机器具身交互智能论坛
8月22日（星期五）9：00-11：30
地点: 三楼贵宾厅

简介：
       庄严，教授，博士生导师，IEEE高级会员、CCF高级会员，大连理工大学校学术委员会委员、控制科学与工程学院学术委员会主任，“辽宁省工业装备分布式控制技术创新中心”主任，中国自动化学会机器人专业委员会常委，辽宁省人工智能学会副理事长，入选兴辽英才计划领军人才。长期致力于智能机器人及无人系统面向复杂场景的自主感知、建模、场景理解及自主环境适应领域研究工作，主持及合作完成国家自然科学基金重点/面上项目、重点研发计划及省部级科技项目10余项，发表论文100余篇，授权国家技术发明专利36项，带领团队参与国际标准制定2项。应邀在IEEE CYBER 2018、日本广岛TAOYAKA国际论坛及全国SLAM技术论坛等国内外重要学术会议做大会报告，目前担任IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement等国际期刊编委。已培养博士、硕士毕业80余人，博士后6人。

报告题目： 移动机器人全工况感知及自主环境适应

报告摘要： 

       工作在大范围室外环境中的移动机器人会受到光照变化、动态干扰、场景非结构化等多种因素的影响，这些都对移动机器人的自主环境建模、理解与适应能力提出挑战。随着技术的不断成熟与发展，如何使不同类型的移动机器人在长期运行中完成自主环境建模与场景理解，并适应复杂多变的环境条件是移动机器人领域的研究热点。本次报告重点从多元感知数据获取与融合、大范围地图构建与维护、自主场景理解等移动机器人行为能力的研讨入手，对报告人所带领的实验室在大范围环境建模及自主场景理解方向取得的研究进展进行介绍，并对该领域的研究重点，特别是空地跨域协作领域的发展趋势进行了初步探讨。

简介：
       付莹，北京理工大学教授，博士生导师。2017年入选海外高层次青年人才引进计划。近五年以第一/通讯作者在中科院一区期刊和计算机机学会推荐A类会议发表论文50余篇，授权发明专利30余项。获计算机学会推荐 A类国际会议ICML杰出论文奖（2/4990）和国际会议PRCV最佳论文奖（1/412）。主要从事计算机视觉和计算摄像等相关领域研究，主持国家自然科学基金重点项目等国家级项目/课题10余项，获中国指挥与控制学会科学技术进步奖一等奖等、人工智能学会教学成果奖励计划一等奖、图象图形学会石青云女科学家奖、电子学会青年科学奖等。

报告题目： 基于频域分析的视觉表征学习与场景理解

报告简介： 

       场景理解是具身智能的核心，但现有模型在特征表征与复杂环境适应性上仍存挑战。本报告聚焦于如何通过频域分析，系统性地提升视觉模型的表征学习与场景理解能力。我们从频域视角出发，重塑了卷积、特征融合、注意力机制等神经网络的关键算子，以优化高频细节与低频上下文的表征平衡。该方法不仅能深入诊断并解决深度模型普遍存在频率表征问题，更显著提升了模型在常规场景理解任务，以及在低光等挑战性环境下的性能与鲁棒性。这项工作为构建更精准、稳健的具身智能感知系统提供了理论框架与实践方案。

简介：
       金一，北京交通大学计算机学院教授，博导，CCF杰出会员。担任CCF YOCSEF副主席(25-26)，多媒体专委会、大数据专委会执委等。任国家重点研发计划重点专项专家组委员，主要研究领域包括：多模态数据融合感知、交通视频语义理解、可信行为分析及多媒体隐私保护等。主持国家级、省部级项目10余项，发表学术论文70余篇，ESI高被引论文5篇，其中包括IEEE/ACM汇刊等领域重要期刊和CCF A类会议CVPR，AAAI，ICCV，ICAI，ACM MM等。授权国家发明专利37项，参编国家、行业标准3项。获IEEE Computer Society年度最佳论文奖提名奖等国际论文奖励3项，第五十届日内瓦国际创新发明银奖、2023年中国产学研合作创新与促进奖创新成果二等奖、2024年通信学会科技进步二等奖、铁道学会科技进步二等奖等奖项，入选2023年度北京市轨道交通学会杰出青年人才。

