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          大会报告嘉宾

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 潘云鹤院士

个人简介：潘云鹤，中国工程院院士、浙江大学教授。计算机应用专家。原中国工程院常务副院长、浙江大学校长。兼任国家教材委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、中国人工智能产业发展联盟理事长、中国创新设计产业战略联盟理事长、中国战略性新兴产业发展专家咨询委员会副主任、中国图象图形学学会名誉理事长等职。

潘云鹤是中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者之一。他长期从事人工智能、计算机图形学、CAD和工业设计的研究，在计算机美术、智能CAD、计算机辅助产品创新、虚拟现实和数字文物保护、数字图书馆、智能城市和知识中心等领域，承担过多个重要科研课题，创新性地提出跨媒体智能、数据海、智能图书馆、人工智能2.0、视觉知识、多重知识表达等概念，发表多篇研究论文，取得了一系列重要研究成果，多次获得国家科技奖励。
报告题目：视觉知识和视觉智能
报告摘要：一、视觉智能的两类问题
                   二、视觉智能的五大基本任务
                   三、脑神经科学的最新发现支持视觉知识和多重表达的理论
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郑南宁院士

个人简介：郑南宁，工学博士，西安交通大学教授、人工智能与机器人研究所所长、视觉信息与应用国家工程实验室理事长，IEEE Fellow，1999年当选中国工程院院士。

现任中国自动化学会理事长，国际模式识别协会（IAPR）理事会成员，中国人工智能产业发展联盟常务副理事长，中国人工智能教育联席会理事长，科技部新一代人工智能战略咨询委员会专家组副组长，曾任国家高技术研究发展计划（即“863计划”）信息领域首席科学家。

郑南宁教授长期从事计算机视觉与模式识别、人工智能系统及其先进计算架构等研究，建立的视觉场景理解的立体对应计算的Markov模型与视觉注意力统计学习方法成为计算机视觉领域代表性工作。
报告题目：智能机器行为与常识推理
报告摘要：当前人工智能的发展深刻改变了人与物理环境、人与人、人与社会之间的联系与交互方式，智能机器已经越来越多地渗透到我们的社会、文化、经济和政治的各个方面，并已参与到人类的各种活动之中，人与智能机器的交互、混合是未来社会的发展形态。大多数人工智能算法在与人类共存的复杂混合系统中发挥着重要作用，如何分析和刻画这些系统中人-机交互的属性和行为特征，包括合作、竞争和协调，都是至关重要的问题。在社会系统中引入智能机器可以改变人类的行为方式，这是因为智能算法可能会以有意或无意的方式塑造人类行为，并有可能带来意想不到后果。而且，一些智能算法的黑箱特征，使我们很难从可解释的层面去信任AI，这就需要从智能机器“输入-输出”的行为生成的关联去寻找什么样的AI更容易获得人类的信赖，并从AI的角度去感知和评估人类的信任程度。对智能机器行为生成的研究不仅可以提高人类对智能机器的监督和控制能力，并有助于我们构建真实世界的因果模型，以及可信、可解释机器学习的基本框架，也为我们审慎管理人工智能的伦理、法律和安全问题提供政策制定的依据。
 
此外，对当前人工智能而言，解决某些对人类来说属于智力挑战的问题可能是相对简单的，但对看似简单的与真实物理世界交互的行为能力依然很差（常识推理与无人驾驶就属于这类问题）。特别是人类使用较少的数据，就可以在广泛的问题上表现出智能行为，这种智能行为往往是建立在直觉与常识的基础之上。因此，为使机器学习模型产生人类的认知结果，需要其所学特征在一定程度上符合神经生理学实验结果，同时使特征具有数学和语义的解释性，并且使机器具有行为预测、推理和常识学习的能力，这样才能实现一类更加健壮的人工智能系统。
 
本报告讨论智能机器的行为生成、发展与进化，并从常识的心理语言表征出发，探讨如何实现对物体属性或行为预测的常识推理，结合作者团队的研究工作，进一步讨论如何实现复杂、动态、不确定的交通场景下无人驾驶的行为决策。
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高文院士

个人简介：高文，中国工程院院士，现任鹏城实验室主任，北京大学博雅讲席教授，国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国计算机协会会士（ACM Fellow）。
 
曾任第十届、十一届、十二届全国政协委员，国务院学科评议组计算机学科成员，中国计算机协会理事长，计算机学报主编。曾一次获得国家技术发明一等奖、一次获得国家技术发明二等奖、五次获得国家科技进步二等奖，获得“2005中国十大教育英才”称号和中国计算机学会王选奖。
 
主要从事人工智能应用和多媒体技术、计算机视觉、模式识别与图像处理、虚拟现实方面的研究，主要著作有《数字视频编码技术原理》、《Advanced Video Coding Systems》等。在本领域国际期刊上发表论文200余篇，国际会议论文600余篇。
报告题目：超高清视频前沿技术现状与发展趋势
报告摘要：超高清是继视频数字化、高清化之后的又一重大技术革新，同时随着5G技术的兴起，“5G+超高清”将进一步丰富视频业务，催生万亿规模的视频产业应用。超高清是一个超视觉的技术体系，分辨率、动态范围、色域、采样、帧率、视点都极大提升，随之而来的是数据量的急剧增长，给传输和存储带来巨大压力。音视频编解码技术是超高清视频产业发展的基础，也是国际竞争的制高点。我国自主知识产权的数字音视频编解码技术标准AVS历经了二十年的发展，发布了三代标准，支撑了我国数字电视广播从高清到4K超高清、再到8K超高清的快速发展。本报告主要介绍超高清视频前沿技术的进展情况与发展趋势，包括AVS超高清技术的技术创新与应用实践。
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戴琼海院士

