个人简介：马楠，人工智能研究领域专家，北京工业大学信息科学技术学院教授、副院长、博士生导师，入选2024年教育部长江学者奖励计划，青年北京学者，国家重点研发计划项目负责人，智能感知与自主控制教育部工程研究中心副主任，兼任中国人工智能学会副秘书长，北京图象图形学学会常务理事，CCF杰出会员，是北京市智能制造与机器人技术创新专项负责人和国家级一流本科课程负责人，北京市先进工作者。研究方向为交互认知、具身智能、无人驾驶和移动机器人。以第一完成人先后获得中国图象图形学学会科技进步一等奖、中国电子学会科学技术奖【技术发明类】二等奖；主持多项国家、省部级项目，承担北汽集团、东风悦享、云迹科技等企业委托无人车、服务机器人智能交互项目10余项。带领团队多次在国际、国内人工智能、无人驾驶重要比赛中获得冠军，团队成果“无人驾驶云智能交互系统”获得第二届中国“AI+”创新创业大赛总决赛特等奖(2000余参赛队)。已在IEEE TRO、TIP、TNNLS、TMM、PR、中国科学.信息科学、ACM MM、ICRA等国内外学术期刊、会议上发表论文90余篇。人才培养方面，建设了国家级一流本科课程《智能交互技术》，在中国大学MOOC开设12轮次；主编教材《智能交互技术与应用》入选“十三五”国家重点出版物规划教材；先后获得第六届全国教育科学研究优秀成果奖二等奖和北京市教学成果一等奖等。

个人简介：高跃，清华大学长聘副教授、博士生导师，国家青年特聘专家。主要研究领域为人工智能、计算机视觉及医学图像处理，研究超图计算理论及方法，实现了高阶关联的结构建模与计算，有效应对数据不足和信息关联复杂等挑战，应用于视觉目标检测、医学辅助诊断等领域。研究成果在Engineering、IEEE TPAMI等发表论文百余篇，论文引用万余次，出版《超图计算》、《Hypergraph Computation》等专著，多次入选科睿唯安高被引科学家、爱思唯尔中国高被引学者和DeepTech 2022年中国智能计算科技创新人物，担任International Journal of Computer Vision、Medical Image Analysis、IEEE Trans. on Affective Computing等国际期刊编委。曾获得中国电子学会自然科学一等奖和福建省科技进步一等奖等。

个人简介：韩腾，中国科学院软件 研究所研究员、博导，国家优青，获中科院人才项目支持。本科毕业于西安交通大学工业设计系，博士毕业于加拿大曼尼托巴大学人机交互实验室。其主要研究方向为人机交互、视触融合理论与技术、人机协同具身智能，探索如何以更具触感和身体感知的方式进行人-机-环境协同交互。发表ACM CHI、UIST、IMWUT/Ubicomp等CCF-A类人机交互国际顶级会议/期刊论文四十篇，三次获顶会最佳论文提名奖，并发表国际高水平SCI期刊Adv. Material、npj Flex. Elect.、Nature Comm.等。主持了国家自然科学基金面上项目、重点项目课题等国家课题，并主导了多项企业合作项目，成果应用于国家特种装备的研发及医疗手术培训等。

论坛嘉宾：

个人简介：邬霞，北京理工大学计算机学院教授、博士生导师，国家自然科学基金杰出青年基金、优秀青年基金、吴文俊人工智能自然科学一等奖、教育部自然科学二等奖、茅以升北京青年科技奖等获得者。主要研究方向为脑信号智能分析、脑机接口与类脑算法等。近年来，主持承担国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题以及北京市自然科学基金重点项目等十余项，以第一/通讯作者在IEEE TNNLS、IEEE TKDE、NeuroImage、MedIA、JBHI、IPMI、MICCAI等国内外重要学术期刊、会议发表论文百余篇。

报告题目：基于脑机接口的具身智能交互新方式

报告摘要：脑机接口技术正成为连接人类大脑与外部设备的桥梁，它重塑了我们与智能系统之间的交互模式，为人类与智能设备的交互开辟全新路径。具身智能强调智能体通过身体与环境互动来学习和适应，而脑机接口为具身交互提供了更直接、更自然的途径。本次讲座将介绍脑机接口技术及其在具身智能交互中的应用，包括智能机器人和医疗康复等，深入探讨脑机接口在提升具身交互效率、增强用户体验以及推动人机融合方面的巨大潜力，并分析该领域面临的挑战及未来发展方向。

