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IEOCA 2025:可信·融合·落地 共探AI驅(qū)動的下一代產(chǎn)業(yè)變革

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當(dāng)“科學(xué)智能”正以前所未有的深度與廣度重塑全球科研范式之際,行業(yè)關(guān)注點正從“AI能做什么”轉(zhuǎn)向更本質(zhì)的問題——AI如何真正成為可信賴、可執(zhí)行、可落地的生產(chǎn)力。在此背景下,11月22日于香港舉辦的國際信息工程、光學(xué)與計算機應(yīng)用會議(IEOCA 2025),以“融合·可信·落地”為核心理念,聚焦數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論、多模態(tài)感知技術(shù)、邊緣智能架構(gòu)與可控AI系統(tǒng)等關(guān)鍵方向,搭建起連接前沿學(xué)術(shù)探索與產(chǎn)業(yè)實踐落地的高價值對話平臺。

作為橫跨信息工程、光學(xué)科學(xué)與計算機應(yīng)用三大領(lǐng)域的國際性學(xué)術(shù)盛會,IEOCA始終致力于推動底層技術(shù)融合創(chuàng)新。本屆會議特別強調(diào):在大模型熱潮之后,真正能改變生活與產(chǎn)業(yè)的下一輪技術(shù)革命,將誕生于物理世界感知能力、信息處理架構(gòu)與智能決策機制的深度協(xié)同之中。為此,IEOCA 2025不僅設(shè)置了多場高水平學(xué)術(shù)演講,更通過產(chǎn)學(xué)研工作坊和圓桌討論的形式,邀請學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界與投資方共同研判技術(shù)轉(zhuǎn)化路徑與商業(yè)化前景,推動信息工程、光學(xué)感知與智能計算的深度融合,加速下一代可信AI的產(chǎn)業(yè)落地。

IEOCA 2025諸位專家 學(xué)者合影

全球頂配陣容云集香港,打造跨域協(xié)同的高含金量平臺

香港擁有國際化的科研生態(tài)、活躍的資本流通機制、開放的創(chuàng)新環(huán)境,以及貫通中西的獨特應(yīng)用場景。作為連接全球前沿科研與亞洲最大產(chǎn)業(yè)體系的交匯點,香港正成為推動人工智能躍遷的重要力量,因此IEOCA 2025備受各界關(guān)注。此次會議獲得了香港人工智能研究所(HKRIAI)的權(quán)威支持,匯聚了來自全球頂尖學(xué)者、企業(yè)領(lǐng)袖與學(xué)術(shù)先鋒,不僅促成了一場從理論突破到商業(yè)實踐的深度對話,更架起了全球人工智能創(chuàng)新生態(tài)與亞洲產(chǎn)業(yè)落地之間的關(guān)鍵橋梁,進一步彰顯香港作為亞太地區(qū)AI與信息科技“思想策源地”的獨特價值。

“讓AI既聰明又透明,是通往可信智能的關(guān)鍵一步。”——張立明教授

在題為《基于隨機自適應(yīng)傅里葉分解的高光譜圖像分類深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計》的演講中,澳門大學(xué)助理教授張立明系統(tǒng)闡述了其團隊如何融合經(jīng)典信號處理理論與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)。她指出,傳統(tǒng)AI高度依賴海量標(biāo)注數(shù)據(jù),而遙感、醫(yī)療等高光譜場景中,數(shù)據(jù)獲取成本高、標(biāo)注專業(yè)性強,嚴(yán)重制約模型泛化。為此,團隊創(chuàng)新引入“自適應(yīng)傅里葉分解”(AFD)——一種具解析表達式、可動態(tài)選擇最優(yōu)基函數(shù)的稀疏表示框架。該方法無需反向傳播即可提取高判別性特征,在多個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)少樣本條件下的領(lǐng)先性能,且模型參數(shù)少、結(jié)構(gòu)透明、易于與擴散模型等新技術(shù)融合。張教授強調(diào):“這不僅是技術(shù)優(yōu)化,更是通往可信人工智能的必經(jīng)之路。”

澳門大學(xué)助理教授張立明

“真正的智能,是讓設(shè)備像人一樣理解、推理并行動。”——倪卓嫻教授

香港大學(xué)副教授倪卓嫻發(fā)表了題為《面向智能應(yīng)用的邊緣通用智能》的演講,她指出,人工智能正從專用模型邁向具備理解、推理與生成能力的通用智能(AGI),而將其部署于網(wǎng)絡(luò)邊緣將成為未來關(guān)鍵方向。

倪教授強調(diào),邊緣智能可大幅降低通信開銷并保護隱私——在智慧醫(yī)療、城市與家居等場景中,敏感數(shù)據(jù)無需上傳云端即可本地處理。其團隊開發(fā)的“NoteIt”系統(tǒng)利用多模態(tài)大語言模型,能從教學(xué)視頻自動生成結(jié)構(gòu)化、可定制的筆記,顯著提升學(xué)習(xí)效率。此外倪教授還介紹了智能水表監(jiān)測、空氣污染感知等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,驗證了邊緣智能的實用價值,并呼吁學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界協(xié)同推進輕量化模型與邊緣協(xié)同機制,加速構(gòu)建“端側(cè)可用、安全可信”的下一代智能生態(tài)。

