2025年9月21日上午9点，武汉纺织大学计算机与人工智能学院（网络空间安全学院）第51期高端人才论坛在阳光校区稳健大楼二楼全棉时代厅正式召开。本期论坛邀请了北京大学二级教授、博雅特聘教授彭宇新，武汉大学博士生导师，武汉大学珞珈特聘教授肖春霞，电子科技大学研究员、博士生导师高莘等校外专家，围绕多模态大模型、工具学习、视频行为解析、无线感知技术等内容，以特邀嘉宾报告、学术骨干汇报、点评互动的形式展开交流。计算机与人工智能学院名誉院长严睿教授主持活动，计算机与人工智能班子成员以及师生代表参会。北京大学王亦洲教授、武汉大学王骞教授、北京交通大学于剑教授作为特邀嘉宾出席。
北京大学彭宇新教授在题为《基于多模态大模型的视觉内容理解与生成》的报告中系统阐述了多模态大模型在视觉内容协同进化方面的突破性进展。他聚焦真实世界细粒度多模态特性对大模型的挑战，通过"细粒度多模态大模型"与"AIGC技术融合"的双轨研究路径，展示了团队在视觉内容理解与生成协同优化方面的创新成果。针对传统方法在内容真实性、逻辑合理性及语义一致性方面的技术瓶颈，团队提出了基于多模态对齐机制的生成模型架构，成功应用于TRECVID国际视频搜索评测并连续十年获得第一名。报告中展示的细粒度视觉理解与高质量内容生成的技术融合，为多媒体内容分析、计算机视觉等领域提供了重要的理论基础和实践指导。
电子科技大学高莘研究员在题为《面向实用化的大模型工具学习：细粒度偏好对齐与自动化集成框架》的报告中，系统展示了其团队在大语言模型工具学习领域的创新突破。他从工具学习增强大模型实用性的核心需求切入，针对现有方法缺乏细粒度偏好对齐机制、依赖人工解析工具文档等关键痛点，创新性提出"TTPA框架"与"AutoTools框架"的双重解决方案。研究团队通过反向数据构建保证训练质量，采用token级别偏好采样技术捕获生成过程的微观差异，建立面向错误的评分机制实现精确偏好对齐。在自动化工具集成方面，团队开发的AutoTools框架使大语言模型能够自主将抽象工具文档转换为可执行函数，通过统一编程语言实现多工具灵活集成。广泛实验验证表明，该方法在复杂工具使用场景下性能提升达30个百分点，为构建实用化智能体提供了重要技术支撑。
武汉大学肖春霞教授在题为《三维数字人建模与生成》的报告中系统介绍了三维数字人技术的研究进展与应用前景。肖教授首先阐述了三维数字人建模与生成作为计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实与增强现实等领域重要研究内容的意义，强调了该技术在产业界的广泛应用价值。报告系统回顾了现有代表性工作，并深入介绍了其团队在RGBD数据数字人重建、单幅图像数字人重建、动态数字人重建与生成等关键技术方向的创新成果。报告最后对三维数字人领域的潜在研究问题进行了前瞻性展望，为该领域的未来发展提供了重要的学术指导。
我校青年博士欧阳君作了《面向复杂场景的视频行为层次化解析》的交流报告，系统阐述了她在视频行为识别方面所做的工作。她聚焦真实世界多行为者、多目标及其时变复杂交互关系的技术挑战，提出"分层自适应推理方案"的创新架构。该方案在目标层级与原子动作层级分别建模，实现跨层级、多主体间的细粒度信息传递机制。研究团队创新引入自适应分割模块，有效弥合不同层级间的语义鸿沟，支持从目标识别到原子动作的逐步推理过程。通过IEEE TMM、TCSVT、CVPR等顶级期刊会议发表的系列成果，验证了该技术在公共安全监控、视频内容审核等现实应用场景中的有效性。报告展示的层次化解析框架为复杂视频理解提供了新的技术路径和理论指导。
我校青年博士吴渊作了《基于无线感知的细粒度生命体征检测技术研究》的交流报告，系统展示了其团队在健康医疗智能感知领域所做的工作。基于"健康医疗不应始于医院，也不应止于医院"的理念，团队聚焦前沿感知技术与人工智能的深度融合，推动医疗从"被动治疗"向"主动守护"、从"医院内部"向"日常生活"的范式转变。研究重点介绍了2020年至今在无线感知心跳监测方向的系列成果，通过多模态融合技术（RF、acoustic、light、BCG、sEMG、camera等）构建智能物联网传感器网络，实现对人体健康的精准感知。团队发表的5篇CCF A类论文和10余篇中科院一区SCI期刊论文，验证了该技术在早期心血管病管控中的应用潜力，为实现"随时随地、触手可及、以人为本"的无处不在健康监控提供了重要技术支撑。
本次论坛现场学术氛围热烈，与会师生围绕人工智能前沿技术与产业应用展开深度交流，特邀嘉宾王亦洲教授、王骞教授、于剑教授分别就计算机视觉、网络空间安全、机器学习理论等方向提供了宝贵的学术指导。论坛体现了浓厚的学术氛围和创新活力，推动了多模态智能、感知计算、视频分析等相关研究领域的思想碰撞与交流合作，为学院人工智能学科建设和产学研协同发展注入了新的活力。