个人简介：温建伟，正高级工程师，清华大学博士，中国指挥与控制学会低空产业工作委员会常务委员，中国人工智能学会元宇宙专委会委员，中国电子学会消费电子分会委员，中国合格评定国家认可委员会（CNAS）评审专家，北京市科技委奖励办评审专家。参与制定国家重大发展规划多项，发表学术论文10余篇，申请发明专利50余篇。现任北京拙河科技有限公司创始人、董事长，负责公司的战略规划、资本运作及业务开拓。获得2019年中国电子学会科技进步一等奖，2022年北京市技术发明一等奖。

报告题目：亿像素光场重建与智能分析在产业界的应用探索

报告摘要：十亿像素（Giga）光数据记录、光场重建，以及基于Giga的视频大模型智能分析是计算摄像领域的热点和难点，在军事智能、安全生产、文娱直播等场景下均具有广泛的需求，本报告介绍了采用集成化的异构、分布式光学采集前端，计算光场全景并实时呈现，进一步地利用重建的全景光场进行全域智能分析的技术路线和工程实践，通过智慧城市运营、低空经济基础设施、交通能源等行业应用，展现Giga的技术发展趋势和广阔前景。

个人简介：高跃，清华大学长聘副教授、博士生导师，国家青年特聘专家。主要研究领域为人工智能、计算机视觉及医学图像处理，研究超图计算理论及方法，实现了高阶关联的结构建模与计算，有效应对数据不足和信息关联复杂等挑战，应用于视觉目标检测、医学辅助诊断等领域。研究成果在Engineering、IEEE TPAMI等发表论文百余篇，论文引用万余次，出版《超图计算》、《Hypergraph Computation》等专著，多次入选科睿唯安高被引科学家、爱思唯尔中国高被引学者和DeepTech 2022年中国智能计算科技创新人物，担任International Journal of Computer Vision、Medical Image Analysis、IEEE Trans. on Affective Computing等国际期刊编委。曾获得中国电子学会自然科学一等奖和福建省科技进步一等奖等。

报告题目：超图基础模型

报告摘要：许多生物、社会和技术系统的复杂性源于系统单元之间丰富性的相互作用。社会交流、化学反应、生命系统到生态系统中相互作用通常发生在三个或更多对象的组中，并不能简单地用二元关系来描述。有效地利用这些高阶关联结构能够增强对各类系统的建模能力，帮助理解和预测其动态行为。超图是建模此类高阶交互、即高阶关联的天然结构。实际应用中通常也面临数据不足和关联复杂难题。本报告主要介绍面向高阶关联的超图计算理论、方法及应用。具体而言，从由数据到高阶关联的映射、由高阶关联到语义表示的映射及高阶关联语义领域泛化三个维度介绍高阶关联的超图结构建模、数据和高阶关联协同的超图语义计算及面向不同领域的超图计算应用相关进展，特别是在计算机视觉和医学图像处理领域的典型应用。

个人简介：顾锞，北京工业大学教授、博士生导师，智能感知与自主控制教育部工程研究中心副主任。从事智能感知、机器学习、环境监测、绿色生产等领域研究，发表IEEE汇刊论文80余篇。入选科睿唯安全球高被引科学家、爱思唯尔中国高倍引学者、国家优青、中国科协青年托举人才、北京市杰青、优青、青年拔尖人才、青年海聚人才、优秀青年人才培育计划等。主持国家自然科学委基金优青项目、面上项目、青年项目、国家重点研发计划项目、工信部专项课题、教育部产学研创新基金等。获得国际多媒体汇刊IEEE T-MM最佳论文奖和最佳论文提名奖、中国人工智能学会优青奖、中国电子学会优博奖、中国电子学会自然科学一等奖、中国图像图形学学会科技进步一等奖、中国自动化学会人工智能创新团队奖等。

报告题目：面向工业4.0的建材行业超低排放智能评估监测技术

报告摘要：促进绿色发展是全人类的共同事业，是科技创新的重要目标。传统建材具有对自然资源的强依赖性、对不可再生能源的强破坏性以及对生存环境的强干扰性，主要表现之一是建材生产全流程中有组织排放和无组织排放出大量粉尘颗粒物，破坏人类生存环境，严重阻碍绿色发展。实现对粉尘颗粒物智能监测是一项绿色建材共性关键技术，在加快智能制造绿色发展方面发挥重要作用。汇报人面向“水泥、玻璃、陶瓷等传统建材工业生产全流程中粉尘等多污染物深度协同净化”迫切需求，研发数模混合驱动的粉尘污染智能监测成套技术及原型系统，助力空气污染物源头减量和科学防治，对促进中新马三国生态环境保护、污染防治(我国三大攻坚战之一)中空气颗粒物监测关键技术瓶颈突破、绿色建材行业跨越式发展具有重要学术价值和现实意义。

