报告题目：知识驱动大模型智能体 

报告摘要：当前，大模型智能体研究正迎来推理规划技术落地的黄金时期。然而，在大多数实际应用场景中，推理规划常因缺乏领域知识而表现出不稳定、不可靠的问题，导致盲目试错、规划幻觉等一系列错误，严重影响用户体验。本次报告将重点探讨知识增强大模型智能体技术，介绍基于知识增强的大模型智能体轨迹合成、可靠规划以及记忆更新等方法。

报告人介绍：

张宁豫：浙江大学副教授，特聘研究员，智能科学与工业软件所副所长，多次入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，主要研究方向为自然语言处理、大模型、知识图谱、知识编辑等，主持国家自然科学基金青年/面上及头部互联网企业合作项目等十余项，研发了海洋大模型OceanGPT·沧渊、知识获取系统DeepKE、大模型知识编辑系统EasyEdit、大模型轻量记忆系统LightMem。

报告题目：面向现实场景的生成图像检测理论与方法研究

报告摘要：随着生成式人工智能技术的颠覆性进展，由生成图像引发的恶意事件频发，已演变为全球数字安全领域的重大挑战。当前主流的生成图像检测算法普遍存在检测精度受限、跨域泛化能力不足、多模态处理机制缺失及可解释性薄弱等瓶颈，难以满足现实场景中规模化部署的实际需求。本报告主要介绍团队在提升图像检测精度、多模态协同检测、提升检测鲁棒性和模型溯源方面的一些思考和工作。

报告人介绍：

肖斌，重庆邮电大学教授、博士生导师，先后入选教育部长江学者特聘教授、教育部长江学者-青年学者，重庆市科学技术带头人，重庆市杰青，巴渝学者特聘教授，重庆市英才-青年拔尖人才。担任教育部“网络空间大数据智能安全”重点实验室副主任，“图像认知”重庆市重点实验室副主任。主要从事计算机视觉、医学图像分析、深度学习理论与应用、数据安全与隐私保护等领域的研究和教学工作。主持了国家自然科学基金重点、国际(地区)合作与交流、国防前沿创新特区等国家级项目7项。担任IEEE TCSVT 、Pattern Recognition Letter、 Multimedia Systems 等期刊Associate Editor。已在Nature Methods、Nature Photonics、IJCV 、IEEE TPAMI、IEEE TIP、中国科学：信息科学、CVPR、ICCV等国际期刊和会议上发表论文和成果200余篇（其中SCI一、二区、CFF A/B类论文150余篇），授权国家发明专利11项，授权美国发明专利3项。研究成果获重庆市自然科学二等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖、重庆市科技进步一等奖、中国计算机学会自然科学一等奖等科技奖励。

报告题目：数据与知识混合驱动的社会计算与决策智能研究

报告摘要：近年来，社会发展经历了“数字化、网络化和智能化”的大变革。大模型与AI Agent等新技术将重塑我们的认知，加速我们物理现实和社会组织和交互方式的变化。这场变革始于新技术应用，并被快速外溢到社会、经济、生活方方面面。虚拟空间的涌现及与真实世界的平行交互，人、机、物、网之间前所未有的互融互通，使得复杂社会系统呈现崭新的发展形态和新特征。这些新形态带来了很多激动人心的新机遇。同时，由新技术应用引发的新风险与群体社会活动、区域经济发展、自然环境承载力等诸多因素关联交织在一起，呈现出前极强的耦合性和传导性。大数据和人工智能技术的快速发展，催生了社会计算与决策智能这一新兴领域，为复杂社会系统研究与实践提供了新的视角、理论范式和技术手段。本报告主要阐述如何从人工智能与社会科学等交叉的视角开展社会计算与决策智能相关研究工作，并讨论当前该领域存在的机遇以及未来的发展趋势等。

报告人介绍：

郑晓龙，现任中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院特聘核心岗位研究员、国家杰出青年科学基金获得者、博士生导师、中国科学院大学人工智能学院岗位教授（A类）、中国计算机学会杰出会员，已主持国家重点研发计划、国家科技重大专项（课题）、新一代人工智能重大专项等国家相关项目20余项，在国内外高水平学术期刊或会议上发表论文200余篇，出版论著9部，获省部级科技奖励5项，担任7次领域国际学术会议执行主席以及50余个国际顶级或知名学术会议程序委员会委员，担任现任中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任委员、中国指挥与控制学会大数据科学与工程专委会副主任委员及总干事、中国技术经济学会决策智能分会副会长、中国人工智能产业发展联盟学术与知识产权组副组长、中国发展战略研究会人工智能专业委员会副主任等。

报告题目：推理大模型的能与不能

报告摘要：以 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 为代表的推理模型展示了强化学习在激发大语言模型解决复杂问题能力方面的巨大潜力，并推动了测试时扩展（Test Time Scaling）技术的发展。然而，当前研究者对主流的带可验证奖励强化学习（RLVR）的工作机制与能力边界仍缺乏系统理解。本报告将从若干实验现象出发，分析 RLVR 的特性与局限，指出现有方法并未真正激发模型新的推理能力，而主要是提高了其在单次或少量采样中选出正确推理路径的概率。此外，报告还将介绍一种名为 Absolute Zero Reasoner (AZR) 的大模型推理能力自主进化框架，可在后训练阶段、无需人工标注数据的条件下，实现模型在数据分析、编程等复杂推理任务中的显著性能提升。

报告人介绍：

黄高，清华大学自动化系副教授，博导。研究领域为人工智能基础模型架构及算法，发表论文200余篇，谷歌引用9万余次，代表作DenseNet单篇引用5.6万次。获教育部、CAAI、CSIG自然科学一等奖、CVPR最佳论文奖和最佳论文候选、MIT TR35、AI 2000人工智能最具影响力学者；担任IEEE TPAMI等国际重要期刊编委；主持国自然优青、联合重点、国家重点研发计划青年科学家项目等。

