新闻网讯（通讯员 田春雨 张悦）11月23日，中国图像图形学会“青托论坛”第二期活动举办。本次盛会汇聚了国内众多知名专家和学者，围绕图像图形学领域的未来发展方向展开深入探讨，并分享了最新的研究成果与实践经验。

开幕式上，CSIG青工委主任、软件学院院长白翔教授发表致辞，希望通过“青托论坛”进一步加强年轻学者之间的交流，同时促进领域内资深专家与年轻学者的深度互动，并期待论坛未来能够扩大参与范围，将博士后和博士生也纳入其中，共同推动学术进步与人才培养。青托俱乐部主席、东南大学魏秀参教授详细介绍了CSIG青托俱乐部的发展历程、成员构成及未来的活动规划，并表明了“青托论坛”的宗旨为“学术至上，奉献成长”。闭幕式上，王兴刚教授代表全体与会人员向报告人和参会嘉宾表达了诚挚的感谢，并对未来的学术合作与青年人才培养寄予了殷切期望。

在报告环节，中南大学邹北骥教授作了题为《医疗人工智能及其应用》的学术报告，结合其团队师生近十年的研发成果，详细介绍了基于眼底视网膜图像的病灶检测与识别方法及智能诊断技术，同时分享了其团队开发的慧眼医疗云平台的功能与实际应用。

湖南大学方乐缘教授带来了题为《资源受限遥感影像处理》的报告，指出深度学习因其卓越的性能已广泛应用于遥感影像处理与分析。然而，高性能的深度学习模型通常依赖于海量数据、精确标注和强大的计算能力，而在星载/机载遥感的实际应用中，数据量、标注质量及计算资源受限，严重制约了智能模型在遥感领域的应用。

中国科学技术大学的常晓军教授的报告《基于视觉语言导航的具身智能探索》，涵盖了多模态导航模型的构建、路径规划策略的优化以及智能体在动态复杂场景中的适应性评估，展示了其研究在任务成功率和环境泛化能力上的突破，为具身智能技术的发展提供了新的思路与启示。

西安电子科技大学的王楠楠教授在报告《对抗环境下的可信视觉分析》中指出，大数据和人工智能在推动行业与社会变革性进步的同时，也面临着不可忽视的风险和挑战。基于深度学习的视觉模型已经暴露出其固有特性所引发的严重隐患，其中，模型对噪声干扰的脆弱性导致其在实际应用中存在安全性和可信度问题。本报告聚焦于视觉分析中的鲁棒性问题，特别是对抗噪声的干扰。王教授基于对抗学习的框架，结合人类认知启发及领域知识，从数据、模型和决策三个维度，提出了一系列旨在提升深度学习系统可靠性的方法。这些方法针对数据噪声净化、模型鲁棒性增强及预测偏差纠正等方面，旨在促进可信视觉分析的实现。

中国科学技术大学的周文罡教授带来了题为《视频手语智能问答系统》的报告，介绍了视频手语智能问答系统的关键技术，包括视频手语识别、手语转写翻译、检索增强生成问答、手语视频合成等，并展示了课题组在这些领域的创新成果。

东南大学的魏秀参教授带来了题为《细粒度图像分析及其应用初探》的报告，针对监督信息不足、样本分布长尾以及检索数据庞大等常见问题，介绍了课题组在细粒度图像分析领域的相关研究成果，并分享了在人民生命健康和国家重大需求方面的应用实践。

北京大学智能学院查红彬教授带来了题为《具身视觉与SLAM：在线学习的选径》的报告，主要内容包括：利用在线学习系统的忘却机制进行动态SLAM算法的研究；基于单目视频处理的全景三维几何与实例语义重建；基于在线持续学习的自适应VIO（视觉惯性里程计）系统；以及利用隐式地图全局性与不确定性表达能力的自主建图方法。

清华大学长聘教授鲁继文带来了题为《视觉感知与具身智能》的报告，回顾了近年来视觉感知与具身智能的主要研究进展，探讨了这些技术在公共安全、工业制造、清洁服务、低空经济等领域的应用，并对未来的发展趋势进行了展望。

华中科技大学计算机学院的张瑞教授带来了题为《面向推荐的多模态生成》的报告，概览了面向推荐的多模态生成技术，重点介绍了个性化多模态生成技术的最新进展。探讨了如何基于大模型将个性化偏好融入多模态生成内容，使AI能够为用户“量身定制”输出。

南昌大学的闵卫东教授带来了题为《网络时代的大数据智能新方法》的报告，详细阐述了基于大数据和深度学习的新解决方案，并介绍了这些技术在智能视频识别与监控、智慧公共安全保障系统、智慧医疗、智慧能源互联网等领域的先进应用和新成果。

清华大学副研究员王鑫带来了题为《动态开放环境下的AIGC研究》的报告，提出通过解耦学习来实现生成式AI模型的外泛化能力，并通过神经架构搜索提升生成式AI模型的推理速度和生成性能。最后，报告展望了生成式AI的未来研究方向。

北京大学刘洋研究员带来了题为《具身智能场景下的多模态感知算法研究》的报告。本报告探讨了具身智能场景下的多模态感知算法，重点分析了智能体如何通过多模态感知实现对历史事件的时间定位、对当前环境的感知理解以及对未来的推理与规划。

北京科技大学副教授徐婧林带来了题为《面向行为理解的细粒度运动分析》的报告。报告重点介绍了细粒度动作定位、三维人体姿态估计以及细粒度动作质量评价等关键问题，探讨了如何在时间和空间上定位边界模糊的细粒度动作，如何在三维空间中估计深度不确定的人体姿态，以及如何从细粒度层面更精确地评价人体动作质量。

本次论坛不仅为年轻学者与领域内资深专家搭建了交流与合作的平台，也为推动学术进步与人才培养注入了新的动力。通过此次活动，进一步促进了青年学者间的深度互动，彰显了“学术至上，奉献成长”的宗旨。