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论坛简介
本论坛以“类脑智能与脑机接口”为主题，聚焦类脑计算、脑机接口与图形图像、模式识别及人工智能交叉融合的前沿进展与关键技术挑战。论坛将围绕脑信号表征与解码、类脑感知与认知建模、脑启发视觉计算、多模态信息融合及智能交互等方向，探讨如何借鉴大脑信息处理机制推动新一代智能图像理解与人机协同技术的发展。同时，论坛还将关注脑机接口在康复医疗、增强智能与沉浸式交互等应用场景中的落地实践与未来趋势，促进图形图像领域与脑科学、神经工程的深度交叉与协同创新。
论坛日程
论坛主席
龙锦益
暨南大学 教授
个人简介：龙锦益，暨南大学教授，现为计算机科学系主任、兼国际学院专业副院长，也是国家一流本科专业“计算机科学与技术”专业负责人、计算机科学与技术一级学科博士授权点负责人。研究方向是脑机接口与医学人工智能，近年来在信息科学国际权威期刊：IEEE TKDE、TBME、TFS、TNSRE、TIM、PR、 ML；脑科学国际权威期刊：Brain、Cerebral Cortex、NeuroImage、JNP；及国际顶会：IEEE VR、AAAI 等上发表了90余篇学术论文。曾获广东省杰出青年项目、广东省科学技术奖一等奖、广东省本科教学成果奖一等奖等奖项。
余肇飞
北京大学 教授
个人简介：北京大学人工智能研究院研究员、博士生导师，北京大学博雅青年学者，国家优秀青年基金获得者。主要研究方向为类脑计算、神经形态计算，担任类脑脉冲大模型北京市重点实验室副主任、中国图像图形学会类脑视觉专委会秘书长。在Nature Biomedical Engineering、Nature Communications、Science Advance等期刊和NeurIPS、ICML等会议上发表论文80余篇，主持“脑科学与类脑研究”国家科技重大专项青年科学家项目（A类）、国家自然科学基金联合重点、北京市科技新星等项目，担任ICML、NeurIPS、ICLR等会议领域主席，曾获自动化学会自然科学奖一等奖。
论坛讲者信息
黄铁军
CSIG理事
北京大学 教授
报告题目：脉冲式类脑视觉
报告摘要：人类视觉及其他感知信号都编码为脉冲形式送给大脑，与此不同，当前人工智能大模型还是采用图像和视频的方式表达和处理视觉信息，本报告将介绍我们视觉信息的脉冲表达处理及和大模型相结合方面的探索。
个人简介：黄铁军，北京大学教授、多媒体信息处理全国重点实验室主任，北京智源人工智能研究院理事长，研究方向为视觉信息处理和类脑智能。获2012国家科技进步二等奖（视频编码标准）、2017国家技术发明二等奖（视觉特征分析）、2024日内瓦发明展评审团嘉许金奖（超高速脉冲相机）、2025教育部科学研究一等奖（脉冲光电感知芯片及系统）和2022中国标准创新突出贡献奖、2022吴文俊人工智能杰出贡献奖、2024中国电子学会创新成就奖、2025 英特尔中国学术成就奖。
韩军功
清华大学 教授
报告题目：具身智能的类脑认知机制初探
报告摘要：当前基于大模型的具身智能技术仍面临三方面关键挑战：一是所依赖的Vision-Language Model (VLM) 持续学习能力不强；二是VLM在复杂场景下的视觉理解能力不足；三是高层认知与因果推理能力相对薄弱，难以支撑复杂决策与自主任务规划。本报告围绕上述科学问题，系统介绍本课题组的研究进展与解决思路。在持续学习层面，提出VLM adaptor理论框架，为增强具身模型学习的可持续性提供理论基础；在视觉理解方面，构建模拟人类核心视觉加工机制的类脑视觉框架 BrainVid，实现面向复杂场景的多粒度视频理解能力；在高层认知方面，探索基于因果分析的VLA模型构建方法，提升模型的性能。
个人简介：教育部“长江讲席”教授，清华大学兴华讲席教授，欧洲科学与艺术院院士，国际模式识别协会（IAPR）会士、亚太人工智能协会（AAIA）会士，曾任英国谢菲尔德大学(TOP100)讲席教授，是国际多模态信息处理与类脑智能领域的知名专家学者。累计发表顶会/刊论文100余篇，Google Scholar引用超3.7万次，H指数86，一作单篇最高引用2100余次；连年入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。现任四本IEEE Transactions副主编；获欧盟与美国发明专利各1项，3项技术成果商业化，其中1项荣获国际工业奖。
伍冬睿
华中科技大学 教授
报告题目：脑电解码大模型
报告摘要：脑机接口是大脑与外部设备 (计算机、机器人等) 的直接交互通道。因为个体差异与脑电信号的非平稳性，脑机接口系统通常需要针对新用户或新任务进行个性化校准，费时费力，影响用户兴趣。先进的信号处理和机器学习方法可减少甚至完全消除校准，提高系统准确度和用户友好性。本报告将介绍脑电解码大模型研究进展。
个人简介：华中科技大学卓越首席教授、博导。IEEE Fellow，IEEE模糊系统汇刊(IF=11.9)主编，国家级领军人才。主要研究迁移学习、深度学习、主动学习、集成学习等高级机器学习方法，及精准、安全、隐私保护的脑电信号解码。发表PIEEE、IEEE TPAMI、《国家科学评论》等论文200余篇，谷歌学术引用1.8万余次 (h=70)。连续6年入选斯坦福大学全球前2%科学家榜单。成果应用于中船、华为、阿里等。获教育部青年科学奖、中国自动化学会自然科学一等奖及青年科学家奖等，及IEEE生物医学工程汇刊/神经系统与康复工程汇刊/模糊系统汇刊/自动化学报等7个国际最佳论文奖。
何晖光
中国科学院自动化研究所 研究员
报告题目：从神经信息编解码到脑机融合
报告摘要：当前，以大模型为代表的机器智能已经很强大，但与大脑智能相比还有很大差别，特别是在面对复杂动态场景时，机器智能因缺乏鲁棒性和泛化性而难以满足实际应用需求。神经信息编解码可获得接近大脑认知特性的特征，其有助于将大脑表征和机器表征结合起来以提升现有机器智能模型的不足。本报告将介绍课题组在神经信息编解码和脑机融合方面的几个工作，包括基于what and where的视觉编码，脑-图-文多模态视觉解码，以及脑机融合提升分布外泛化感知能力等。
个人简介：中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，国家高层次人才，中国科学院大学岗位教授，上海科技大学特聘教授。先后主持包括多项国家自然科学基金、863项目、国家重点研发计划课题等多个重要项目。获得国家科技进步二等奖两项（排二、排三），北京市科技进步奖两项，教育部科技进步一等奖，中国科学院首届优秀博士论文等奖项。入选北京市科技新星，中国科学院“卢嘉锡青年人才奖”，中国科学院青年创新促进会优秀会员等。其研究领域为脑-机接口、类脑智能、医学影像分析等，在Nature Machine Intelligence, IEEE TPAMI, ICML等发表文章200余篇。CCF/CSIG杰出会员。建国七十周年纪念章获得者。
论坛联系人
姓名：龙锦益
单位和职称：暨南大学教授
邮箱：jinyil@jnu.edu.cn
