【ZiDongHua 之会展赛培坛收录关键词： 脑图谱  人工智能   脑科学  大模型  自动驾驶  计算机视觉  机器人】

　　

　　第一届脑图谱与人工智能前沿论坛1月27日举办

　　

　　由中国图象图形学学会、中国人工智能学会共同主办，中国图象图形学学会脑图谱专委会、北京脑网络组与类脑智能学会、中国科学院自动化研究所脑网络组中心、脑网络组北京市重点实验室、中国人工智能学会脑科学与人工智能专业委员会、中国解剖学会脑网络组分会承办的“第一届脑图谱与人工智能前沿论坛”将于2024年1月27日在中国科学院自动化研究所智能化大厦三层学术报告厅召开。

　　

　　本次论坛秉承“交流、合作、创新”的宗旨，围绕我国脑科学与类脑智能战略发展需求，将邀请国内知名人工智能、脑图谱与类脑智能、脑机接口领域专家教授做专题学术讲座，热忱欢迎各位同行莅临本次会议交流，共同推动脑图谱与人工智能的交叉融合。

　　

　　论坛信息

　　

　　会议时间：2024年1月27日

　　

　　会议地点：北京市海淀区中关村东路95号 中国科学院自动化研究所 智能化大厦三层学术报告厅

　　

　　主办单位：中国图象图形学学会、中国人工智能学会

　　

　　承办单位：中国图象图形学学会脑图谱专业委员会、北京脑网络组与类脑智能学会、中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心、脑网络组北京市重点实验室、中国人工智能学会脑科学与人工智能专业委员会、中国解剖学会脑网络组分会

　　

　　直播链接：

　　

　　本次活动将在CSIG官方视频号进行直播，

　　

　　欢迎关注CSIG官方视频号，点击预约即可到时观看。

　　

　　论坛日程

　　

　

　　

　　参会报名

　　

　　参会人员请于2024年1月25日前，扫描下方二维码提交参会回执（含会议群链接）

　　

　　（一）本次会议无注册费和资料费。

　　

　　（二）本次会议将线上线下同步进行，线上会议链接会通过会议群发布。

　　

　　专家介绍

　　

　　史振威，北京航空航天大学教授，宇航学院航天信息工程系（图像处理中心）主任，国家杰出青年科学基金获得者（2021年），教育部“新世纪优秀人才”（2011年）。在图像处理、模式识别、机器学习、最优化等基础理论与算法研究方面，研究了包括高光谱遥感图像的解混、分类、融合和目标检测；可见光遥感图像特定目标检测识别；大规模遥感场景自动标注、分割与分类；全色与多光谱、高光谱图像的自动配准与融合；图像增强和去雾等图像预处理技术、交通场景中的目标检测识别等。研究工作得到国家自然科学基金、科技部重点研发计划课题、科技创新特区项目、高分专项项目、北京市自然科学基金等50余项基金课题的资助。在国内外学术刊物和会议上录用发表科研论文270余篇（其中SCI论文190余篇；IEEE期刊论文100余篇），论文引用过万次。面向航天国防和民生保障等重大需求，承担了高分五号卫星地面处理系统、资源/高分系列卫星地物分类/变化监测和目标检测系统、巴基斯坦遥感卫星云雪判地面处理系统等，研究成果应用于共计20型卫星。担任学术期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Pattern Recognition》、《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》、《Remote Sensing》和《Infrared Physics & Technology》编委；担任中文核心期刊《中国图象图形学报》、《中国空间科学技术》和《数据采集与处理》编委；任中国图象图形学学会宣传工委会主任，理事。

　　

　　报告题目：航天遥感大模型及相关应用研究进展

　　