报告题目：大模型背景下的强化学习

报告摘要：2024年图灵奖授予研究强化学习的先驱。强化学习已从早期游戏任务扩展到机器人控制等复杂物理环境中的应用。本次报告将回顾强化学习技术发展历史，并汇报在大模型受到高度关注的背景下，强化学习技术的发展与变化。

报告人介绍：

俞扬，南京大学人工智能学院教授。主要从事人工智能、机器学习、强化学习方向的研究，工作获5项国际论文奖、3项国际算法竞赛冠军。入选国家青年人才计划、IEEE Intelligent Systems “AI’s 10 to Watch”，获CCF-IEEE青年科学家奖，首届亚太数据挖掘“青年成就奖”，并受邀在国际人工智能联合大会 IJCAI 2018上作“青年亮点报告”。

报告题目：Camera-based Physiological Measurement

报告摘要：基于视频的非接触式生命体征监测近年来成为计算机视觉和生物医学工程等领域的一个研究热点。相较于广泛使用的接触式生物传感器，非接触式的光学成像具有很多优势。其中视频脉搏波成像技术通过视频分析实现了对人体外周末梢循环及多维生命体征（心率、呼吸率、血氧饱和度等）的非接触监测。经过十余年的发展，基于视频的生命体征监测在理论和实践上均取得显著进展。本报告将介绍一些近期研究进展。

报告人介绍：

单彩峰，南京大学教授、博导，国家海外高层次人才,“长江学者”讲席教授。现任南京大学智能科学与技术学院副院长，南京大学-中国移动联合研究院副院长，南京大学-西门子人工智能联合研究中心主任。先后获得中国科学技术大学学士、中国科学院自动化研究所硕士、英国伦敦大学玛丽女王学院博士，之后在荷兰飞利浦研究院工作十余年，担任资深科学家和团队负责人，并兼任荷兰埃因霍温理工大学研究员。主要从事计算机视觉、模式识别、医学图像计算等方面的研究，先后承担多个欧盟和荷兰的研究项目、国家自然科学基金原创探索项目等。发表论文180余篇（引用1万多次）、授权各国专利100余项（其中美国欧洲日本专利60多项）。荣获飞利浦公司发明奖，入选全球前2%顶尖科学家、飞利浦公司“High Potential”人才等。担任中国图像图形学会常务理事。先后担任10余个国际期刊的编委，组织了多个国际研讨会。

报告题目：生物与医学信息智能处理

报告摘要：简要介绍智能计算方法及其在几个生物医学信息处理工作中的应用情况。

报告人介绍：

王兵 安徽财经大学副校长、博士/教授，安徽财经大学、安徽工业大学博士生导师，IEEE高级会员，安徽省学术与技术带头人，安徽省领军人才教学名师，宝钢基金会优秀教师。中国管理科学与工程学会理事、安徽省生物信息学会（筹）副理事长、安徽省机器人学会常务理事，中国计算机学会生物信息学专委会、中国自动化学会智能健康与生物信息专业委员会、中国生物信息学学会（筹）生物医学数据挖掘与计算专委会委员。主持国家自然科学基金项目4项、省部级项目6项、产学研项目10余项；发表学术论文200余篇，其中SCI收录论文120余篇，出版学术专著2部，论文被引6000余次；授权国家发明专利45项，转化发明专利3项；获安徽省自然科学奖1项。研究兴趣包括：智能信息处理、生物医学信息挖掘、数据信息系统研发等。

报告题目：智向未来，擘画蓝图——AI科研创新与行业协同

报告摘要：介绍智能医学学科发展以及脑认知与疾病数字医疗器械相关研究成果，并围绕人才培养、行业合作、成果转化、创新应用优秀案例等方面内容积极开展合作。

报告人介绍：

辛均益 杭州医学院信息工程学院创始人、首任书记（院长）

现任信息与教育技术中心主任/信息工程学院副院长、硕导(智能医学)

脑认知与疾病数字医疗器械浙江省工程研究中心总工程师、副主任

浙江省卫生健康委卫生健康标准委员会卫生健康信息标准专业委员会副主任委员

中国医学装备协会医院物联网分会副会长兼秘书长

浙江省卫生信息学会副秘书长

浙江省信息技术应用创新联盟卫生健康分联盟主任委员

2010年技术主持建设的“浙江省医院预约诊疗平台”获时任副总理李克强批示。排名第一荣获2024年全国医学人工智能创新应用大赛三等奖和浙江省教学创新比赛新工科副高组三等奖2次，主讲《医学信息学》为浙江省一流课程、《医学人工智能实践》为浙江省第一批人工智能素养课，主编《医学人工智能实践》教材为浙江省“十四五”四新教材，主持省部级课题6项，主编专著4部，发表SCI、EI收录期刊论文及核心期刊高水平研究论文20余篇、获批专利2项、软著3项。

报告题目：多模态底层视觉处理方法及医学图像应用

报告摘要：随着人工智能技术的快速发展，多模态底层视觉处理方法在智慧医疗领域展现出广阔应用前景。本报告围绕“多模态底层视觉处理方法及医学图像应用”这一主题，系统介绍课题组在跨模态图像生成与增强、复杂退化环境下的医学图像超分辨以及零样本自监督学习等方面的最新研究成果。内容涵盖文本引导的图像超分辨率重建、草图驱动的图像生成、基于小波退化先验的图像去雾增强技术，并探讨零样本自监督框架下无配对数据的医学图像超分辨方法。同时，报告将介绍少样本指代视频分割及其可用在多模态融合脑动脉瘤精准分割中的思考。相关技术已在多个公开数据集中取得良好验证效果，为智慧医疗和医疗具身智能中的图像质量提升与辅助诊断提供了有效技术支撑。

