BIM建筑网第十届中国图学大会—学会主办期刊高质量论文分享报告分论坛于2025年9月21日下午在湖北武汉成功召开。分论坛聚焦于图学领域最新学术成果与研究进展的交流，邀请多位期刊论文作者代表作专题报告，分享其在工程图学、智能制图、数字孪生、智能工厂等方向的研究成果与应用实践。通过报告解读与现场讨论，本分论坛旨在搭建高水平学术交流平台，展示前沿论文成果，推动产学研结合与学科发展。
主持人王静研究员主持论坛
分论坛由中国建筑科学研究院有限公司王静研究员主持。王静长期致力于建筑工程CAD与BIM技术研究与应用，是国内建筑业信息化与数字化的重要推动者，现任中国图学学会常务理事兼科普工作委员会主任委员、《土木建筑工程信息技术》期刊主编。
首先，《图学学报》编辑部主任侯晓红对期刊进行了介绍。《图学学报》创刊于1980年，由中国科学技术协会主管、中国图学学会主办，是国内图学领域的重要综合性学术期刊。作为双月刊，该刊主要刊载图像处理与计算机视觉、计算机图形学与虚拟现实、数字化设计与制造、建筑信息模型、工业设计等方面的研究进展与应用成果。期刊由北京大学汪国平教授领衔主编团队，被Scopus、EBSCO、CSCD、中文核心期刊等数据库收录，多次获得中国科协项目支持，是我国图学学科具有较高学术影响力和行业认可度的核心期刊。
侯晓红主任介绍《图学学报》
随后，《工医艺的可视计算（英文）》编辑部副编审宋秀霞介绍了该刊（Visual Computing for Industry, Biomedicine and Art, VCIBA）。期刊由中国科协主管、中国图学学会主办，聚焦计算机图形学与图像成像技术的前沿，涵盖工业制造、生物医学和艺术设计三大领域，刊载理论研究、技术创新与跨学科应用，致力于打造国际化学术交流平台，推动可视计算在相关领域的创新与实践。
宋秀霞副编审介绍《工医艺的可视计算（英文）》
接下来，主持人王静对《土木建筑工程信息技术》主编）期刊进行了介绍。该刊创刊于2009年，由中国科协主管、中国图学学会主办、中国建筑科学研究院承办，是国家一级学术期刊，也是土木建筑领域唯一专注于图学与信息技术融合的专业刊物。期刊主要覆盖BIM、数字化设计、建筑信息技术等方向，2021年影响因子达2.280，在学科期刊中位居前列，并获“RCCSE中国核心学术期刊”认证。该刊被中国知网、万方、JST China等数据库收录，长期主办“BIM国际技术交流会”，累计参会人数超过百万，并持续发布会议论文集和“龙图杯”成果汇编，已成为推动建筑业数字化转型的重要学术载体。
王静研究员介绍《土木建筑工程信息技术》
中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师董迪作了题为《基于个性化对比表征联邦学习的医学图像分割》的报告。他从医学影像分析中的数据隐私保护和多机构数据分布差异问题切入，提出了创新性的个性化对比表征联邦学习（PCRFed）框架。该方法通过引入对比表征学习机制，有效缓解非独立同分布（non-IID）带来的挑战，并通过动态调整本地与全局模型的距离，在不增加通信开销的前提下显著提升模型性能。报告重点介绍了核心加权对比损失函数设计，这一机制既可作为额外正则化手段优化本地分布，又能在整合多中心信息时增强模型稳定性，突破了数据不足与异构分布的瓶颈。实验结果显示，PCRFed在前列腺分割等任务中平均Dice分数提升2.63%，性能优于现有方法，并表现出良好的跨架构适应性。董迪研究员同时结合团队在鼻咽癌预后预测、胃癌隐匿性腹膜转移诊断、术前-术中影像融合以及鼻咽镜图像质量校正等方面的研究成果，展示了人工智能与联邦学习在医疗影像多场景应用中的巨大潜力。报告最后强调，联邦学习为真实医疗场景下实现隐私保护、低通信成本和跨机构协同提供了前瞻性解决方案，也为医工交叉研究开辟了新的发展路径。
