2026年2月3日，中国科学院合肥物质院智能所与中国图象图形学学会共同主办的2026中国图象图形学学会-黄山论坛（第三期）在科学岛会议中心隆重召开。论坛以“前沿探索与创新驱动”为核心，紧密围绕人工智能与图象图形学领域的颠覆性前沿方向，为培育未来产业新动能、塑造发展新优势提供核心科技动力与可持续的创新智慧。来自全国顶尖高校与研究机构的10位专家学者，围绕大模型、智能感知、工业智能等研究领域展开深度分享。
中国科学院合肥物质院副院长阚瑞峰，智能所党委书记邓国庆，中国图象图形学学会副监事长、中国科学技术大学俞能海教授，中国图象图形学学会副秘书长、合肥工业大学贾伟教授，中国图象图形学学会合肥中心主席、安徽大学汤进教授，中国图象图形学学会合肥中心副主席、中国科学技术大学张卫明教授出席大会。智能所智能感知中心主任宋博研究员（会议主席）主持活动。
阚瑞峰、俞能海、张卫明分别致辞，他们充分肯定中国图象图形学学会合肥中心成立以来所取得的显著成效与影响力，并强调合肥作为综合性国家科学中心，依托其重大科技基础设施与创新生态，为人工智能、机器人等前沿研究提供了坚实支撑；表示“黄山论坛”坚持打造“小而精”的高端学术交流平台，期望与会者能通过对话建立联系、凝聚共识、共同凝练未来技术方向、挑战理论极限、探索创新路径，为推动我国人工智能与图像图形学的融合发展注入新的动力。
在随后的学术报告环节，10位专家学者围绕大模型、智能感知、具身智能等前沿议题奉献了精彩报告。
南京邮电大学刘青山教授作了题为《三维点云表征学习方法研究》的报告。报告围绕LiDAR 点云数据的精细标注过程成本高、周期长等问题，从数据驱动的视角出发，系统探索了在无标注条件下引入图像先验知识的激光雷达表征学习研究工作，这些工作为构建高效、可扩展的激光雷达感知系统提供了新的研究思路与技术路径。
北京邮电大学马华东教授作了题为《视频物联网技术演进及未来展望》的报告。报告阐述了视频物联网作为新型信息基础设施的概念与技术演进，重点分析了在人工智能时代下面临的云边端协同计算、智能系统运维与智能服务生态等关键挑战与未来研究方向。
江南大学吴小俊教授作了题为《黎曼流形上的人工智能》的报告。报告介绍了如何在黎曼流形上建立深度学习算法。首先从工程计算角度对黎曼流形的基本概念和方法论简单介绍；然后给出黎曼流形上深度学习算法建立的思想和方法，同时介绍这些方法的应用。
安庆师范大学/北京大学查红彬教授作了题为《具身视觉与SLAM：在线学习的途径》的报告。报告围绕基于在线学习的SLAM问题，并探讨了通过在线学习方法提升视觉系统在复杂真实场景中的自适应性与泛化能力，介绍了在动态SLAM、全景重建等方面的最新尝试。
上海大学张新鹏教授作了题为《从深度模型确权到AIGC溯源》的报告。报告针对大模型在不同领域面临的各种风险问题，系统梳理了利用模型水印技术进行深度模型版权保护和AIGC生成内容溯源的研究进展、核心问题与未来挑战，以应对模型窃取与虚假信息传播等风险。
南京大学曹汛教授作了题为《脑启发视觉信息表征与编码研究》的报告。报告从人脑视觉系统模型出发，提出了频率无偏的高效类脑视觉信息表示方法，搭建了光学元件与解码算法联合优化的新型类脑成像系统，构建了统一多模态数据处理和多任务决策的类脑编码引擎。
哈尔滨工业大学俞俊教授作了题为《面向低空具身智能体的多模态感知与自主决策》的报告。报告基于低空自主智能无人机在低空经济快速发展的应用背景，针对其在复杂环境中的感知精度、自主导航与控制决策能力仍面临的诸多挑战因素，系统梳理低空具身智能的最新研究进展，并探讨未来的发展趋势与关键技术路径，为提升系统的智能化水平围绕多模态感知、自主决策等关键技术持续开展深入研究。
中国科学院合肥物质院智能所宋博研究员作了题为《智能机械研究所在人工智能前沿技术的探索》的报告。报告围绕“端到端的人工赋能技术”，系统展示了智能所在智能机械臂、人形机器人、智驾大模型、农业垂直大模型等多个方向的代表性研究成果与布局。
中国科学院大学蒋树强教授作了题为《开放环境下的视觉导航》的报告。报告深入探讨了开放场景、开放目标及动态变化给具身导航带来的挑战，分享了基于场景记忆、功能推理、自适应学习与多目标导航的最新进展，并介绍具身导航从虚拟到真实环境的适配并给出演示。
浙江大学吴飞教授作了题为《生成式垂直领域大模型：由通到专的实践和思考》的报告。报告剖析了生成式大语言模型的关键技术路径，同时介绍了以高质量教材级语料打造的智海系列学科垂直领域大模型“智海三乐”和“智海-录问”，并且对垂直领域大模型和AI智能体等未来发展进行了思考。
最后，“黄山论坛”会议主席宋博研究员在总结发言中对与会专家学者的精彩报告表示诚挚感谢，期待与会人员能够建立更深层次更宽领域的紧密链接，建立从基础研究到人才培养、再到技术落地应用的全链条深度交流机制，共同促进我国人工智能与图象图形学领域的创新融合发展。
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