2025年4月20日，由中国人工智能学会（CAAI）主办、CAAI 人工智能基础专委会承办的CFAI走进高校@南京大学报告会在南京大学成功举办。

本次报告会由南京大学人工智能学院教授钱超、南京大学计算机学院教授姚鹏晖主持。会议伊始，钱超教授向大家介绍了报告会的主题和与会专家，并对各位专家学者的到来表示热烈欢迎和衷心感谢。随后，CAAI 人工智能基础专委会主任、北京航空航天大学教授李昂生为报告会致辞。

李昂生教授致辞

钱超教授主持

本次报告会邀请了CAAI 人工智能基础专委会主任、北京航空航天大学教授李昂生，西北工业大学网络空间安全学院院长王震，东南大学教授李新德，中国科学院计算技术研究所研究员陈薇，上海交通大学副教授王韫博，南京大学副教授叶翰嘉对人工智能领域学术前沿进行汇报。

报告环节，李昂生教授作题为《谋算智能：模型、原理与方法》的报告。报告指出，当前人工智能技术主要基于计算的数据驱动技术，这种技术被形容为“有算无谋”，即侧重于计算而非策略或深层次的智能理解。报告强调，要真正理解和发展智能，我们必须超越纯粹的算力，探索智能的本质——即“谋”的部分。这包括全局的策略规划和局部的计算执行，即“先谋后算”的智能策略。这种策略的核心在于如何将信息科学的概念（谋）与物理世界的科学概念（算）有效结合。报告提出，智能的定义可以归结为信息处理，即智能等同于信息。这一观点澄清了智能本质的理解，并为人工智能的研究提供了新的方向。此外，报告还介绍了孙子模型，这是一种基于信息科学原理的人工智能模型，以其理论的完整性、可解释性和效率性，为未来的人工智能发展奠定了坚实的基础。

李昂生教授作报告

王震教授为大家带来题为《低空智能无人与反无基础理论、技术及装备》的报告。报告深入探讨了低空智能无人与反无系统的技术挑战与创新解决方案。报告强调，在极端环境中，智能边界的突破是确保系统有效运行的关键。面对环境适应性差、反应策略单一和协同操作局限等挑战，报告提出了六项创新技术，包括认知增强、博弈决策和跨域协同等，旨在提升系统的环境适应能力和决策智能。通过这些技术的应用，智能无人与反无系统将从被动应对转向主动适应，实现全面升级。这不仅为应对复杂低空威胁提供了可靠保障，也为无人系统的协同发展和经济创新打下了坚实基础。

王震教授作报告

陈薇研究员作题为《探索可信机器学习》的报告，深入探讨了大模型时代机器学习技术的快速发展及其面临的可信问题，介绍了在建立深度学习的可信理论框架和结构嵌入以缓解维度灾难问题方面的研究尝试。这些研究涵盖了优化的隐式正则效应、不变空间的学习方法、优化器的收敛性，以及结构因果模型和数据生成机制的鲁棒性等，旨在提升机器学习模型的理论基础和实际应用的可靠性。

陈薇研究员作报告

王韫博副教授作题为《开放世界有模型强化学习的若干问题研究》的报告，报告探讨了在开放环境中应用有模型强化学习（MBRL）的挑战，介绍了几项创新研究，旨在提高决策预见性、噪声鲁棒性，并解决特定的技术难题。这些研究通过不同的技术手段，例如状态转移的解耦、跨域模拟优化、视频数据的策略迁移，以及长/短时状态推演，有效地提升了模型的表现和应用范围。这些成果已在顶级学术期刊和会议上发表，并在实际应用中表现优异，显示出有模型强化学习在处理复杂环境任务中的巨大潜力。这些研究不仅推动了理论的进步，也为实际应用提供了可行的解决方案，为未来的发展奠定了坚实基础。

王韫博副教授作报告

叶翰嘉副教授作题为《基于元表示的预训练模型复用》的报告，报告深入探讨了预训练模型在机器学习领域的广泛应用及其重要性，特别是如何高效地复用这些模型以适应具体任务。随着预训练模型数量的大幅增加，合理地选择和复用这些模型不仅可以高效利用现有资源，还能显著提升目标任务的模型质量，同时降低计算和存储成本。报告提出了一种创新的预训练模型选择框架，该框架能够基于目标任务的文本描述或少量标注样本来刻画任务特性，从而从众多可用的预训练模型中高效地选择出最适合当前任务的模型。该框架通过学习预训练模型和任务的元表示，并进行表示匹配，能够快速定位出在零样本分类或微调后表现最优的模型，实现了选择效率与准确率的优化平衡。此外，该框架已被有效应用于图像分类、时间序列分析、多模态视觉-语言模型和大语言模型等多种类型的模型选择。这一方法不仅推动了预训练模型技术的发展，也为机器学习模型的部署和应用提供了新的视角和工具。

叶翰嘉副教授作报告

李新德教授作题为《机器人场合认知关键技术》的报告。报告关注了机器人技术的重要发展趋势，即从传统的“工具”角色向“伙伴”角色的转变，以及这一转变中的关键技术挑战和进展。随着机器人被广泛应用于日常生活和工作环境，它们正面临着从结构化环境到非结构化环境，从简单任务到与人类互动和协作的复杂任务的转变。这要求机器人不仅要执行预定程序，还需要具备深度理解和自主决策的能力，以适应动态变化的环境和需求。报告特别强调了场合认知的重要性，它是使机器人能够进行个性化服务和适应不同环境的核心技术。场合认知涵盖了对人物、环境和情境的多维感知与理解，使机器人能够根据不同场合的具体情况做出适应性决策，并可靠地执行任务。报告从自然人认知和场所认知两个方面探讨了这一技术的关键点和实现方法，指出这是机器人技术由“自动化”向“认知化”跨越的标志。此外，报告还指出，随着技术的进步，未来的机器人将更加智能和自适应，能够更好地理解和响应人类的需求，实现真正的人机共融。这不仅将推动机器人技术的发展，也将极大地扩展机器人在各行各业中的应用前景。

李新德教授作报告

科学出版社孙力维做题为《人工智能基础理论希望初步系列研究专著》报告，报告展示了出版社在人工智能基础理论领域的出版成果，旨在支持和推动该领域的教育和研究。通过此次介绍，参会者对科学出版社的贡献及其在推广科学知识方面的努力有了更深刻的理解。

科学出版社孙力维作报告

圆桌论坛环节由叶翰嘉副教授主持，与参会学者就人工智能的热点话题进行探讨。参与讨论的专家包括中国科学院计算技术研究所研究员陈薇（左一）、东南大学教授李新德、魏秀参（左二、右一）、北京航空航天大学教授李昂生（左三）以及上海交通大学副教授王韫博（右二）。他们就大模型的极限、人工智能的局限性、通用人工智能的概念以及人工智能发展的根本问题和未来路线图进行了广泛讨论。

圆桌论坛

CFAI走进高校@南京大学报告会为研究人员搭建了科研互动的平台，促进了相互之间的学术交流。未来，CFAI将与各高校联合发挥平台作用，持续开展该类型活动，提供更多学术交流渠道。

参会嘉宾合影