报告人介绍：

刘恒，安徽工业大学计算机学院教授，博士生/硕士生导师，安徽省冶金工业数字孪生技术重点实验室副主任。入选安徽省研究生教学名师、安徽省高校学科专业带头人培育、安徽省计算机学会优秀硕士学位论文指导教师。现为中国计算机学会计算机视觉专委会执委、中国人工智能学会模式识别与智能交互专委委员、中国图像图形学会机器视觉专委委员、安徽省人工智能学会理事。长期从事计算机视觉与机器学习方向研究。主持承担国家自然科学基金、军委装备部预研项目等国家级项目及省自然科学基金等省部级纵横向课题三十余项。发表学术论文130余篇，国家发明专利授权10余项。担任AAAI、IJCAI等国际会议程序委员及ICCV、CVPR、ACMMM以及国际期刊IEEE TPAMI、IJCV、TIP、TMM、TCSVT、PR等审稿人。

报告题目：人工智能在心电学的应用进展

报告摘要：心电图的传统应用存在一定局限性，AI技术的突破、技术原理与数据处理，介绍常用的心电数据库，AI辅助心电图分析系统的临床应用价值。本报告将介绍一些近期研究进展和典型案例。

报告人介绍：

张永军，主任医师，教授、皖南医学院硕士生导师。

皖南医学院弋矶山医院电生理科科主任,

安徽省医学会心电学分会主任委员，

安徽省医师协会心电学医师分会副主任委员，

安徽省全科医学会心电学专业委员会副主任委员，

安徽省医药生物技术协会心电学技术专业委员会副主任委员，

中国心脏联盟心血管疾病预防和康复专业委员会安徽联盟委员，

中国医药生物技术协会心电学技术分会无创心脏电生理专业委员，

芜湖市心电专业质控中心主任委员。

报告题目：人工智能辅助病理精准诊断

报告摘要：人工智能辅助病理精准诊断近年来成为病理学、医学影像与人工智能交叉领域的一个研究热点。相较于传统依赖医师经验的病理诊断模式，人工智能辅助诊断具有标准化程度高、诊断效率高、主观干扰小等突出优势。其中基于深度学习、计算机视觉的 AI 技术通过分析病理切片图像、临床病理数据等，实现了病灶精准识别、病理分型、预后风险评估等核心诊断任务。随着算法迭代、医疗数据积累及算力提升，人工智能辅助病理精准诊断在理论模型优化与临床落地应用方面均取得突破性进展。本报告将介绍该领域的近期研究进展。

报告人介绍：

刘银华，皖南医学院教授、主任医师、博士后合作导师、硕士生导师，安徽省卫健委第一届卫生杰出人才、芜湖市卫生优秀人才。现任皖南医学院弋矶山医院病理科主任，临床病理基地主任、临床病理学硕士点负责人。先后获得皖南医学院弋矶山医院临床医学学士、皖南医学院肿瘤学硕士、安徽师范大学生物学博士在读，从事病理教学、医疗、科研工作20余年。主要从事肿瘤病理诊断、分子病理学研究。先后承担多个省市级研究项目。发表论文60余篇。荣获安徽省教学成果奖1项。担任中国医师协会病理分会第五届委员、中国抗癌协会肿瘤病理专委会第七届委员、中华医学会病理学分会心血管学组委员、安徽省医师协会病理学分会副主任委员、芜湖市医学会病理学分会副主任委员。先后担任多部期刊的编委，组织了多个学术研讨会。

报告题目：“超”越人眼，“声”入AI：乳腺超声的智影未来

报告摘要：乳腺超声是乳腺癌筛查和诊断的重要影像学工具，尤其在致密型乳腺人群中具有不可替代的价值。然而，传统超声诊断高度依赖操作者的经验，存在主观性强、重复性差等挑战。近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展为解决这些痛点提供了新的契机。本研究系统性地阐述了人工智能在乳腺超声领域的最新应用进展。首先，探讨AI在辅助超声医师诊断中的关键作用，包括实现对病灶的自动检测、分割与特征量化分析，从而帮助医生精准定位目标区域并提取定量影像组学特征。其次，重点介绍AI在临床治疗与预后评估中的应用，深入探讨其在预测乳腺癌分子分型及治疗反应等方面的潜力。最后，结合自然语言模型的快速发展，分析AI技术为患者在信息获取、医患沟通与健康管理方面所能创造的价值。综上所述，人工智能正全方位赋能乳腺超声，从辅助诊断、预后评估到提升患者体验，展现出广阔的应用前景。推动其临床转化与融合发展，将为乳腺癌的精准防控开启新范式。

报告人介绍：

马千清，医学博士，皖南医学院第一附属医院（弋矶山医院）。长期致力于乳腺疾病的超声诊断与人工智能交叉研究。主持及参与多项相关研究课题，并发表SCI论文多篇。

报告题目：人工智能辅助颅内动脉瘤CTA图像检测与分割

报告摘要：颅内动脉瘤是颅内动脉血管壁异常膨出或病理扩张而引起的脑血管疾病，是出血性脑卒中常见病因，发病率高且破裂后致残率高、致死率高。利用人工智能技术快速检测和分割动脉瘤是动脉瘤影像精准诊断、破裂风险预测和破裂预后评估的关键。报告主要介绍团队在人工智能辅助颅内动脉瘤CTA图像检测与分割方面的相关研究成果。

