BIM建筑网2025年9月21号上午，“图学感知与认知计算” 分论坛在湖北武汉成功召开。会议由中国图学学会可视化与认知计算专业委员会召集，大连理工大学教授杨鑫、中国科学院自动化研究所副研究员魏子麒、浙江工商大学研究员董建锋共同担任召集人，统筹本次论坛的学术交流与议题研讨工作。
本次论坛由中南大学教授夏佳志、中国科学技术大学教授杨勋、中山大学教授任文琦、中国科学院计算技术研究所副研究员魏子麒共同主持。
武汉大学教授、计算机实验教学中心主任王正，以《视觉隐匿感知与对抗》为题，他系统阐述了计算机视觉与人工智能在多模态感知、隐私保护、异常检测和医学影像分析等领域的最新进展。王正教授围绕视觉信息处理中“隐匿”与“对抗”两大核心，既探讨了如何从复杂数据中挖掘隐藏信息，也介绍了防御恶意攻击的技术手段。之后，王正教授重点介绍了几何-语义联合表征学习、视频异常检测等多个研究方向的最新成果，多项技术已成功应用于工业控制、安防监控等领域展现出显著的产学研融合潜力。他强调应加强跨学科合作与国际交流，支持青年学者成长，推动学术界与产业界联动，构建更安全、可靠、可解释的视觉智能系统。报告不仅展示了我国在相关领域的前沿实力，也为未来技术发展与应用提供了重要参考，引发与会专家的广泛关注和积极反响。
王正教授作报告
武汉大学计算机学院教授王中元，以《人脸识别与深度鉴伪》为题，系统介绍了人脸识别与深度鉴伪技术的最新进展。王中元教授指出，该技术已广泛应用于金融、政务、安防及电子商务等领域，成为数字化治理的重要支撑，但仍面临口罩遮挡、光照变化和深度伪造等严峻挑战。针对口罩遮挡导致识别率下降的问题，王中元团队提出PLFace渐进式学习与UDA无标签数据辅助方法，有效提升模型泛化能力。在深度伪造检测方面，团队创新采用空域频域伪影分析、隐身份驱动及渐进建模等方法，显著增强了检测鲁棒性和可解释性。王中元教授强调，需加强跨学科合作、高质量数据集建设和法规配套，以应对技术挑战。其多项成果已实际应用，为我国人脸识别与安全鉴伪发展提供了关键支持，为构建可信人工智能系统指引了方向。
王中元教授作报告
浙江大学计算机科学与技术学院求是特聘/长期教授、博士生导师、长江学者巫英才，兼任计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室副主任。他在《大模型驱动的可视分析系统智能构建》报告中指出，可视分析技术是支撑科学研究、智慧城市、军事及先进制造等领域大数据决策的关键，也是国际竞争焦点，但目前面临流程复杂、知识依赖度高和开发周期长等瓶颈，全链路智能化仍受意图理解模糊、知识融合不足和结果验证困难三大挑战制约。针对这些难题，巫教授团队提出了多项创新方法：ChartGPT用自然语言生成图表，ReSpark复用历史分析自动生成报告，Xavier结合数据上下文提升代码补全能力，GraphTide以嵌套图清晰呈现复杂文本，ViseGPT通过语义对齐和自动测试修正代码错误，显著提升了系统智能与构建效率。巫教授强调未来需加强多模态输入、动态知识注入和可视化验证等技术攻关，拓展跨领域应用，并推动开源生态建设。
巫英才教授作报告
西南大学人工智能学院院长、二级教授段书凯，作了题为《多任务主动域自适应入侵检测算法及图像处理中的应用》的报告。他系统介绍了其团队在智能制造、金融科技和智能安防等领域的研究成果。重点包括：智能机器人三维切割装备通过结构与控制优化显著提升制造效率；海上小目标检测系统融合特征增强与注意力机制，平均正确率达98.9%；金融大模型应用实现风险预警准确率近100%，部分场景效率提升超50%。针对入侵检测中的领域自适应挑战，团队提出多任务联合主动学习框架，结合扩散模型与不确定性估计，有效提升跨场景检测性能，在细粒度多类别任务中取得重要进展，相关技术已应用于安防和工业智能场景。段书凯教授强调，跨学科合作与持续优化对推动AI行业落地至关重要。团队多项成果已产业化，为智能制造、智慧金融及国家安全提供了核心支撑，受到与会专家广泛关注与好评。
段书凯教授作报告
“图学感知与认知计算”分论坛，精准契合了当下人工智能技术不断重塑视觉感知领域的发展趋势。论坛不仅汇聚了来自学术界与产业界的顶尖专家学者，更通过跨领域的思想碰撞，集中展示了视觉计算在理论探索与前沿应用中的最新成果。这些成果的分享，不仅拓展了人工智能在图像理解、语义建模、人机交互等方面的学术纵深，更为社会治理、隐私保护、公共安全等现实场景提供了可落地的技术支撑。在更高的层面上，论坛还引导人们思考如何将智能视觉计算与大规模智算体系深度融合，以实现从“感知”到“认知”的全面跃升。由此，论坛不仅是知识交流的平台，更成为推动智能视觉计算高质量发展的强大引擎，为智算时代构建更加智能、安全与可持续的社会贡献力量。