香港大學(xué)副教授倪卓嫻

“技術(shù)的價值不在于算法,而在于能否解決真實痛點。”——付紅教授

香港教育大學(xué)付紅教授在《多模態(tài)智能傳感及其應(yīng)用》報告中,分享了團隊十年來在特殊教育與健康干預(yù)領(lǐng)域的成果。受兒子斜視診療經(jīng)歷啟發(fā),她開發(fā)出基于普通攝像頭的智能斜視篩查系統(tǒng),將原需四人協(xié)作的流程簡化為單人操作,目前已進入醫(yī)療器械認(rèn)證階段。團隊進一步拓展至ADHD兒童行為干預(yù),通過集成運動傳感器的智能腰帶,實時識別異常課堂行為并發(fā)出隱蔽振動提醒,結(jié)合正向激勵機制,在40名兒童中驗證顯著改善效果。針對書寫困難,團隊構(gòu)建融合眼動追蹤、壓力傳感與視頻分析的智能平臺,基于300余名小學(xué)生數(shù)據(jù)建模,發(fā)現(xiàn)專注力、坐姿穩(wěn)定性與運筆流暢度為核心影響因素,并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)媲美資深教師的自動評估。付教授表示,希望以低成本、高可用的技術(shù),讓每個有特殊需要的孩子獲得及時、科學(xué)的支持。

香港教育大學(xué)教授付紅

“工業(yè)AI不是炫技,而是讓知識可執(zhí)行、系統(tǒng)可信賴、價值可落地。”——王牟江山 教授

在產(chǎn)學(xué)研工作坊及圓桌討論中,哈爾濱工業(yè)大學(xué)產(chǎn)業(yè)教授兼開鴻副總裁王牟江山深入剖析工業(yè)智能化的核心挑戰(zhàn)。他指出,當(dāng)前工業(yè)場景雖擁有海量運營數(shù)據(jù),卻普遍存在“數(shù)據(jù)沉睡”與“知識斷層”——企業(yè)不知如何利用數(shù)據(jù),而通用大模型又難以理解行業(yè)邏輯。對此,開鴻提出“可執(zhí)行知識驅(qū)動AI”架構(gòu):首先通過本體論(Ontology)對制造、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化知識進行建模,構(gòu)建包含實體、關(guān)系與邏輯規(guī)則的工業(yè)知識圖譜;再將其嵌入向量空間,結(jié)合檢索增強生成(RAG)機制,使AI在回答問題時能動態(tài)調(diào)用最相關(guān)的上下文知識,從而提升決策準(zhǔn)確性與可審計性。王教授強調(diào):“在工業(yè)場景,一個錯誤答案可能引發(fā)災(zāi)難。因此,我們必須走向白盒化、可控化。”他還介紹了開鴻主導(dǎo)的OpenCarbon開源智能系統(tǒng)生態(tài),致力于打造自主可控的“端-邊-云”數(shù)字底座,目前已匯聚1500名研發(fā)人員,累計貢獻代碼超410萬行。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)產(chǎn)業(yè)教授兼開鴻副總裁王牟江山

圓桌熱議AI未來五年:機器人、自動駕駛與可控智能成關(guān)鍵賽道

在URS AI創(chuàng)始人趙嘉寶主持的“未來五年AI發(fā)展趨勢”圓桌討論中,與香港人工智能創(chuàng)新協(xié)會副主席Alyssa Lee和開鴻科技研發(fā)副總裁王牟江山教授展開對話。結(jié)合自身經(jīng)驗對于AI行業(yè)的洞察,趙嘉寶認(rèn)為,當(dāng)前AI已邁過基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備期,正進入應(yīng)用爆發(fā)臨界點,而真正的瓶頸在于跨學(xué)科知識整合與人才協(xié)同——這也正是最大機遇所在。同時,趙嘉寶強調(diào)邊緣計算硬件的重要性,認(rèn)為本地化智能可讓用戶自主掌控敏感數(shù)據(jù),是實現(xiàn)安全與創(chuàng)新平衡的關(guān)鍵。

參會學(xué)者在會議間隙熱情討論

圓桌論壇嘉賓:URS AI創(chuàng)始人趙嘉寶(左) 王牟江山教授(中)香港人工智能創(chuàng)新協(xié)會副主席Alyssa Lee(右)

Alyssa Lee表示,機器人技術(shù)因基礎(chǔ)模型與邊緣計算融合迎來突破,企業(yè)級AI正通過明確ROI加速落地,自動駕駛Robotaxi有望在未來幾年大規(guī)模商用。王牟江山教授則聚焦工業(yè)場景,提出穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全與成本是三大障礙,主張構(gòu)建可解釋的“知識層”而非依賴黑箱訓(xùn)練,并看好AI在制造、醫(yī)療和交通領(lǐng)域的深度變革。三位嘉賓一致認(rèn)為:唯有打通“高質(zhì)量數(shù)據(jù)—可控算法—安全硬件—有效治理”閉環(huán),AI才能釋放真實價值。

IEOCA 2025傳遞出了明確的共識:AI的下一程,已在真實世界的穩(wěn)健落地,驅(qū)動可持續(xù)的未來!

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