中国科学院自动化研究所研究员

北京工业大学教授

北京工业大学教授，博士生导师。长期从事数字图像处理教学科研工作，主要研究方向图像视频内容分析、多模态情感计算、智能3D打印、人脸活体检测等。近年来承担科技部重点专项课题、国家自然科学基金、北京市科技计划项目等20余项，在IEEE TMM、IEEE TAFFC、IJCV、IEEE TCSVT、IJCV、PR、ACM MM等发表论文100余篇，获授权发明专利40余项，获北京市技术发明二等奖等省部级/全国一级学会科技奖5项，北京市高等教育教学成果奖二等奖、CAAI教学成果激励计划一类成果各1项，建设的数字图像处理线上课程选课人数1.2万，开发的数字图像处理教学演示系统使国内外上百所高校的师生收益。获 2025年度北京市三八红旗奖章，入选2022年度首都巾帼奋斗者，2020年中国电子学会优秀科技工作者称号。IEEE高级会员，中国计算机学会（CCF）、中国图象图形学学会（CSIG）理事，CCF计算机视觉专委会常务委员兼副秘书长，CSIG视觉大数据专委会常务委员，CIE信号处理分会委员。IEEE TMM、《信号处理》、《中国图象图形学报》编委。

报告摘要：本报告首先提出当前以认知大模型为代表的通用人工智能技术引发全球广泛关注，然后还分析了从认知大模型到多模态大模型的技术特性、发展趋势及应用价值。其次，报告汇报了科大讯飞研发星火大模型的成果和研发经历，最后重点介绍了大模型服务教育行业的探索经验。

个人简介：教育部国家重大人才计划入选者，中国人工智能学会会士，担任讯飞研究院执行院长、认知智能全国重点实验室副主任，同时担任工业和信息化部人工智能标准化技术委员会委员、中央电化教育馆人工智能教育专家组专家等职务。自2011年以来一直在科大讯飞股份有限公司领导自然语言处理、智慧教育等方向技术研究，主持科技部、发改委、中科院等国家和省部级重大科研项目10余项，相关成果获国家科技进步奖一等奖1项、省部级科学技术奖一等奖5项、领域相关国际评测冠军20余项。

报告题目：交叉引领、多维驱动——光电图像领域创新创业领军人才培养模式探索与实践

报告摘要：通过交叉引领、多维驱动培养光电图像领域创新创业领军人才，针对传统光电图像方向“专”、创新人才培养思维“旧”、行业责任担当意识“弱”的问题，历经25年的探索与实践，创建了“拓展科学研究领域，促进学科交叉融合”的新机制，形成光电图像、电子、材料、医学、艺术相互融合的“专精特新”学科领域，解决传统光电图像领域方向“专”，学科交叉欠缺的问题；提出了“培养专精特新人才，贯通教研赛产链条”的新模式，形成科产教研用的“多维驱动”“相互促进”“深度融合”的双创新机制，解决创新人才培养思维“旧”，培养方式单一的问题；打造了“提升学生领军意识，引领人才卓越成长”的新途径，形成知责-担责-履责的教育体系，解决学生行业责任担当意识“弱”，领军能力不足的问题。

个人简介：教育部青年长江学者，博导。主要研究方向包括医学图像智能分析、手术导航、虚拟现实与增强现实等方面。主持国家自然科学基金面上及青年项目、国家重点研发计划课题、国家重大科技专项子课题、北京市自然科学基金面上项目。近5年，以通讯作者发表IEEE TPAMI等国际著名SCI 期刊论文20篇。第一发明人获授权国家发明专利15项。作为主要完成人获中国图象图形学学会科学技术一等奖等5项。作为指导教师获“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛金奖2项、全国大学生光电设计竞赛全国总决赛一等奖铜奖、连续两年获得中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛金奖。指导博士生获中国科协青年人才托举工程博士生专项计划、国家奖学金，本科生获北京优秀本科毕设（论文）。作为主要完成人获中国图象图形学学会高等教育教学成果激励计划一等奖。兼任中国图象图形学会虚拟现实专业委员会委员、中国计算机学会数字医学分会委员。

