2025年12月27日下午，第八届江苏人工智能大会分论坛“预见·智理：数据与语言驱动的产业新范式研讨会”在南京紫金山庄紫薇厅成功召开。本次研讨会由江苏省人工智能学会自然语言处理专委会、数据挖掘与应用专委会联合承办，旨在探讨人工智能在自然语言处理与数据挖掘融合背景下的新趋势，聚焦人机共生、情感计算、城市数智化转型以及大模型推理等前沿议题，为学术界与产业界搭建了一个深度交流的高端平台。江苏省人工智能学会数据挖掘与应用专委会主任南京邮电大学董振江教授主持了开幕式。
活动伊始，南京邮电大学党委副书记蒋国平教授致开幕辞，他对各位专家学者的到来表示热烈欢迎，并强调了在当前AI技术爆发式发展的背景下，数据与语言的双轮驱动对于重塑产业范式的重要意义。
随后，南京大学人工智能学院副院长戴新宇教授、南京大学夏睿教授共同主持学术报告环节。来自高校、政府及企业的6位顶尖专家分享了各自领域的最新研究成果与实践经验。报告内容涵盖了AI认知安全、普适情感计算、时空数据治理、知识检索增强（RAG）、多模态推理以及强化学习Agent等多个核心方向。
西北工业大学王震教授首先带来了题为《人机共生时代的AI认知安全》的报告。王震教授指出，随着大模型与智能体技术的爆发，AI已成为信息处理与决策支持的核心，甚至在部分场景下成为“第一信源”。他深入分析了人机共生背景下AI智能体的认知脆弱性与威胁模式，并从技术、制度与伦理层面提出了应对策略，为构建健康的人机认知生态提供了系统性思考框架。
接着，合肥工业大学孙晓教授作了题为《从“心”思考普适场景中情感计算的问题、对策及应用》的报告。孙晓教授直击传统情感计算“数据进不了实验室，高精度模型出不了实验室”的痛点，提出了“普适心理计算”的概念。他分享了团队在智能心理监护系统等方面的探索，展示了AI在提升情感理解、共情与心理干预性能方面的广阔应用前景。
昆山市数据局姜志华主任则从产业落地的角度，带来了《时空数据+垂域大模型——驱动县域城市数智化转型的昆山实践》的精彩分享。他以“昆山实践”为例，详细介绍了如何通过“高质量数据集建设+垂域大模型+多智能体赋能”的协同创新模式，解决数据要素安全与垂域知识理解的难题。该模式不仅显著降低了物流成本，更在政府民生诉求响应与应急指挥中发挥了重要作用。
同济大学王昊奋研究员在《从知识检索到认知增强：图、推理、记忆与决策》的报告中，系统回顾了RAG技术的演进。他探讨了GraphRAG、Agentic RAG以及记忆系统（MemOS）的最新动态，分析了RAG系统如何从被动的知识工具转变为具备持续学习能力的认知伙伴，并为下一代检索增强技术的落地提供了清晰的路线图。
中国科学院自动化研究所张家俊研究员带来了题为《从语言推理到多模态推理》的报告。他重点介绍了一种基于细粒度Token级优势计算的强化学习算法，旨在解决大模型推理中忽略Token贡献差异的问题。此外，他还展示了评估大模型长链反思推理能力的基准LR2Bench，并分享了多模态大模型推理能力的高效构建方法。
慢点知微首席技术官高桓博士作了《从规则到智能：强化学习Agent重塑知识服务》的报告。他分享了团队如何利用强化学习（RL）作为核心机制，推动AI Agent从单体模型走向多智能体协作，并在多个知识服务业务场景中实现了可量化的ROI增长，验证了从Prompt工程到自主策略演化的技术路径。
活动最后，江苏省人工智能学会自然语言处理专委会主任苏州大学周国栋教授进行了总结发言，祝贺会议圆满成功。他对各位嘉宾的精彩报告表示衷心感谢，并指出本次研讨会通过多维度的探讨，深刻揭示了数据与语言技术深度融合后的产业新机遇。本次“预见·智理”研讨会议程紧凑、内容前沿，不仅展示了自然语言处理与数据挖掘领域的最新技术突破，更为参会者描绘了人机共生时代的产业创新蓝图。特别感谢昆山大数据有限公司、慢点知微（上海）智能科技有限公司对研讨会的大力支持。活动在热烈的掌声中圆满落下帷幕。
