国图像图形学会技术发明一等奖,主持国家自然科学基金重点、国家重点研发计划等项目。任Elsevier期刊Displays主编、上海市图像图形学学会理事长。


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闵雄阔

上海交通大学  副教授

个人简介:闵雄阔,上海交通大学副教授,主要研究多媒体信号处理与多模态大模型,主持国家自然科学基金青年B类/面上、国家科技重大专项课题等项目,入选博新计划,获吴文俊人工智能青年科技奖、电子学会优博、上海市/中国图像图形学会/中国电子学会/中国人工智能学会一等奖等国内奖励7项,IEEE广播汇刊最佳论文奖、IEEE多媒体汇刊最佳论文提名奖等国际论文奖8项,及CVPR、ECCV等国际挑战赛冠军10项,在IEEE/ACM汇刊与CCF A类期刊/会议上发表论文150余篇,11篇入选ESI热点/高被引,谷歌学术引用1.4万余次,担任ACM TOMM等期刊编委。


论坛讲者信息

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黄凯奇

CSIG理事

中国科学院自动化研究所  研究员

报告题目:迈向博弈智能:大模型的能力评测与应用挑战

报告摘要:随着人工智能从辅助工具逐步演化为具备自主决策能力的智能体,其在“存在对手与竞争”的复杂环境中的表现日益成为关键问题。面向自动驾驶、网络安全等典型场景,博弈智能致力于解决不确定对手与动态互动条件下的感知与决策挑战。本报告围绕博弈智能的核心问题,探讨大模型在复杂对抗环境中如何更好地理解局势、适应变化并做出有效决策。通过典型应用场景分析,直观展示大模型在复杂博弈中的能力边界与现实局限,重点阐释其在提升决策效率、增强系统鲁棒性以及促进人机协同方面的潜在价值。在此基础上,结合当前技术发展现状,进一步讨论面向开放环境的应用前景与关键挑战,为博弈智能相关技术的发展与实际落地提供参考与启发。

个人简介:黄凯奇,中国科学院自动化研究所二级研究员、博导,复杂系统认知与决策重点实验室副主任,中国科学院大学特聘教授,国际模式识别学会会士、中国图像图形学会视频图像与安全专委会主任,中国人工智能学会智能决策专委会副主任。面向国际前沿和国家需求,围绕人工智能开展图像理解、认知决策等理论方法、关键技术研究,主持新一代人工智能国家科技重大专项、国家重点研发计划等课题六十余项,获得国家科技进步二等奖、军队科技进步一等奖、北京市自然科学二等奖、中国指控学会科技进步一等奖等奖项,担任包括IEEE汇刊等多个国际期刊的副主编和重要国际会议主席和程序委员。获得国家级领军人才、科技部中青年科技创新领军人才,CCF-IEEE CS青年科学家、国家自然科学优秀青年基金和中国科学院第十二届杰出青年等荣誉。


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魏云超

北京交通大学  教授

报告题目:语义理解驱动的视觉生成与合理性评估

报告摘要:本报告重点探讨多模态大语言模型在生成与评估一体化中的关键作用。在视觉生成方面,提出ThinkGen框架,将大模型在理解任务中表现突出的思维链推理机制引入生成过程,增强生成模型的语义一致性与跨任务泛化能力,有效缓解复杂场景下生成质量受限的问题。在生成内容评估方面,构建基于AnomAgent的模块化多智能体推理与标注体系,对图像中的对象关系、物理属性及场景逻辑进行多层次分析,实现对不符合现实规律或语义不一致内容的自动检测与可解释评估。

个人简介:魏云超,北京交通大学二级教授,国家高层次人才,智源学者。曾在NUS、UIUC、UTS从事研究工作,主要研究方向包括多模态数据分析与推理、生成式人工智能等,发表TPAMI、CVPR等顶级期刊/会议论文100多篇,Google引用32000余次。入选AI 100、MIT TR35 China、百度全球高潜力华人青年学者、《澳大利亚人》TOP 40 Rising Star,获世界互联网大会领先科技奖、教育部自然科学奖一等奖、ImageNet目标检测冠军及多项CVPR竞赛冠军等奖励。主持国自然重大研究计划重点项目、国家重点研发计划青年科学家项目、北京市自然科学基金海淀联合基金重点项目等10余项。担任计算机学院科研副院长、“视觉智能交叉创新”教育部国际联合实验室副主任、“科幻音视频智能处理”北京市重点实验室副主任等职务。


