谷延锋

哈尔滨工业大学  二级教授

报告题目：多模态遥感基础模型精细解译与可控生成

报告摘要：针对当前遥感智能信息处理技术面临的表征结构碎片化、微调泛化瓶颈、缺乏可解释性以及物理一致性等核心挑战，立足“解译与生成统一表征”的统计框架，介绍基础模型泛化构建、参数高效微调、指令引导精细定位及地理一致性可控生成的等方面研究进展。（1）设计了生成式遥感基础模型TerraLens及其自监督预训练范式，构建了包含890余万样本的大规模遥感预训练数据集GeoSense。（2）设计了面向资源受限场景的统一参数高效微调框架UPetu，提出了高效量化适配与上下文感知提示协同的迁移策略。（3）提出了文本指令引导的跨模态目标精细定位模型CroBIM，构建了包含约5.2万组三元组的高质量基准数据集RISBench。（4）构建了地理驱动的遥感图像-地图双向可控生成模型EarthMapper，依托自主构建的30余万对高精度配准数据集CNSatMap，提出了地理条件联合尺度自回归生成范式。

个人简介：谷延锋，二级教授，国家杰青基金获得者，国家级高层次人才入选者，科技部中青年科技创新领军人才，哈尔滨工业大学电子与信息工程学院副院长，教授、博士生导师，担任中国遥感应用协会理事，黑龙江省天空地一体化智能遥感技术重点实验室主任，IEEE地球科学与遥感汇刊Associate Editor、《中国科学：技术科学》青年编委。长期致力于高光谱遥感信息处理，空间智能信息处理、空天智能遥感研究，主持国家自然科学基金委重点国际合作项目、国家部委重点项目、多次获得省部级科技奖励。

李哲涛

暨南大学  二级教授

报告题目：模型互联网

报告摘要：互联网、云计算与大数据的快速发展推动了人工智能进入大模型时代。然而，大模型发展正面临两方面挑战：（1）硬成本巨大、软成本昂贵、质增益微弱;（2）异构模型急速增长和泛在部署，模型孤岛问题日益严重。受计算机互联网发展历程的启发，报告将分享模型互联网（AI-ModelNet）的概念、构想及系统架构。它是一种通过构建模型间消息通路，实现互联互通、能力共享与协同推理等的新范式。模型互联网有望实现大模型与大算力、大数据的解耦，成为迈向通用人工智能的重要分支。

个人简介：李哲涛，暨南大学信息科学技术学院院长，二级教授。在学术研究方面，围绕计算机网络、人工智能等研究领域，近年来发表学术论文40余篇；获得中国发明专利授权20余项。在项目承担方面，主持国家自然科学基金科研仪器项目、重点项目等。在奖励荣誉方面，入选中组部“万人计划”科技创新领军人才、教育部“长江学者奖励计划”青年学者；参与获国家科学技术进步奖二等奖等。