　　报告摘要：航天遥感大模型是当今航天遥感技术与人工智能基础前沿的深度融合，是国家重大需求引领下的未来科技战略制胜的必争高地。在本次报告中，将对课题组在航天遥感图像处理方面近年来的研究工作及相关应用案例进行介绍；在此基础上，对近期在航天遥感大模型方向所开展的研究进行介绍（包括遥感感知大模型、遥感生成大模型等）；最后，对航天遥感大模型方向未来研究方向以及潜在的应用进行展望。

　　

　　董海荣，北京交通大学二级教授，博士生导师，中国自动化学会会士，教育部长江学者特聘教授、国家自然科学杰出青年基金获得者、中组部万人计划科技领军人才等。主要从事自主运行控制、智能感知与多源信息融合、调度控制一体化等研究，近年来主持国家自然科学基金重大项目、杰青项目、重大仪器项目（自由申报）等，发表学术论文百余篇，授权国家发明专利四十余项，获国家科学技术进步奖二等奖，国家教学成果二等奖、杨家墀科技奖一等奖等。目前任中国自动化学会常务理事、副秘书长以及控制理论专委会副主任、IEEE智能交通协会铁路技术委员会主席等，并担任国际期刊IEEE Trans-ITS/II/VT/ICPS/IV/CASII等编委。

　　

　　报告题目：轨道交通自主感知与智能协同控制

　　

　　报告摘要: 近年来随着轨道交通运营规模迅速扩展与信息化水平不断提高，智能化、自主化和网络化已成为未来轨道交通发展的必然趋势。列车自主运行控制系统具有分布广泛、运行环境随机和自身参数离散等特点，对系统的可靠性和安全性都提出更高的要求。本报告主要围绕未来列车自主运行控制系统中的智能感知、智能驾驶、智能调度、调度控制一体化等基础理论和关键技术展开阐述，尤其针对多源列车感知信息融合处理、协同优化等最新研究及未来发展方向进行概述。

　　

　　李文宇，中国信息通信研究院知识产权与创新发展中心主任，脑机接口产业联盟秘书长，中国标准化协会脑机接口与类脑智能专业委员会秘书长，教授级高级工程师，全国信息技术标准化技术委员会第一届脑机接口分技术委员会委员。主要研究方向为脑机接口关键技术和标准研究，脑机通信系统技术研究，移动通信核心技术和标准研究等。先后牵头科技部、工信部、发改委、中国工程院、国家知识产权局等国家部委十余项重大项目和平台建设，积极推动脑机接口数据公共服务平台建设，牵头负责《脑机接口产业创新发展白皮书》《脑机接口总体愿景与关键技术》等白皮书的撰写和发布。

　　

　　报告题目：脑机接口产业发展和展望

　　

　　报告摘要: 脑机接口从1973年概念被提出，历经20年走过基础科研第一阶段（1973年-1992年），20年完成实验验证第二阶段（1993年-2012年），从2013年进入产业落地的第三阶段，此阶段创新步伐明显加快。2023年，全球脑机接口技术和产业加速发展态势明显，产业界在充分验证技术安全性和有效性的基础上，加速应用场景拓展和临床试验。脑机接口的发展将带动多项技术集群创新，并赋能多行业领域，创造较大社会和经济效益，推动形成新质生产力。

 

　　季向阳，清华大学自动化系教授、博士生导师、脑与认知科学研究所所长，主要研究方向为机器学习、视觉信号获取与处理。获国家杰出青年科学基金，国家万人计划领军人才，中国青年科技奖等学术荣誉；任中国电子学会青年工作委员会主任委员、中国人工智能学会深度学习专委会主任等职务。近年来发表Nature子刊、IEEE Trans. TPAMI、IJCV、NIPS、ICML、CVPR、ICCV等SCI/EI论文100余篇；授权国家发明专利40余项，国际发明专利10项，获得第 70 届纽伦堡国际发明金奖 2 项、2022年日内瓦国际发明展金奖；课题组曾在MSCOCO视觉实例分割、ECCV视觉质量增强、ICCV/ECCV 6D位姿估计等多个国际比赛中获得冠军；获多项自动驾驶汽车挑战赛冠军。获2019年国家科技进步二等奖1项（第一完成人），2012年国家科技发明一等奖1项（第二完成人）。