报告人介绍：

叶明全，博士，教授，硕导，皖南医学院医学信息学院执行院长、电子信息专硕学位点负责人、医学信息工程及智能医学工程专业创办人，安徽省教学名师，安徽省高校学科（专业）拔尖人才，安徽省高校优秀科研创新团队带头人，安徽省智慧医疗高质量数据集建设基地负责人，芜湖市健康医疗大数据与智慧医疗工程研究中心主任。主要从事健康医疗大数据挖掘与机器学习、智能医学图像处理、智能生物信息处理、重大慢病智能管理、重症急救智能评估等研究。

主持国自然面上项目等省部级以上科研项目10余项，发表学术论文100余篇，国家专利授权19个，国家软著登记12个，主持制订安徽省地方标准《区域医疗智慧急救协同平台建设指南（DB34/T 4963-2024）》，主编《深度学习与医学应用》《医学信息学》等教材8部，获安徽省科技进步奖一等奖1项。兼中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会、中国生物信息学学会（筹）生物医学数据挖掘与计算专委会委员、中国卫生信息与健康医疗大数据学会智慧医院与人工智能应用标准化专委会委员、安徽省人工智能学会智慧医疗专委会主任委员等。

报告题目：AIGC深度集成：让AI真正走进医院业务场景

报告摘要：生成式人工智能（AIGC）的兴起正重塑智慧医院的建设模式，医疗信息化正从单点智能向系统化、场景化的深度融合演进。盛博汇依托自有医疗信息系统体系，探索AIGC与HIS、电子病历、医嘱管理等核心业务系统的深度集成与一体化应用路径，实现AI能力与临床业务流程的高效衔接与协同。本报告将分享盛博汇如何从一体化视角落地AIGC在电子病历文书生成与质控、诊断与医嘱推荐、智能问诊及工作流协同等场景中的实践经验，展示AI从技术能力到业务价值的转化过程。通过持续优化AIGC与医院信息系统的协同机制，盛博汇推动智慧医院建设迈向以智能协同为特征的全新阶段。

报告人介绍：

袁盐成 盛博汇公司副总经理、人工智能大数据事业部总经理。长期从事医疗信息化与人工智能技术的研究与应用，致力于推动AIGC、大模型等前沿AI技术在智慧医院建设中的落地与创新。主导完成多家大型医院的电子病历智能生成、诊断与医嘱推荐、智能导诊及智能预问诊等深度集成项目，带领团队构建面向医疗业务的一体化AI应用体系，推动医疗信息系统向智能化、协同化、高效化方向发展。

报告题目：深度学习与医学应用案例全流程实训实践

报告摘要：报告内容包括智能医学深度学习建模实践平台开发背景、实训案例、应用效果等。该平台的算力与算法集成突破了硬件和技术限制，可以让使用者完整体验医学深度学习全流程，实现实践技能的提升。

报告人介绍：

夏天 上海培云教育科技有限公司执行经理、市场总监、高级工程师、出站博士后、硕士生导师、中国产学研合作促进会常务理事，从事医学影像成像原理的教育教学研究十余年，参与基于数值仿真技术的虚拟仿真技术开发多项，为上海市科委创新资金资助项目负责人，获发明专利 5 项，实用新型专利4 项，软件著作权10余项，发表相关论文 20 余篇。

报告题目：磁流变外骨骼及其在遥操作领域的应用研究

报告摘要：遥操作通过人机分工，将人的感知与决策能力与机器的力量、耐久性和可达性相结合，广泛应用于高风险、不可达环境（核辐照、深海、灾后）或高精细作业（微创手术、精密装配）。而在遥操作过程中，只有视觉和听觉反馈，人在接触与微操作场景中的性能与安全性都会显著下降。力反馈才是让人真正“摸到”远端环境的唯一通道，它使操作者能够真实感知远端环境，从而提升操作精度与安全性。磁流变材料以其毫秒级响应、宽动态范围及高扭矩密度，为构建高性能力反馈系统提供了新途径。基于此，我们提出基于磁流变关节的半主动力反馈方法，通过精确调控磁场强度，磁流变关节可以实现宽范围、连续可调的反馈力矩，满足不同任务对触觉分辨率与动态响应的需求，显著增强人机交互的真实感与操控精度。我们设计了基于磁流变关节的上肢及手部外骨骼系统，实现了外骨骼到机械臂与灵巧手的双向映射与闭环控制。上肢与手部外骨骼远程控制机械臂与灵巧手实现主从跟随运动，同时远端机械臂和灵巧手的受力信息实时反馈至磁流变关节控制器，经解算后转化为相应激励电流，以驱动磁流变关节输出对应的锁止扭矩，从而在操作者侧形成阻尼力反馈。实验结果表明，该系统能够在保持轻量化与紧凑结构的同时，实现宽范围、平滑可调的力反馈，显著增强了遥操作过程中的触觉真实感与操作精度。

报告人介绍：

孙帅帅现任中国科学技术大学特任教授，博士生导师。历任日本东北大学助理教授，澳大利亚伍伦贡大学博士后等。入选2021年海外优青（原青年千人），中科院百人计划，安徽省百人计划等项目，获安徽省青年五四奖章、中国流变学青年奖、Smart Materials and Structures期刊Emerging Leader Award等奖项。曾入选澳大利亚政府教育与培训部未来领袖计划并获得长江集团特别资助（类似我国青年长江学者）。其一直致力于智能材料与结构、振动控制、磁流变技术、智能自适应机器人等方面的研究。现已出版著作1部，著作章节2章，授权10余项中国专利，发表SCI期刊论文140余篇，其中90余篇期刊论文发表在JCR-Q1期刊上，所发表的论文数次获得期刊年度亮点论文奖，封面论文，国际会议最佳论文、最佳墙报论文奖等。现其担任领域内五本主流SCI期刊学术主编或客座主编，负责文章评审工作。回国后主持中国国家自然科学基金两项，安徽省重点研发项目一项，中科院重点实验室培育基金一项。现任中国科学技术大学先进技术研究院-萧县智能制造创新中心主任，中科大先研院-玖福联合实验室主任。通过中国科学技术大学赋权试点项目成立了企业“中科擎邦科技（安徽）有限公司”并推进成果转化。