个人简介：清华大学教授，中国工程院院士，清华大学信息学院院长，北京信息科学与技术国家研究中心主任，中国人工智能学会理事长。2005年国家自然科学基金委杰出青年。

主要学术方向为成像与智能技术、脑与认知科学，长期致力于该研究领域的理论和关键技术创新，主持承担了科技部重大基础研究973项目、国家基金委重大仪器项目和基金委科学中心项目，成功研制了系列仪器与装备。目前开展的研究包括认知智能、智能光电计算和元宇宙等。
报告题目：人工智能与脑科学
报告摘要：脑科学研究生物的智能机理，为人工智能提供了无尽的源泉。从生物视觉机制到深度卷积神经网络，从神经与突触机制到类脑计算软硬件，脑科学与人工智能的结合产生了诸多划时代的成果。今天，深度学习的崛起为感知智能带来了巨大的发展，在无人系统、智慧医疗、公共安全等领域成效显著。但是我们必须思考，深度学习之后的路在哪里？通向认知智能的道路在哪里？以史为鉴，我们再一次从脑科学中搜寻答案。随着全脑尺度、神经元分辨率动态成像仪器的发展，逐渐揭示了多脑区协同、多类型神经元复合的生物智能新机制，为发展人工智能新理论体系带来了启发。本报告将阐述脑科学与人工智能的关系，总览国际前沿研究布局，并探讨多脑区协同、多类型复合的“异质脑”新架构与关键技术，及其将带来的潜在发展契机。
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王耀南院士

个人简介：王耀南，中国工程院院士，机器人技术与智能控制专家，湖南大学教授,机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任。中国科协委员、中国图象图形学学会理事长、中国自动化学会会士、中国计算机学会会士、中国人工智能学会会士、全国智能机器人创新联盟副理事长、国家自然科学基金委员会专家咨询委员、中国自动化学会常务理事、中国人工智能学会监事、教育部科技委人工智能与区块链技术委员会委员、湖南省自动化学会理事长等。曾任湖南大学电气与信息工程学院院长、机器人学院院长、国家863计划智能机器人领域专家、欧盟第五框架国际合作重大项目首席科学家。

长期从事机器人感知与控制技术教学科研工作，成果获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖4项、国际IEEE机器人与自动化领域“工业应用最高奖”。发表国际IEEE等SCI论文200余篇，出版机器人感知与智能控制等著作15部，获国家发明专利80余项，培养博士70余名（含IEEE Fellow、长江、杰青等）。荣获国家百千万工程人才、德国杰出洪堡学者、全国高等学校优秀教师、全国五一劳动奖章、全国先进工作者、全国创新争先奖、全国教材建设先进个人、湖南省抗击新冠疫情先进个人等荣誉称号。
报告题目：高光谱机器视觉感知技术应用与发展趋势
报告摘要：机器视觉感知作为机器人的“高精密眼睛”，其发展对机器人起着重要的作用。高光谱机器视觉感知具备多模态成像系统与智能分析识别功能，是当前机器视觉领域的研究前沿。报告将从研究背景与意义、研究现状与面临挑战、关键技术等方面介绍高光谱机器视觉感知技术应用。首先，以智能机器人在高端制造过程中面临的感知手段有限、测量检测精度低、缺陷样本数量少等挑战为牵引，介绍了高光谱机器视觉研究的总体技术路线与关键科学问题，包括高速高精快照式成像、无监督异常检测方法、跨场景模型部署等方面；最后介绍了高光谱机器视觉未来的发展趋势与展望。
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乔红院士

个人简介：乔红，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师。担任多模态人工智能系统全国重点实验室主任、机器人“手-眼-脑”融合智能研究与应用北京市重点实验室主任、九三学社中央科技委副主任。2007年获国家杰出青年基金，2018年入选IEEE Fellow，2021年当选中国科学院院士。

乔红研究员长期从事机器人理论与应用研究，在受人启发的机器人决策、感知、控制及结构设计方面做出了系统性、创造性重要贡献。作为第一完成人获国家自然科学奖二等奖、北京市科学技术奖一等奖和中国自动化学会技术发明一等奖。

她首次从中国内地当选并连任IEEE机器人与自动化学会管理委员会成员，任IEEE Fellow全球委员会委员（2022）、IEEE全球奖励委员会委员（2020-2021）等。受邀担任多个SCI期刊主编及编委。

报告题目：受人神经机制与结构机理启发的机器人系统
报告摘要：本报告主要结合当前机器人与多学科交叉融合的发展趋势，对受人神经机制与结构机理启发的机器人系统进行讨论与探索。受人启发的机器人系统已成为一个重要的前沿研究领域，它与多学科深度融合，包括信息、机械、材料、神经科学等，同时又是软硬件的融合体。通过对人的神经机制与运动结构的模拟，受人启发的机器人有望在操作柔顺性、控制稀疏性、系统鲁棒性等方面获得进一步性能突破，从而提升机器人对人的理解，增强辅助能力，使机器人真正成为人类的朋友。受人启发的机器人通过从内向外模拟人的本质机理，将与从外向内模仿人功能特性的仿人机器人形成融合互补，为深化人形机器人基础理论研究、推动关键技术落地应用提供重要思路。本报告将对受人神经机制与结构机理启发的机器人系统研究的初步进展进行简要介绍，以期能够对未来人形机器人的研究带来启发。