董迪研究员作报告
北京工业大学科发院副院长、贵州理工学院校长助理（挂职）、教授刘占省作了题为《基于数字孪生的大跨度钢结构智能化建造关键技术创新及应用》的报告。刘教授团队首次提出了面向智能建造的数字孪生建模理论与方法，构建了考虑时空演化的装配式建筑施工过程建模体系，并探索了基于数字孪生的制造管控与施工精度预测路径。在关键技术方面，研发了复杂空间双曲面赛道线型控制网建立方法，攻克了精密定位、放样安装、检测监测等工程难题，并创新了“水—冰”转换的装配化改造与智能控制技术。团队还开发了复杂条件下冬奥场馆建设的智慧建造云平台，实现了进度、质量、环境和设备运行的实时采集与高效管控。同时，提出了基于GNSS-DTs的体育场馆智能安防理论体系，主编了首部相关标准，构建了智能安防平台。刘教授强调，这些成果已成功应用于北京大兴机场、FAST望远镜、冬奥会国家雪车雪橇中心等百余项工程，三年间创造经济效益逾14亿元，获得国家和国际组织高度认可。报告最后指出，数字孪生融合人工智能、物联网等新技术，为提升钢结构建造的精度与效率、推动建筑业智能化转型提供了重要支撑，也增强了我国在国际工程建设领域的竞争力。
刘占省教授作报告
复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员、博士生导师单洪明作了题为《医学影像基础模型：泛化与统一》的报告。他指出，基础模型在自然图像与语言领域的成功为医学影像AI带来新机遇，但医学影像因模态多样、标注稀缺和域差异大而面临独特挑战，亟需具备更强泛化性与统一化的模型。报告系统梳理了深度学习从专用模型、迁移学习到基础模型的发展过程，并重点介绍了生成式基础模型的前沿探索，包括扩散模型与自回归模型在低剂量CT成像、跨模态合成和图像理解中的应用。团队提出的FoundDiff模型通过显式建模剂量与解剖信息实现高质量重建，并结合超过10万张CT的训练数据集显著提升了泛化性能。报告还展示了IQAGPT系统在医学图像质量评估中的应用，可解释性反事实生成和MediTok医学影像分词器等创新成果，突显了统一表征在跨任务、跨模态中的潜力。单洪明强调，大规模数据驱动、跨学科合作及开放共享是推动医学影像基础模型持续进步的关键。这一方向不仅在前列腺分割、低剂量成像等任务中取得突破，也为未来医学影像的智能化与临床转化提供了新路径。
单洪明研究员作报告
国防科技大学智能科学学院教授、博士生导师罗自荣作了题为《水陆两栖仿生机器人设计与运动控制技术》的报告。他提出“向大自然借智慧”的理念，基于鳐鱼等两栖生物的运动特征，设计了兼具波动鳍与履带的履鳍复合驱动构型，实现了机器人在陆地与水域的高效跨介质运动。报告重点介绍了团队在推进机理、驱动设计、控制策略与实验验证方面的创新成果：提出纵横复合波推进机理，通过理论建模、仿真与实验验证显著提升推力与速度；发明履鳍复合驱动的多模式行走机构，增强了复杂地形适应性；构建双鳍协同控制策略，实现直线、旋转、偏航与沉浮等多自由度运动；研发力速复合自适应控制算法，统一水陆两种环境下的参数配置，突破了传统两栖机器人需要切换推进系统的局限。原理样机实验显示，其陆地最大速度达2.26 m/s，水下最大速度为0.54 m/s，具备优良的跨介质能力与地形适应性。罗教授指出，该成果已发表多篇高水平论文，申请多项专利与软件著作权，未来将进一步拓展至微纳仿生机器人、新能源驱动和柔性材料等前沿方向。该研究不仅在军事、灾害救援与环境监测等领域展现出广阔应用前景，也为仿生机器人设计和智能控制技术的发展提供了重要启示。
罗自荣教授作报告