报告题目：工业机器人智能焊接技术的应用与发展

报告摘要：报告以钢结构、船舶等焊接为例，介绍传统工业机器人如何为非结构化生产环境下的重工行业赋能，解决零部件尺寸偏差、装配偏差、无固定工位的自动化焊接，通过智能感知和决策，模仿学习焊工的生产方式和经验实现焊接生产中的“智能驾驶”。

报告人介绍：

王钰琳，毕业于南京航空航天大学，研究生学历，现任芜湖行健智能机器人有限公司常务副总经理，具有20年工业自动化领域研发经历，主要从事钢结构、船舶等工业机器人智能焊接技术研发及应用。

报告题目：融合柔性多模生理传感与人工智能的肌骨康复诊疗关键技术
报告摘要：当前神经肌肉功能的诊断和评估严重依赖康复医师、康复治疗师和康复专科护士三方的经验性判断或主观量表评分，缺乏客观的、可测量的、可重复的外周神经肌肉系统生理状态特征评估方法。开展了柔性传感器制备工艺、多模态信号融合处理、肌骨功能评价与诊疗模型等关键技术攻关，研制了具备准确性、一致性、可靠性和结果直观可视化的临床级智能康复系统。

报告人介绍：
李祥云，四川大学华西医院生物医学大数据研究院副研究员，四川省和成都市高层次人才，美国机械工程学会会刊 ASME Letters in Translational Robotics 副主编。主要研究方向为康复/护理/养老机器人和柔性医疗传感。以第一/通讯作者在IEEETIE、IEEE TSMC、IEEE/ASME TMech、MMT、ASME JMD、ASME JMR等国际权威期刊发表 SCI 论文 20 余篇，作为项目负责人主持国家自然科学基金项目，四川省科技厅项目，成都市科技局项目，授权国家发明专利 10 余项。

报告题目：一站式智能打磨机器人软件系统关键技术与应用
报告摘要：摘要：介绍打磨机器人设备共性问题和智能软件系统关键技术，以哈特研究院开发的不同行业智能打磨设备为例，介绍智能打磨机器人视觉定位系统、运动规划与离线编程、自适应力位控制等关键技术。

报告人介绍：

庄金雷 工学博士，硕导，长三角哈特机器人产业技术研究院技术副总、芜湖英视迈智能科技有限公司总经理，机器视觉安徽省重点实验室副主任，主要从事机器人控制、图像处理和三维点云数据处理等研发工作。

报告题目：超高自由度的串并混连构型机器人运动规划
报告摘要：在聚变堆实验中，关键部件（如偏滤器）受到高辐射高温的危害而失效，需要在具有辐射的热室中进行高质量的远程焊接以完成受损部件的修复。针对这一需求，项目集成了一种串并混联构型机器人用于远程遥操作修复，并针对其构型，研究了一种超高自由度串并混联构型机器人的运动规划方法。该机器人是由 Stewart 并联平台与六自由度机械臂串联组成的 12 自由度串并混联构型机器人，兼具高承载能力与灵活可达性。由于其结构复杂、耦合性强和非线性显著，传统解析逆运动学与轨迹控制方法难以满足精确运动控制要求。为此，本文提出了一种基于多目标粒子群优化（MOPSO）的逆运动学求解算法及分段式轨迹控制策略。正运动学模型通过串联动平台中心位姿矩阵、基座偏移矩阵以及机械臂末端位姿矩阵建立；逆运动学采用 MOPSO 算法对末端位姿进行分解与优化求解，实现并联与串联子系统关节变量的协同计算。进一步地，提出了由五次多项式插值平滑段与基于雅可比矩阵的增量修正段组成的两阶段轨迹控制方法，以实现连续、稳定且高精度的轨迹跟踪。

报告人介绍：

张涛 合肥工业大学机械工程学院机械电子工程系副教授、硕士生导师。作为项目负责人主持国家自然科学基金；安徽省重点研究与开发计划；国家重点研发计划；国家重点实验室开放课题等。主要研究方向聚焦机器人工程领域核心技术，涵盖机电一体化系统设计与控制、智能制造装备开发等方向。在机械工程学报，NF，IEEETSMC、MMT、ASME JMD 等国际权威期刊发表 SCI 论文20 余篇，授权国家发明专利 10 余项。

报告题目：人工智能时代高校教学的挑战、机遇与应对策略
报告摘要：本报告深入探讨人工智能在教育领域的应用。首先阐释其核心原理，即通过数据驱动、算法模型与自然语言处理，实现个性化学习路径与智能辅导。报告进而剖析教学面临的严峻挑战，包括传统评估体系失效、教师角色转型压力及伦理安全风险。为应对挑战，报告提出系统性策略：重塑以高阶思维能力为核心的教学目标，推动人机协作的新教学模式，并构建与之适配的教师发展与新评价体系，旨在引导教育生态的智慧化转型。

报告人介绍：
苏喻 工学博士，硕士生导师，合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副研究员，合肥师范学院副教授，中国计算机学会大数据专家委员会通讯委员，安徽省计算机学会青少年信息学教育专委会秘书长，研究方向为自然语言理解，数据挖掘与推荐系统。2011 年 7 月-2022 年 2 月就职于科大讯飞研究院，历任科大讯飞AI 教育研究院副院长，学习机业务线业务总监，重点负责教育领域个性化学习业务，其研发的多项成果已经成功的应用到讯飞智学网、讯飞学习机等相关产品中，于2018年获得讯飞首届华夏创新奖，获 2020 年吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖。同时，先后参与多项安徽省、部级等层面的重大项目科研工作，如国家自然科学基金重点项目“基于多模态数据的学习者认知诊断理论与关键技术研究”、科技部重大专项“面向分类用户个性化需求的科技大数据精准服务技术”等。其间获得多项发明专利，并在 AAAI、KDD、IJCAI 等国际知名学术会议与期刊发表文章近50 余篇。