丛润民

山东大学教授

报告摘要：人工智能正深刻改变社会生产力和生活方式，成为推动科技革命和产业变革的核心驱动力。在此背景下，培养具备人工智能素养的复合型人才已成为国家战略需求。我国《新一代人工智能发展规划》明确提出要“加快人工智能高层次人才培养”，教育部也要求高校加强人工智能通识教育，提升学生的数字胜任力。本报告以《人工智能通识》教材和课程建设为实践案例，系统阐述"三抓手-三平衡"的建设目标和教学理念，并进一步介绍面向全校任选课属性的整体教学设计与方法。

个人简介：山东大学控制科学与工程学院教授，博士生导师，教育部青年长江学者、全球前2%顶尖科学家、山东省泰山学者青年专家。研究方向为人工智能、模式识别、机器学习等，在TPAMI、IJCV、NeurIPS、CVPR、ICML、ICCV等国际顶级期刊和会议上发表论文120余篇，ESI热点论文2篇、ESI高被引论文20篇，谷歌学术引用1.4万次。曾获天津市科学技术进步一等奖、中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖、中国图象图形学学会自然科学奖二等奖、IEEE Chester W. Sall Memorial Award、CVPR2025/ECCV2024挑战赛冠军、IEEE ICME最佳学生论文奖亚军、ACM SIGWEB中国新星奖。担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等4个SCI期刊编委。主讲教育部-华为智能基座课程2门，获中国人工智能学会教学成果激励计划一类成果奖、山东省自动化学会普通高等教育教学成果一等奖、山东大学研究生教学成果一等奖、华为“栋梁之师”称号及奖教金，指导中国图学学会优秀硕士学位论文1项、北京图象图形学学会优秀硕士学位论文1项、校优秀硕士学位论文7项、校优秀本科毕业设计(论文)2项、研究生国家奖学金8项、国家级/省部级科创比赛获奖20项。

报告摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动控制领域面临前所未有的机遇与挑战。为适应新时代人才培养需求，课程组结合国家“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，分析自动化专业人才成长规律，立足国家及北京经济社会发展需求，建立人工智能驱动的“自动控制原理”课程改革与实践体系，落实立德树人根本任务。融合人工智能技术，重构教学体系，坚持以质量为核心的原则，优化教学内容，构建立体化教材，延伸课外实践，集成在线资源，实行线上线下教学模式，研发“城市污水处理自动控制虚拟仿真智能助教系统”，助力教学与实践全方位评价，实现课程可持续协同发展，推进课程改革取得实质性成效。

个人简介：北京工业大学副教授、博士生导师。长期从事自动化专业教学改革工作，承担本科生和研究生核心课程教学任务，主持和参与多项国家/省部级教育教学改革项目，发表多篇教育教学论文，研究成果入选中国人工智能学会教学成果激励计划一类成果、中国仿真学会高等教育教学成果。

毋立芳

北京工业大学教授

报告摘要：随着人工智能技术的飞速发展，如何利用人工智能技术辅助教学成为一个近年来的热点问题，本报告简单介绍报告人团队的初步探索：以学生能力达成为核心，利用慕课和知识图谱，构建数字图像处理课程教学体系，提升教学质量。

个人简介：北京工业大学教授，博士生导师。长期从事数字图像处理教学科研工作，主要研究方向图像视频内容分析、多模态情感计算、智能3D打印、人脸活体检测等。近年来承担科技部重点专项课题、国家自然科学基金、北京市科技计划项目等20余项，在IEEE TMM、IEEE TAFFC、IJCV、IEEE TCSVT、IJCV、PR、ACM MM等发表论文100余篇，获授权发明专利40余项，获北京市技术发明二等奖等省部级/全国一级学会科技奖5项，北京市高等教育教学成果奖二等奖、CAAI教学成果激励计划一类成果各1项，建设的数字图像处理线上课程选课人数1.2万，开发的数字图像处理教学演示系统使国内外上百所高校的师生收益。获 2025年度北京市三八红旗奖章，入选2022年度首都巾帼奋斗者，2020年中国电子学会优秀科技工作者称号。IEEE高级会员，中国计算机学会（CCF）、中国图象图形学学会（CSIG）理事，CCF计算机视觉专委会常务委员兼副秘书长，CSIG视觉大数据专委会常务委员，CIE信号处理分会委员。IEEE TMM、《信号处理》、《中国图象图形学报》编委。