报告题目： 面向复杂交通场景下的模态感知与具身交互：技术与挑战

报告简介： 

        本报告聚焦多模态感知与具身交互智能在智慧交通系统中的关键作用，探讨如何融合视觉、激光雷达等异构感知数据，以提升智能体对复杂交通环境的理解与响应能力。我们提出面向复杂交通场景的多模态协同感知与认知机制，旨在解决异构模态之间的语义鸿沟问题，强化智能体对关键目标、环境结构及动态关系的感知与建模能力。该机制为构建高效、稳健的具身智能体奠定了核心技术基础。结合团队近年来在三维感知、跨模态对齐与融合等方向的研究成果，报告系统梳理了具身智能在智慧交通领域的技术挑战与未来趋势，旨在为构建更加安全、高效、自主的下一代交通系统提供关键支撑与启示。

简介：
       李晓晖，博士学位，中国汽车工程研究院股份有限公司高级工程师，高级专家。长期从事于自动驾驶及车路云一体化方面的研究，主导开研发了车路协同驾驶系统、浮动车自动化道路巡检系统、智能路侧感知系统、路侧传感器自动化部署软件、车联网综合应用平台、车城检测认证平台等产品。主持或参与多项国家及省部级车联网建设与应用及相关技术装备方面课题，形成论文、专利等知识产权20余项，并于2020年和2023年分别获得中国汽车工业和中国智能交通协会科技进步二等奖。

报告题目： 基于车路协同感知的智能汽车高质量数字场景构建与泛化技术

报告摘要： 

       智能汽车与智慧城市协同发展驱动现代交通体系向数字化、智能化、网联化方向实现深度变革，数据已成为车辆交通领域科技创新与产业发展的核心驱动力。车路云一体化可依托车路融合感知构建的全息数字场景，系统性挖掘与泛化生成自动驾驶长尾问题的边缘危险工况，构建以数据驱动为核心的闭环开发验证体系，支撑车辆交通系统的快速迭代与鲁棒性验证，助力行业突破百亿公里测试困境。本次报告围绕多源路侧融合感知全息交通场景数字构建、车路融合感知高精动态场景建模方法和多维场景泛化收敛技术进行介绍，并对已经取得的成果和对行业发展的影响进行了简要探讨。

简介：
       马楠，北京工业大学教授，博士生导师，国家级重大人才工程入选者，青年北京学者(人工智能领域)，国家重点研发计划项目负责人，北京市智能制造与机器人技术创新专项负责人，国家级一流本科课程负责人，担任北京工业大学信息科学技术学院副院长，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理事、副秘书长，CCF杰出会员，研究方向为交互认知、具身智能、无人驾驶和智能机器人。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。带领团队多次在国内外人工智能、无人驾驶比赛中获得冠军，团队成果“无人驾驶云智能交互系统”获第二届中国“AI+”创新创业大赛总决赛特等奖。已在IEEE TRO、TIP、TNNLS、TMM、PR、中国科学.信息科学、ICRA、ACMM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；主编专著和教材5部，其中《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和战略性新兴领域“十四五”高等教育系列教材；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： 人工智能赋能移动农业机器人

报告简介： 

        农业生产亟需智能化升级，以响应国家现代农业发展的战略需求。人工智能，尤其是以计算机视觉和具身智能为代表的前沿技术，正为农业生产方式变革和新质生产力的释放提供强有力支撑。我们围绕温室番茄采摘作业中的感知与交互难题，研发了基于自顶向下融合网络的智能采摘机器人系统，集成作物表型感知、关键点检测与多模态人机交互，实现了高精度、低损伤的自主采摘与作业协同。实际应用表明，该系统能够显著提升采摘效率和作业智能化水平。 本报告将聚焦人工智能与农业的交叉创新，重点介绍番茄智能交互采摘机器人的关键技术突破及其在实际温室场景下的产业化应用成果，探讨智能农机装备对农业现代化的支撑作用与发展前景。