报告题目：产学研融合发展打造校园AI 超级助理
报告摘要：立足产教融合国家战略与 AI 技术革新趋势，“校园 AI 超级助理”创新生态方案应运而生。聚焦智慧教育转型核心诉求，以“赋能教育、链接产业”为导向，从助教、助学、助就业、助管理四大维度，构建 AI 与教育场景深度融合的全新范式。依托校企协同共创机制，打破技术与教育壁垒，打造因人而异的智慧教育新生态，打通学业到产业的成长通道，助力院校实现教育治理现代化，培育适配未来的AI 人才，为“智汇皖江，赋能新质”注入持续动能，共绘智慧教育高质量发展新蓝图。

报告人介绍：

魏志刚 毕业于南京大学，获得 EMBA 硕士学位，现为安徽星云科技有限公司董事长兼执行总裁。兼任江苏省人工智能学会理事、江苏大数据联盟理事、江苏省数字经济协会常务理事、南京大学新科技校友会理事、南京大学人工智能应用分会执行会长。

报告题目：“一平台，全学科” ：面向高校科研的融合计算平台

报告摘要：润宇科技推出的 Unify 融合计算平台 2.0，是面向高校及科研机构的一体化科研计算解决方案。平台以算力调度为核心，整合存储、网络与异构计算资源，实现跨学科资源的统一管理与资源分配。具备全学科预置软件环境、AI 工具集成、数据统一目录等深度融合特性，支持多集群共享与信创GPU纳管，显著提升资源利用率，降低科研门槛与运维成本。平台致力于打破学科壁垒，推动跨领域协作与科研创新，助力构建智能化、可持续的新一代科研计算生态。

报告人介绍：
杨坤 润宇科技有限公司产品经理，长期致力于高性能计算与智能计算的产品化， 专注于以算力赋能科研创新与产业升级。主导规划并实施了多个服务于省内高校、 科研机构及企业的标杆性算力项目，为其前沿探索与业务发展提供了坚实支撑。

报告题目：智能体驱动的新媒体用户行为建模

报告摘要：本报告将围绕用户行为建模展开，探讨在大语言模型驱动下，如何理解并刻画用户的多样化行为模式。用户行为建模的核心挑战包括：复杂交互行为的关系分析、多步交互过程中的状态追踪与决策优化，以及多智能体之间的协同建模与推理。报告将介绍推荐智能体在用户行为理解中的关键机制：一方面，利用大语言模型解析用户行为语义，识别潜在的兴趣变化与行为关联；另一方面，通过多步交互建模提升推荐的长期效果，实现个性化与动态适配。此外，还将探讨多推荐智能体跨场景、跨模态的协作推荐。最后，报告将展望推荐智能体的未来发展方向，重点关注智能体安全问题，为构建可信赖的推荐智能体提供新的研究思路。

报告人介绍：

冯福利 中国科学技术大学教授，2021年入选国家青年创新人才，担任人工智能与数据科学学院特任教授，专注于信息检索推荐、因果推理及生成式大模型的研究。承担多项科研项目，涵盖个性化行为建模、因果推理系统等领域。在国际顶级会议期刊发表高影响力论文100余篇，包括Cell Systems、Cell Reports、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、KDD，谷歌学术引用超20000次，h-index为63。在人工智能领域多次获奖，包括AI 2000人工智能最具影响力学者“信息检索与推荐”领域提名奖、ACM SIGIR 2021最佳论文提名奖等多项荣誉。在多个国际会议上担任领域主席、高级程序委员，包括NeurIPS、ACL、SIGIR、WWW；担任ACM Transactions on Recommender Systems和Transactions on Intelligent Interactive Systems等期刊的Associate Editor。

报告题目：迈向数据驱动下的安全鲁棒性模型
报告摘要：随着人工智能的发展，深度学习等数据驱动方法在视觉、语言等领域取得了显著进展。然而，模型对训练数据的高度依赖也带来了诸多安全与鲁棒性隐患：包括长尾分布下的性能退化、虚假关联导致的错误决策、对抗样本攻击引发的脆弱性，以及分布外数据带来的泛化失效。这些问题揭示出当前模型在真实世界复杂分布下的不稳健与不可信。本报告围绕“数据驱动下的安全鲁棒性模型”这一主题，探讨如何在不完美、偏差甚至敌对的数据条件下，实现模型的稳定与可靠学习。报告将从长尾学习、对抗鲁棒性、虚假关联抑制、分布外检测与泛化等视角出发，分析其内在共性机制与方法联系。

报告人介绍：
崔洁全 合肥工业大学计算机与信息学院教授，博士生导师。2022 年博士毕业于香港中文大学，2023-2024 年在新加坡南洋理工大学担任研究员，并于2024 年入选国家人才计划青年项目。主要研究领域包括机器学习、计算机视觉、机器通用智能等。近五年在 CCF-A 类期刊或会议（TPAMI, CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR）发表论文 20 余篇。研究成果得到了国际知名学术机构，如 Google、MIT、CMU、Berkeley等，的广泛关注。获得 CVPR 2025 年杰出审稿人奖及 TPAMI 2024 年审稿人证书奖。