个人简介： 赵思成，清华大学副研究员，国家级青年人才，ACM/IEEE/CCF/CSIG高级会员，哈尔滨工业大学博士，加州大学伯克利分校和哥伦比亚大学博士后。研究方向为情感计算、多媒体分析、多模态大模型等。发表IEEE/ACM汇刊、CCF推荐A类论文60余篇，谷歌学术引用10000余次，H指数为53。担任CSIG情感计算与理解专委会秘书长、IEEE TIP/IEEE TAFFC等国际期刊编委、IEEE TFS/ACM TOMM/PR等国际期刊首席客座编委、NeurIPS/ICML/ACM MM/CVPR/ECCV等国际会议领域主席。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金专项课题、北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金重点项目、CCF-滴滴盖亚学者科研基金等项目。获得北京市自然科学二等奖、CSIG自然科学二等奖、中国电子学会科技进步一等奖、詹天佑铁道科学技术奖高等院校奖青年奖、CSIG优秀博士论文奖、ACM SIGMM中国新星奖、MMM 2015最佳论文Runner-up奖等奖励，入选AI 2000人工智能全球最具影响力学者榜单和全球前2%顶尖科学家榜单。

报告题目：情智兼备数字人与机器人的研究

报告摘要：“情智兼备数字人与机器人的研究”入选2024年中国科协十大前沿科学问题并且排名首位。本报告将介绍该科学问题提出的背景、国内外研究进展、面临的关键难题与挑战，阐述该科学问题提出者对相关研究内容与成果的思考，并汇报课题组在多媒体情感计算领域开展的研究工作。

个人简介： 马楠，人工智能研究领域专家，北京工业大学信息科学技术学院教授、副院长、博士生导师，入选2024年教育部长江学者奖励计划，青年北京学者，国家重点研发计划项目负责人，智能感知与自主控制教育部工程研究中心副主任，兼任中国人工智能学会副秘书长，北京图象图形学学会常务理事，CCF杰出会员，是北京市智能制造与机器人技术创新专项负责人和国家级一流本科课程负责人，北京市先进工作者。研究方向为交互认知、具身智能、无人驾驶和移动机器人。以第一完成人先后获得中国图象图形学学会科技进步一等奖、中国电子学会科学技术奖【技术发明类】二等奖；主持多项国家、省部级项目，承担北汽集团、东风悦享、云迹科技等企业委托无人车、服务机器人智能交互项目10余项。带领团队多次在国际、国内人工智能、无人驾驶重要比赛中获得冠军，团队成果“无人驾驶云智能交互系统”获得第二届中国“AI+”创新创业大赛总决赛特等奖(2000余参赛队)。已在IEEE TRO、TIP、TNNLS、TMM、PR、中国科学.信息科学、ACM MM、ICRA等国内外学术期刊、会议上发表论文90余篇。人才培养方面，建设了国家级一流本科课程《智能交互技术》，在中国大学MOOC开设12轮次；主编教材《智能交互技术与应用》入选“十三五”国家重点出版物规划教材；先后获得第六届全国教育科学研究优秀成果奖二等奖和北京市教学成果一等奖等。

报告题目：智能座舱的多模态具身交互

报告摘要：针对智能汽车发展过程中智能座舱数据结构较为单一，座舱与用户交互模块间关联性有待增强，多模态感知信息获取质量及利用效率尚需提升等问题，团队近年来聚焦基于智能座舱交互多模态数据的用户行为分析与评价方法，包括研究视听触多模态数据智能获取与编码融合方法，实现座舱内嘈杂、遮挡等场景中跨源信息间的配准融合，力求提升智能座舱用户行为感知数据的处理能力；研究基于常规行为字典与开放式行为增量的用户行为交互模型，结合用户行为交互数据以在线的方式微调大语言模型，以离线的方式构造行为字典，实现多模态用户交互行为序列分割与典型交互模式识别，并研究基于对用户微表情、声音、动作的多模态状态感知和建模评价，力求推动智能座舱智能化水平迭代发展。