徐　迈

CSIG理事

北京航空航天大学 教授

个人简介：徐迈，2021年度国家级领军人才特聘教授，北京航空航天大学电子信息工程学院副院长、中国图像图形学会青工委副主任。以第一/通讯作者在IJCV、IEEE TPAMI、JSAC、TIP、TMI、JSTSP、TCSVT等国际顶级期刊及CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、DCC、ACM MM等顶级会议上发表论文200余篇（均为SCI/EI检索），其中SCI检索100+篇（JCR1区50+篇，IEEE期刊论文40+篇）；18篇论文入选ESI高被引论文/热点论文。获IEEE/ACM国际会议/期刊最佳论文奖6项、提名奖2项。担任图像处理领域顶级期刊IEEE TIP编委（Associate Editor）、IEEE TMM编委（Associate Editor）、信号处理领域权威期刊IEEE J-STSP的首席客座编委（Lead Guest Editor），连续两年获IEEE TMM杰出编委奖。作为负责人承担科研项目20余项，包括国家自然科学基金首批原创探索、重点、优青、面上、青年等项目以及京市杰青等项目。研究成果获2023年度北京市自然科学一等奖（序1）、2020年度教育部技术发明一等奖（序1）、13届中国人工智能学会自然科学一等奖（序1）、24届中国科协求是杰出青年奖。

田永鸿

CSIG理事

北京大学 教授

报告题目：世界模型驱动的鲁棒具身智能：从”感知反应”到“预见规划”

报告摘要：具身智能作为通用人工智能（AGI）向物理世界渗透的关键前沿，其核心挑战在于真实交互数据获取成本极高且长尾场景泛化能力不足，传统的“感知-控制-反应”范式已难以满足复杂任务对鲁棒性的需求。本报告首先深度解析具身智能的演进逻辑及其面临的训练数据瓶颈；随后重点探讨世界模型（World Models）的构建方式，阐述如何通过时空一致性约束与记忆强化机制，构建具备反事实推理能力的高保真环境表征。在此基础上，报告阐述如何构建“世界模型驱动的鲁棒具身智能训练引擎”，通过在虚拟空间内生成大规模、高质量的任务反馈与模拟数据，并结合知识边界抑制生成幻觉，实现从数据驱动向模型驱动的进化范式跃迁，显著提升智能体在开放动态环境下的预见性规划与自主演化效率。

个人简介：田永鸿，北京大学博雅特聘教授，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院副院长兼科学智能学院执行院长，深圳河套学院兼职副院长，鹏城实验室智能计算部副主任兼云脑研究所所长，类脑脉冲大模型北京市重点实验室主任，首批国家杰出青年基金延续资助计划获得者。主要研究方向为分布式机器学习、类脑神经网络、神经形态视觉和AI for Science。累计主持国家重点研发计划、国基金等项目40余项，在Nature/Science子刊、IEEE Trans等期刊/会议发表论文400余篇，拥有美/中国发明专利120余项，获国家二等奖与省部一等奖6项、IEEE标准奖2项、首届祖冲之奖重大成果奖、首届粤港澳大湾区人工智能与机器人奖一等奖、IEEE Hans Karlsson奖等，是首届高校计算机专业优秀教师奖励计划获奖者。