北京信息科技大学机电工程学院院长、教授苏鹏作了题为《双支链式侧翻辅助装置机构设计与运动学图形表征分析》的报告。他指出，图形作为信息载体在机械设计与机器人领域具有核心作用，既能直观表达复杂信息，又能为机构创新提供理论支撑。报告聚焦于长期卧床患者压疮预防需求，针对现有翻身设备在人机运动协同不足、重心抬升导致滑移及驱动单元笨重等问题，提出了基于运动轨迹图形拟合的创新设计思路。团队研发了由平面连杆驱动的双支链结构侧翻辅助装置，在肩部和臀部分别布置关键支点，实现患者平稳、安全、舒适的翻身。通过D-H法建立运动学模型，开展传动角、工作空间及重心轨迹分析，并结合仿真与实验验证优化了机构性能。报告还展示了压力传感器构建的智能感知系统，能够实时监测卧姿并进行自适应控制，进一步提升设备的人机交互体验。苏教授强调，该研究体现了康复辅具、机器人设计与图学科学的深度融合，不仅拓展了图学理论在医疗器械中的应用边界，也为智能辅具和运动康复设备研发提供了新思路，具有重要的学术价值和社会意义。
苏鹏教授作报告
华中科技大学土木与水利工程学院副院长、教授、博士生导师周诚作了题为《数字图像技术在月面建造结构材料性能检测中的应用探索》的报告。他立足于“利用月壤资源实现月面原位建造”这一前沿难题，指出依赖地球输送建材无法满足大规模月球科研站建设需求，必须发展原位成形与检测技术。报告系统梳理了月面建造材料研究的四大方向，即月壤性质表征、原位成形工艺、结构性能检测和服役性能评价，并结合嫦娥八号任务，强调其对月壤砖制造和力学性能验证的推动作用。针对月面检测受无人操作、样品稀缺和极端环境限制的挑战，周教授重点介绍了新型检测手段：包括基于3D-DIC的全场应变监测、CT扫描结合数字孪生预测抗压强度，以及SEM与纳米压痕技术揭示矿物相力学差异。实验表明，1050℃是月壤砖的最佳烧结温度窗口，抗压强度可达115 MPa。报告还分享了团队计划在空间站开展舱外暴露实验，以评估材料在极端环境下的长期服役性能。周教授指出，数字图像技术生成的海量数据为人工智能驱动的科学研究提供了新机遇，其方法不仅适用于月面建造，也可推广至深海、极地等极端环境材料研究，对未来载人登月和月球科研站建设具有重要意义。
周诚教授作报告
广联达科技股份有限公司AI创新院高级算法工程师、北京市人工智能高级工程师蒋灿作了题为《新一代AI驱动的方案设计产品》的报告。他介绍了广联达自2015年起在AI领域的持续布局，并于2024年推出建筑行业大模型AecGPT，构建了从基础模型到行业应用的四层技术架构，覆盖设计、施工等全流程。针对传统建筑设计流程复杂、碎片化的痛点，团队研发了新一代智能设计工具“Concetto”，集成AI灵感渲染、AI智绘立面、AI智能彩总及AI设计助手等核心模块。报告重点展示了基于扩散模型的高质量建筑渲染、分区融合技术对多尺度空间设计的优化，以及多Agent协同的设计助手在建模、成本估算与规范查询中的应用。通过建模Agent的闭环工作流，系统能够从模糊需求实现自动化建模与实时渲染，大幅提升设计效率。蒋灿强调，Concetto旨在让设计师摆脱繁琐事务，回归创意本源。目前该产品已在多家大型建筑设计院落地应用，获得“提升设计价值、赢得甲方信任”的积极评价。报告最后指出，生成式AI与行业大模型的结合，将推动建筑行业数字化转型与人机协作模式创新，展现出广阔的发展前景。
蒋灿工程师作报告
中南大学计算机学院博士研究生赵鑫作了题为《Graph visualization efficiency of popular web-based libraries》的报告。她围绕节点-连接图在复杂网络分析中的核心作用展开，指出其在社交网络、生物信息学、知识图谱等领域均具有广泛应用价值。赵鑫系统比较了D3、ECharts、G6等7种主流Web图可视化库在封装机制、布局算法与渲染方式上的差异，揭示了这些差异对性能表现的深远影响。研究通过覆盖100至20万节点、点边比1:1至1:10的481个数据集实验，全面评估了各库在不同规模与密度条件下的渲染效率与帧率表现。