追剧狂人

2026年1月24日下午13点30分，中国电子学会虚拟现实分会走进追剧狂人 学术交流活动在勤园12-304会议室拉开帷幕。李秀梅副院长作为本次活动的主持人。本次活动大咖云集，特邀中科院计算所王树徽研究员、中科院自动化所杨小汕研究员、杭州电子科技大学余宙教授以及青海师范大学郑钰辉教授四位学者，四位学者紧贴人工智能、多模态学习和计算机视觉的科研前沿，通过深入浅出的解析与案例分享，为追剧狂人 师生拓宽了跨学科研究视野，注入了创新的科研动能，多位研究生积极参与。

讲座伊始，中国电子学会虚拟现实分会相关负责人，浙江大学全国重点实验室百人计划研究员、博士生导师，同时担任中国电子学会虚拟现实分会秘书长的邵天甲老师为本次活动作开场发言首先介绍了分会的换届情况及专家阵容。

随后，第一场报告由中科院计算所研究员、博导王树徽老师带来，题为《面向智能协作的去中心化神经计算框架及应用探索》。王老师从深度学习当前的过度中心化、能耗巨大等问题出发，创新性地提出了基于哈密顿动力学的去中心化神经计算框架。他详细阐述了如何将神经元系统解耦，通过路径积分建模不同粒度的神经单元作用关系。王老师还结合工业场景，展示了该框架在芯片光刻仿真、工业设计等领域的实际应用效果，为在座师生提供了全新的研究视角。

随后，中科院自动化所研究员、博导杨小汕老师作了题为《开放环境多模态预训练模型高效学习与应用》的报告。杨老师回顾了人工智能从专用模型到多模态大模型的发展历程，指出了现有模型在模态对齐中容易丢失视觉细粒度信息的痛点。他重点介绍了团队提出的“Libra”基础模型及其扩展版本“Libra-2”，通过解耦视觉表征和独特的路由机制，实现了视觉理解与生成的统一建模。此外，他还分享了在保持预训练模型泛化性的前提下，实现跨域迁移与小样本快速适配的有效方法，引发了师生的深思。

紧接着，杭州电子科技大学计算机学院教授、博导余宙老师带来了题为《受限资源下的轻量化多模态学习》的精彩报告。针对当前高校及部分应用场景算力与数据资源受限的现实痛点，余老师提出了“由大到小、从尺寸到密度”的科研演进思路。他深入浅出地阐述了实现轻量化学习的三大路径：在模型层面，利用弹性剪枝与蒸馏技术实现模型在端侧设备的高效部署；在计算框架层面，设计大小模型协同推理机制，以低成本激发大模型的知识推理潜力；在数据表征层面，通过视觉Token剪枝以此去除冗余计算。余老师团队在低资源消耗下实现高性能多模态模型的探索，为AI技术的普惠化与端侧落地提供了宝贵的经验与方案。

最后，青海师范大学教授、博导郑钰辉老师压轴出场，带来了题为《跨视域表观适应的层级特征学习行人重识别》的报告。结合青海地区社会治理的实际需求，郑老师深入分析了行人重识别中面临的低分辨率、光照变化、换衣遮挡等挑战。他介绍了团队在高低分辨率孪生网络、亮度适应机制以及基于生物特征（如步态、姿态）的身份推理等方面的创新工作，展示了如何通过层级特征解耦来“看清”复杂环境下的目标，体现了科研服务国家战略和社会治理的重要意义。

每场报告结束后，现场气氛热烈，在座师生就“去中心化架构的实现难度”、“多模态模型的幻觉问题”、“轻量化加速的实际落地”以及“行人重识别中的隐私保护”等问题与四位专家进行了深入的交流与探讨。

本次活动不仅拓宽了同学们的学术视野，加深了师生对虚拟现实与多模态人工智能前沿技术的理解，也为学院在相关领域的科研工作提供了新的思路与方向。（图/卢舜煜 文/卢舜煜、陈鹏宇）