报告题目：多模态深度伪造检测研究

报告摘要：本报告将围绕多模态深度伪造检测展开，探讨在生成式人工智能快速发展的背景下，如何识别、分析与防御跨模态伪造内容。多模态深度伪造的核心挑战包括：跨模态特征的不一致性建模、时空一致性伪造检测、多源信息融合下的鲁棒性识别等。报告将系统介绍多模态伪造检测的关键机制：一方面，利用视觉-语音-文本联合建模技术捕捉伪造内容在不同模态间的语义偏移与特征伪差；另一方面，通过时序建模与注意力机制提升对连续伪造视频的检测精度，实现从静态图像识别向动态多模态理解的拓展。报告将展望多模态深度伪造检测的未来发展方向，为维护信息空间安全与社会信任提供新的研究路径。

报告人介绍：

杨高明，安徽理工大学教授，博士研究生导师，阿肯色大学访问学者。安徽省数字资源局评审专家，教育部研究生学位与教育评审专家。主要研究方向有人工智能安全，隐私保护、多模态伪造检测等。主持和参与科技部高端人才项目、安徽省自然科学基金、安徽省省教育厅自然科学基金重点项目、省级开放基金、安徽省高端人才项目、国家自然科学基金、安徽省重大科技专项等多项；在电子学报、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Journal of Information Security and Applications、Neurocomputing、Applied Intelligence、Computers & Security、IEEE Internet of Things Journal等学术期刊和国际会议上发表文章数一百余篇，其中四十余篇被SCI/EI检索。共培养硕士研究生和留学生六十余人，其中四十余人已获得学位。

报告题目：星火大模型应用落地的安全挑战与体系化探索

报告摘要：本报告聚焦企业大模型在训练、部署与行业应用三个阶段的全生命周期安全问题，系统梳理面临的关键挑战，包括：数据合规与隐私保护、模型内生安全与价值对齐、对抗攻击与提示注入防护、幻觉控制与可追责能力、内容治理与水印溯源等。围绕上述痛点，报告将介绍讯飞体系化的安全方案探索，构建以数据安全与治理为基础，叠加模型内生安全机制与可插拔式安全护栏设计，并引入人机协同的防护与运营机制，逐步形成“标准—能力—运营”的闭环防护体系。报告还将结合政务、教育、医疗等典型场景，分享落地应用进展，并指出在面向多轮复杂任务、跨系统协同与智能体平台构建过程中，大模型安全治理面临的新一轮挑战与演进方向。

报告人介绍：

高天，中国科学技术大学博士，科大讯飞AI本体安全方向研发总监，主要从事大模型内生安全机制构建的研究工作，以及声音预训练模型与行业大模型的融合应用。此前长期专注于声纹识别、说话人分离与声音事件检测方向，曾带队获得两次 CHiME 多通道语音识别挑战赛和三次 DCASE 国际赛事冠军。累计发表论文 30 余篇，授权发明专利 20 余项。

报告题目：高速低噪声齿轮精密制造关键技术研究

报告摘要：新能源汽车等运输装备的平稳性和舒适性对高速低噪声传动齿轮的制造提出了更高的要求。齿轮加工过程中齿面宏观精度与微观波纹度的调控是复杂修形齿轮制造的关键问题。针对该问题提出基于电子齿轮箱的拓扑齿面柔性修形、齿面精度和波纹度主动控制方法。研究基于电子齿轮箱的齿面柔性修形方法和齿面精度控制方法，构建了基于多轴展成联动的齿面柔性修形控制模型和优化策略。研究刀具与工件相对位姿变化对齿面修形精度和波纹度的作用规律，揭示复杂修形齿轮齿面精度和波纹度的控制机理。研究基于电子齿轮箱的齿面修形精度和波纹度主动调整技术。

报告人介绍：

田晓青，博士、教授、博士生导师，合肥工业大学机械工程学院智能制造工程系书记、副主任，智能制造装备与技术（IMET）研究所（原CIMS研究所）所长，安徽省智能数控技术与装备工程实验室副主任，SAC/TC22国际标准化工作委员会委员、SAC/TC22国际标准化工作委员会齿轮机床国际标准化工作组专家，获安徽省杰出青年基金。2016年-2018年，在美国密西根大学从事博士后研究工作。主要从事智能数控技术、数控系统及数控机床、智能精密制造、CAM等方面的研究开发。主持国家自然科学基金 3 项、国家重点研发计划 1 项，省部级项目10余项。围绕相关研究以第一或通讯作者在国内外权威期刊发表论文 50余篇，获授权发明专利 10余项。获安徽省科技进步一等奖2项、二等奖1项，中国机械工业发明三等奖1项。

报告题目：飞秒激光复合自组装制造

报告摘要：飞秒激光双光子打印具有快速、简单、灵活度及可调节性极高的特点,但其制备微纳结构时工艺单一，加工某些多层级结构时比较困难。针对此问题，本课题组将飞秒激光双光子打印技术与毛细力辅助自组装相结合，提出了一种飞秒激光复合微纳加工方法。通过对自组装过程的调控，该方法实现了多种功能微纳结构的制备，并在微物体操纵、微流体、光学检测等领域展示了应用。在生化检测应用上，我们利用该方法实现了三维金属纳米间隙结构，并将其集成在微通道内，基于SERS技术实现了抗癌药物、荧光标记物等典型物质的高灵敏度检测。此外，还结合智能材料提出了一种同参数双扫描加工策略，构造了一种微传感器，实现了局域pH值的快速检测。基于温度调控智能材料，实现了可切换手性微纳结构的制备，并实现了涡旋光束的手性检测。

报告人介绍：

劳召欣，合肥工业大学仪器学院研究员，黄山青年学者，博士生导师。博士毕业于中国科学技术大学，主持科技部重点研发子课题、国自然面上、青年等项目，并参与基金委重大科研仪器、安徽省重大专项等课题。围绕超快激光微纳加工领域发表论文 30 余篇，申请发明专利十余项，入选 ESI高被引论文 3 篇。获安徽省自然科学一等奖，中国仪器仪表学会金国藩青年学子奖，中国感光学会自然科学二等奖，香江学者奖，中科院院长奖，中科大优秀博士论文等奖励。2023年入选安徽省高层次人才计划。