结果表明，D3-WebGL在大规模高密度图下展现出最优性能，适合复杂结构的高效渲染；而ECharts与G6更适用于中小规模数据和快速开发场景。报告还强调，结合布局优化、核心资产识别和社区检测等方法，图可视化不仅提升了科研与工程效率，还在网络安全领域支持了黑灰产网络关键链路的识别与案件侦破。研究团队同时发布了多个公开数据集，为学术研究和工业实践提供了标准化测试基准和应用资源。赵鑫最后指出，应根据任务特征和用户需求合理选择工具，以降低试错成本、提升应用效率，从而推动图计算和可视化在跨学科场景中的落地应用。
赵鑫博士研究所作报告
中国科学院深圳先进技术研究院科研助理张小峰作了题为《PlaqueNet: 基于深度学习的冠状动脉斑块分割模型研究》的报告。他指出，冠状动脉斑块是导致动脉粥样硬化性心血管疾病的主要病因，精准分割与早期检测对于风险评估和临床诊疗至关重要。针对传统方法复杂度高、精度不足以及现有主流深度学习模型（如FCN、Deeplabv3）易出现欠分割或过分割的问题，团队提出了创新性的PlaqueNet模型。该模型融合AResNet残差网络以增强多尺度特征提取能力，引入DASPP-BICECA模块扩大感受野并保持分割连续性，同时结合BINet模块与联合损失机制优化模型训练。实验结果表明，PlaqueNet在冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像任务中取得了显著优势，IoU达87.37%、Dice系数93.26%，均显著优于对比算法。此外，模型在精度、召回率和F1分数等多项指标上也表现突出。报告进一步指出，当前方法主要基于二维切片训练，未来有望结合三维斑块数据与多模态影像以提升分割精度。该研究不仅为斑块的智能识别与量化提供了新思路，也展示了人工智能技术在心血管疾病防治中的应用潜力和临床价值。
张小峰科研助理作报告
上海建工集团信息总监、羿云科技董事长余芳强博士作了题为《施工工艺数字表征与智能深化设计实践》的报告。余博士首先介绍了上海建工在数智赋能方面的总体设想与团队建设，提出了覆盖作业层、项目层、企业层和行业层的“点—线—面—体”协同发展架构，描绘了建筑业数字化转型的系统框架。在施工工艺数字表征方面，报告强调应以计算机可理解的方式精确描述物理世界，通过命名实体、属性及其关系构建工艺数据链，支撑软件工程师对复杂工艺的精准理解。例如，钢筋接头位置的数字化公式化表达清晰展示了该方法的具体实现。在智能深化设计实践中，余博士重点介绍了基于BIM与工艺数据链开发的智能工具：利用遗传算法优化二次结构墙体排布，有效降低碎砖率并提升材料利用率；基于改进的A*算法优化屋面设备检修路径，显著提高了可达性与施工效率。这些方法已在仁济医院、新华医院等项目中成功应用，缩短施工周期并提升空间利用率。最后，报告展望了施工企业数字化转型的发展方向，指出尽管数字化与智能化是行业必然趋势，但人才匮乏、产业链割裂与核心技术突破不足仍是现实挑战。余博士强调需培养既懂土木工程又精通数智化的复合型人才，并推动BIM与AI、视频监控等技术的深度融合，以实现施工工艺数字化和智能深化设计的持续创新与推广。
余芳强董事长作报告
报告人围绕图学学科的基础理论、技术方法与产业应用展开交流，展示了多项具有代表性的高水平研究成果。其中既包括工程图学课程改革与智能制图工具开发的探索，也涵盖数字孪生驱动的智能制造与智能工厂建设案例，充分体现了图学学科在支撑制造业数字化转型、推动产学研融合方面的重要作用。论坛现场学术氛围热烈，专家学者与参会代表就研究成果的推广应用与未来发展方向展开深入讨论，进一步凸显了图学学会期刊在学术成果传播与学科前沿引领中的平台价值。本分论坛不仅为作者代表提供了展示研究的舞台，也为学界与业界搭建了高水平交流合作平台，对推动学科发展、促进成果转化具有积极意义。