　　

　　报告题目：群体无人系统与决策

　　

　　报告摘要: 人工智能理论与算法研究经过近几年的快速演化，已在多个方面取得突破，为无人系统的发展带来了新的契机。报告首先介绍了面向无人系统感知、规划、决策、控制等关键技术，探讨如何从本地仿真、系统仿真、半实物仿真到外场等方式构建验证系统，完成关键算法的深度协同与快速迭代演化。并进一步介绍我们的分布式多智能体一体化决策框架。该框架集复杂任务场景模拟、多智能体强化学习算法训练平台、特定任务知识先验集与MARL-定制的分布式训练框架于一体，旨在为复杂群体任务打造高保真模拟环境，为多智能体决策、规划与控制策略的生成提供完备算法库与分布式训练解决方案。

 

　　曾志刚，教授， IEEE Fellow，华中科技大学人工智能与自动化学院院长，图像信息处理与智能控制教育部重点实验室主任。2003年6月在华中科技大学获系统分析与集成博士学位。曾在香港中文大学和中国科技大学从事博士后研究。先后担任IEEE Transactions on Neural Networks；IEEE Transactions on Cybernetics；IEEE Transactions on Fuzzy Systems；Cognitive Computation；Neural Networks；Applied Soft Computing；自动化学报；控制工程；系统工程与电子技术；控制理论与应用的编委。曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖一等奖、湖北省自然科学一等奖、湖北省科技进步一等奖、国家科学技术进步奖二等奖等奖励。

　　

　　报告题目：基于联想记忆机制的类脑智能研究

　　

　　报告摘要: 联想是由当前感知或思考的事物想起有关的另一事物，或者由头脑中想起的一件事物，又引起想到另一件事物。由于客观事物是相互联系的，各种知识也是相互联系的，因而在思维中，联想是一种基本的思维形式，是记忆的一种方法。受巴甫洛夫联想记忆的神经机制和生物学现象的启发，提出了一个多感官相互关联记忆网络框架和记忆性电路，以模仿生物大脑对同时收到的信息进行联想的能力。模拟了联想记忆的获得、消退、恢复、传递和巩固特性。进一步研究希望扩展到大规模的关联记忆网络，结合视觉-听觉-触觉-嗅觉的感觉传感器，试图应用于智能机器人平台。

　　

　　程明明，南开大学杰出教授，计算机系主任。主持承担了国家杰出青年科学基金、优秀青年科学基金项目、科技部重大项目课题等。他的主要研究方向是计算机视觉和计算机图形学，在SCI一区/CCF A类刊物上发表学术论文100余篇（含IEEE TPAMI论文30余篇），h-index为80，论文谷歌引用4万余次，单篇最高引用4700余次，多次入选全球高被引科学家和中国高被引学者。技术成果被应用于华为、国家减灾中心等多个单位的旗舰产品。获得教育部自然科学一等奖2项、其他省部级科技奖2项。培养的3名博士生获得省部级优秀博士论文奖。现担任中国图象图形学学会副秘书长、天津市人工智能学会副理事长和顶级期刊IEEE TPAMI, IEEE TIP和《中国科学：信息科学》编委。

　　

　　报告题目：图像自适应感知

　　

　　报告摘要：主要介绍视觉感知技术面临的挑战，包括粒度自适应性、算力自适应性和数据自适应性等问题。针对这些问题，报告人研究了图像自适应感知技术，包括粒度自适应表征与结构化度量、算力自适应的高效视觉感知和通用属性知识引导的视觉感知。这些技术在多个领域取得了显著的应用成果，如手机设备上的像素级实时分析能力、移动设备中的目标识别、新冠肺炎病灶精准分割等。

　