报告题目：瑞邦 MOE-AI 智能配煤 助力企业降本、提质、增效

报告摘要：配煤作为工业核心配套领域，承担着为冶金生产、火力发电、化工工业、焦化行业提供优质原料煤配比的战略使命，同时也存在这个诸多制约行业发展的问题和难点。瑞邦数科AI 配煤解决方案通过“数据中台+MOE 化工大脑+智能协同平台”，实现从原料采购到焦炭生产的全流程智能化，助力企业突破传统配煤瓶颈，达成可量化的降本、提质、增效目标。来实现调优煤配比、重构焦化生产范式，在质量跃升、成本优化与碳减排三维度实现突破，为行业破解“不可能三角”、加速绿色低碳转型的核心引擎。

报告人介绍：

孙小娟 瑞邦数科 CEO/总架构师，高级工程师，复旦大学MBA10 年+国有控股新三板企业副总经理兼董事会秘书（长期分管产品研发、解决方案、人力资源、企业内控、投融资（证券部）、企业信息化）18 年 TO B 行业数智化技术经验安徽省四个一批人才，德国马格德保大学进修（ 企业全面预算管理、企业标准SOP建设）国家级工业数智化专家、节能行业专家参编工信部行业标准《石化和化工行业数字化转型成熟度模型与评估》

报告题目：AI赋能农业信息深度感知与智能解析

报告摘要：农业信息感知与植物表型提取是提升农业效率，从而推动现代农业智能化发展，实现精准农业的核心技术。本团队研究依托多模态传感技术，包括视觉传感、LiDAR、结构光成像及近红外光谱等，构建植物表型多维度数据采集体系，精准获取植株形态结构、生理生化参数等信息。通过融合计算机视觉、机器学习及深度学习算法（如三维点云处理、图像分析、多模态数据融合等，实现植物生长状态的无损监测与表型特征的智能解析。研究成果可提升作物表型组学分析效率，为高通量育种、精准栽培调控及农产品品质智能分级提供关键技术支撑，助力现代农业智能化、数字化转型与高质量发展。

报告人介绍：

侯文慧，2019年6月博士毕业于中国科学技术大学仪器科学与技术专业，7月进入安徽农业大学担任讲师，硕士生导师。研究方向致力于探索深度学习、人工智能、机器视觉等技术在智能农业装备、农产品无损检测、植物表型分析等领域中的应用。主持和参与国家自然科学基金、省高校自然科学研究项目、电气传动与控制、机器视觉检测、农业农村部农业传感器省重点实验室开放课题等项目近十项。累计在Measurement、Computers and Electronics in Agriculture、农业机械学报、农业工程学报等期刊发表SCI/EI论文20余篇，申请发明专利10余项，已授权6项。担任安徽省科技特派员，安徽金寨智慧家禽科技小院专家。

报告题目：氮化钛在高温氟环境下的腐蚀机制与阻隔防护

报告摘要：本研究针对半导体及精密注塑领域中，TiN涂层在高温熔融氟塑料环境下易受HF腐蚀的难题，通过原子模拟系统探究了石墨烯、铜与氧化铝三种阻隔层的防护机制。结果表明：石墨烯通过提升界面功函数实现电子钝化；铜涂层作为惰性物理屏障有效阻隔介质渗透；氧化铝则通过表面键合稳定腐蚀因子。 本研究明晰了三种材料的优劣势，为面向智能制造的耐腐蚀涂层设计与选型提供了关键的理论依据与设计指南。

报告人介绍：

李东波，男，工学博士学位，从事微/纳/光电子器件结构制造及关键物理行为研究。主要研究内容：基于第一性原理和分子动力学面向金属，半导体，复合材料的计算机辅助材料设计及关键热力学机理分析。参与国家自然科学基金面上项目2项，发表SCI学术论文20余篇。

报告摘要：随着全球新一轮科技革命与产业变革的深入，智能制造已成为制造业转型升级的核心驱动力。传统工科人才培养模式在知识结构、能力素养与产业需求之间存在着显著脱节，难以满足智能制造领域对高素质创新型、复合型人才的迫切需求。本报告基于新工科理念，构建并实践了以“学科交叉、产教融合”为核心的创新人才培养体系。该体系通过重构跨学科课程、引入项目化教学、共建校企实践平台等一系列改革，旨在打破传统工科壁垒，强化学生的工程实践能力、创新精神与综合素养，为培养能够驾驭未来复杂工程的高素质复合型人才提供了有效路径与实践范例。

报告人介绍：

黄胜洲，工学博士，副教授、硕导，现任人工智能学院智能制造工程系主任，担任安徽省机器人学会理事、安徽省人工智能学会智能制造专委会副主任兼秘书长、安徽工程大学电气行业校友会副秘书长、安徽省/广东省/河北省科技评审专家等职务；主要从事智能制造、微纳光学加工与检测等方面的教学与科研工作；主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金面上资助项目、安徽省重点研究与开发计划项目、省自然科学基金（面上、青年）等项目10多项，参与国家自然科学基金面上项目、安徽省科技重大专项等研究项目6项，作为项目主要负责人完成横向科研项目10多项；主持省级教学质量工程项目5项、校级质量工程项目6项；获中国高校机器人实验教学创新大赛等国家级教学创新大赛一等奖、二等奖共6次；获安徽省机器人学会优秀专业青年教师、校先进个人/优秀共产党员等荣誉。获授权发明专利10多项，发表智能制造相关学术论文30多篇，其中SCI收录20多篇。