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张天柱

中国科学技术大学  教授

报告题目:深空无人探测系统智能感知技术

报告摘要:深空探测任务面临探测环境复杂且不确定、距离远且飞行时间长、通信延迟大且数传速率低、信息不完备天地互动决策难等一系列关键难题,导致探测数据无法实时传输、地面无法及时响应,从而错过敏感事件紧急决策。深空无人探测系统智能感知技术对于提高深空探测任务效能具有重要意义。本报告将系统性阐述课题组在深空无人系统自主任务规划、自主导航定位、自主目标操作等方面的研究和应用工作,并基于当前研究进展与深空探测任务的发展趋势,深入探讨深空无人系统智能感知技术的发展方向与潜在突破点。

个人简介:张天柱,中国科学技术大学教授、自动化系书记,深空探测实验室未来技术研究院副院长。专注于人工智能与深空探测相关理论与关键技术研究,并将其应用于探月工程四期、行星探测工程、国际月球科研站等国家重大工程任务,开发了一系列面向空间态势感知、高精度着陆定位和星表智能巡视的深空智能探测系统。成果应用于嫦娥五号、嫦娥六号、天问一号等任务,是嫦娥七号任务科普试验载荷总指挥。在IEEE TPAMI等 ACM/IEEE 汇刊及CCF-A类会议发表论文100余篇,谷歌学术引用20000余次。获2023年度中国航天基金会航天贡献奖、CCF-A 类国际会议ACM MM 2016最佳论文奖等。担任IEEE T-PAMI、IEEE TCSVT等期刊AE、和CCF-A类会议领域主席20余次。承担天问三号关深,国防科工局 “十四五”技术基础,国家自然科学基金委优秀青年科学基金、区域联合重点基金、重大项目课题等项目20余项。


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蒋 宁

九章云极DataCanvas

报告题目:AI for Ai科研——端到端论文复现到科学发现的自动化

报告摘要:当前,AI自动科研正从概念走向工程化落地,当前已是科研范式变革的战略窗口期。本报告将介绍我们在AI for AI科研以及AI for Science方向上自动科研工程化落地的最新探索与实践成果,我们正在持续推进技术开源与社区建设。我们将展示一套端到端的自动化论文复现流水线,支持从GitHub链接到工业级报告的一键执行。系统设计了基于自动熔断机制的成本控制策略,实现CPU与GPU资源的智能分离调度,显著提升了异构算力环境下的执行效率与稳定性。同时,我们构建了具备多Agent协作能力的科研Skill矩阵,已在教育科研领域完成初步验证,覆盖多个学科方向,形成了标准化的工程模块与可复用的GPU部署模板。

个人简介:首个面向商用人工智能开发平台的标准——《人工智能开发平台系统功能要求》核心编写专家。具有人工智能与机器学习、企业级大规模分布式系统、移动嵌入式软件、云计算、大数据产品的架构、开发、技术服务和管理实施、培训、售前经验。主导多门云计算课程开发,线上线下学员逾万人。


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张子澄

上海人工智能实验室  青年研究员

报告题目:面向多模态大模型的智能评测体系

报告摘要:本报告旨在汇报一套面向多模态大模型的通用智能评测体系,以应对当前模型能力快速迭代与传统静态评估方法滞后之间的矛盾;该体系突破单一准确率指标的局限,建立涵盖感知理解、逻辑推理、跨模态对齐、内容安全及长尾场景鲁棒性的多维评估矩阵,创新引入动态自适应测试机制与自动化对抗生成技术,实现根据模型实时表现动态调整评测难度与维度,从而精准定位能力边界并大幅降低评估成本;同时,通过量化分析模型的推理链路与决策依据,为模型优化提供可落地的诊断反馈,最终形成一套标准化、自动化且具备行业普适性的智能评测闭环,旨在消除评测冗余、统一评估标准,引导多模态大模型技术从追求规模参数向提升真实智能水平与安全可靠性。

个人简介:张子澄,博士,毕业于上海交通大学,现就职于上海人工智能实验室,为评测专项组大模型方向负责人。研究方向包括多模态感知,大模型评测,以一作身份在顶级会议与期刊上发表论文20余篇,谷歌学术引用4000余次,ACM多媒体会议最佳论文提名奖(一作),IEEE广播技术汇刊最佳论文奖(一作)。主持国家自然科学基金青年学生基础研究项目(博士研究生),入选中国科协青年人才托举工程博士生专项计划。


论坛联系人

姓名:张子澄

单位和职称:上海人工智能实验室青年研究员

邮箱:zhangzicheng@pjlab.org.cn

姓名:闵雄阔

单位和职称:上海交通大学副教授

邮箱:minxiongkuo@sjtu.edu.cn


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