　　李国齐，中国科学院自动化所研究员、国家杰出青年基金获得者；在Nature/Nature 子刊/Science 子刊/Proceedings of the IEEE/IEEE TPAMI等期刊和会议上发表论文 200余篇；主持国家自然科学基金重点项目、联合重点项目、科技部重点研发项目等20余项；担任IEEE TNNLS、IEEE TCDS等多个国际期刊副主编；曾入选中国科学院**计划、北京市杰青、北京智源学者，中国算力十大青年先锋人物、中国智能计算科技创新人物、北京自然基金优秀青年人才。

　　

　　报告题目：基于脉冲神经网络类脑大模型的初步思考

　　

　　报告简介：当前智能算力的功耗问题凸显，迫切需要研究新型低功耗智能计算系统，类脑架构被认为是低功耗计算重要途径。本报告从研究背景出发，首先介绍类脑计算概念和定义，然后结合报告人的研究进展阐述当前阶段做脉冲类脑大模型关键科学技术问题，以及为什么其可能成为一个有潜力的研究方向。

　　

　　张治国，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院教授，博导，国家级青年人才专家，鹏城实验室双聘研究员。他的主要研究方向是神经信号处理、脑机交互和认知情感计算。他面向情感障碍和认知障碍等重大脑疾病，发展智能精准的神经解码算法和调控技术，开发个体化的诊疗和康复系统。他已发表期刊论文百余篇，编著一本脑电处理书籍（中英文版），承担过20余项国家、省市、香港和新加坡的科研项目，获教育部自然科学奖一等奖和北京市自然科学奖二等奖，入选斯坦福大学的全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。

　　

　　报告题目：面向个体化神经解码与调控的脑电信号智能分析

　　

　　报告摘要: 脑电信号蕴含着丰富的大脑功能信息，被广泛用于生理心理状态的评估和引导神经调控。但是脑电信号的个体差异性、非稳态性和标签模糊性为神经解码和调控带来诸多问题（如解码模型泛化能力差，调控效果个体差异大等），严重限制了脑电解码调控应用的准确性和泛化性。为了克服脑电处理中的上述问题，我们基于先进的人工智能技术发展了一系列脑电信号智能处理算法，实现对情绪、认知和语言的精准解码和对于感知认知的个体化调控。本报告将进一步介绍个体化神经解码和调控的一些医学应用，如阿尔茨海默症的早期筛查和情绪障碍的闭环神经反馈。

 

　　许敏鹏，讲席教授，天津大学医工院副院长，长江学者，国家优青科学基金获得者，“强国青年科学家”称号获得者，IEEE senior member，主要研究方向为脑-机接口，研究成果入选国家“十三五”科技创新成就展。以第一作者或通讯作者在Science Advances、Engineering、NeuroImage、IEEE TBME、JNE等国内外脑-机接口与神经工程领域重要学术期刊或会议集发表论文80余篇，获中国、美国授权发明专利40余项。作为技术负责人开发脑-机接口综合性开源软件MetaBCI，作为骨干参与研制“天宫二号”在轨脑-机接口系统、人工神经康复机器人系统、“脑语者”芯片等。目前任中国脑机接口产业联盟数据与基础软件工作组主席、总体工作组副主席等。

　　

　　报告题目：无创脑机接口发展与挑战

　　

　　报告摘要：脑机接口在大脑与计算机之间建立起直接的信息通路。根据电极的放置位置，可将脑机接口分为有创与无创两种类型。当前的有创脑机接口获取的脑电信号质量高、系统性能高，但是植入电极需做开颅手术、有感染风险。无创脑机接口具有安全、低成本、可监测大规模神经活动的优势，但是由于头皮脑电信噪比低、空间分辨率低，导致系统性能较差。因此，无创脑机接口的一个重要发展方向就是提高头皮脑电的采集与解析分辨率。本次报告围绕无创脑机接口的发展与挑战进行介绍。

　　

　　来源：CSIG脑图谱专业委员会