2025年12月26日下午，由江苏省人工智能学会主办，人工智能教育专委会、人工智能基础与应用专委会联合承办的第八届江苏人工智能大会“人工智能技术与应用学术研讨会”在南京紫金山庄紫金会议中心二楼龙蟠厅圆满举办。此次研讨会邀请了国内人工智能领域知名专家：浙江大学李玺教授、中国科学技术大学刘淇教授、华南理工大学张通教授、东南大学尤力教授以及科大讯飞高教研究院李礼院长，以人工智能技术与应用为主题做学术报告。本次报告由人工智能教育专委会杨琬琪秘书长与人工智能基础与应用专委会业巧林副主任共同主持。研讨会旨在针对人工智能领域大模型等新技术与新方法展开研讨，共同促进了学术的碰撞与交融。
开幕式上，省人工智能学会秘书长房伟先生、JSAI人工智能教育专委会主任杨明教授、人工智能基础与应用专委会副主任业巧林教授先后致辞，对各位专家学者和参会人员表示热烈的欢迎与感谢，随后专家与参会代表合影留念。
李玺教授以“基于多模态表征的图像和视频世界模型生成”为题，聚焦当前热门的生成式模型技术，系统梳理了从早期GAN模型到扩散模型、Flow模型、自回归模型的发展脉络，阐释了图像与视频生成中分布迁移、时空维度处理、算力适配等核心原理，详解了多模态融合、上下文学习、生成编辑一体化等关键技术。李教授重点介绍了其团队在ICCV的代表性研究成果——轨迹可控的图像视频生成技术，该技术通过解决训练数据尺度一致化、稀疏可控条件稠密化等问题，实现了给定单张图片和3D轨迹后，生成符合物理规律的动态视频，还创新引入预览交互机制，提升用户体验。报告中展示的多场景Demo令人瞩目，该技术可应用于手机端动态效果生成、影视转场、旅游宣传等领域，已与华为合作落地于Mate系列产品，获评华为全球最佳合作案例。李教授还与现场参会者就多视角输入优化、长视频噪声处理等问题深入互动，其报告兼具学术深度与实用价值，为相关领域的技术创新与落地提供了重要思路。
刘淇教授的报告以“融合认知测量的教育智能体构建与应用”为题，阐释了认知测量的交叉学科内涵，回顾其发展脉络，指出传统项目反应理论的局限性，介绍了团队提出的神经网络诊断框架及自适应测试的创新求解方案，提升了测量的精度与效率。在教育智能体构建上，他强调大模型与智能体的协同价值，详解了将认知测量工具与智能体融合的实践——通过相关模型量化学生能力、构建个性化画像并动态追踪认知状态，实现对不同特质师生行为的精准模拟。报告展示了课堂模拟智能体、智能编程问答平台等应用成果，提出采用苏格拉底教学法防范认知惰性，为智能教育的精准化、个性化发展提供了清晰路径，其技术与系统已展现产业落地价值。
张通教授的报告以“垂域大模型优化方法与应用”为题，首先从人工智能的发展本质切入，阐释了其以模拟人类智能行为为起源，如今已深度渗透到健康、医疗、交通、政务、安防、金融等多个领域，对传统技术产生深远影响并取得诸多突破性进展。而大模型作为人工智能领域的飞跃式革新成果，虽目前尚未有精准统一的定义，但凭借参数量从早期亿级别向如今几十亿、上百亿乃至上千亿级别的跨越式提升，以及卓越的学习能力，成为推动AI技术向多领域深度拓展的核心动力。张教授团队依托华南理工大学计算机科学与技术学院的研究平台及相关数据支撑，长期深耕大模型研究。报告中明确，大模型的核心技术特点体现在高参数量级与强通用性上，这一特性既赋予其更强的知识理解、逻辑推理及指令遵循能力，也使其对算力和数据资源形成高度依赖，成为垂直领域应用中需要突破的关键前提。张教授强调，随着人工智能技术的持续演进，垂直领域的大模型应用将成为重要发展方向，未来需在算力适配、数据优化等关键问题上持续发力，进一步释放大模型的应用价值。同时，报告也为后续垂直领域大模型的优化研究提供了清晰的思路，为相关技术的创新与落地奠定了基础。
尤力教授的报告以“信道图谱赋能的低空通信”为题，从6G通信“通天地海、智能万物”愿景与低空经济国家战略切入，明确低空通信在覆盖、移动性、环境感知等方面与陆地通信的核心差异，奠定研究基础。报告分享了三项核心进展：针对低空环境复杂、数据庞大问题，提出基于图像恢复的2D信道图谱构建方法，通过环境数据整合与高低频融合，降低重建误差；面对地理信息获取受限及高精度需求，以图像超分技术优化2D图谱，借助扩散模型提升分辨率；针对三维空间适配，提出多模态学习的3D信道图谱获取方案，融合近地数据与立体环境信息，灵活构建信道信息，降低冗余成本。报告强调，AI技术是低空通信突破瓶颈的关键，计算机视觉算法可有效赋能信道建模，但复杂环境下信息获取的实时性与隐私安全性仍是待解难题。未来需深度融合AI与信道图谱技术，强化环境感知，推动技术落地。
李礼院长的报告以“从工具到同伴，AI技术跃迁与教育范式升级”为题，首先从乌卡时代的不确定性切入，阐述了计算、连接、数据、智能四大数字技术的发展脉络，分析了人工智能对就业市场和人才需求的深刻影响，明确了创造力、同理心等人类核心特质的不可替代性，为AI与教育融合研究奠定了现实与理论基础。李院长随后分享了讯飞在AI +教育领域的实践进展。首先，在技术突破层面，构建了涵盖130余种语种、202种方言的语音识别与合成技术，攻克复杂图文、公式识别难题，星火大模型在国产算力支撑下实现接近顶尖水平的综合性能。其次，在教育应用层面，打造学科大模型生态，与多所高校合作构建食品、中医等专业模型，通过智慧教室、AI学习机等设备实现教学资源数字化沉淀。最后，在范式创新层面，提出“师-生-机”三元结构，推动教学从知识传递向能力提升转型，构建个性化学习、智能评价一体化的未来教育模式。报告特别强调，大模型时代教育面临机遇与挑战。一方面，AI的感知、推理能力为跨学科教学、个性化辅导提供了新可能；另一方面，大模型的客观真实性、自进化能力等短板仍需攻克。李院长指出，未来教育需以自主可控AI技术为基座，深化人机协同，聚焦学生核心素养培育，推动教育从技术叠加向范式升级跨越。
研讨会后，各位人工智能专家与在场的师生对相关问题进行了深入的讨论与交流，现场学术氛围热烈。此次研讨会不仅为师生提供了一个了解人工智能前沿动态的宝贵机会，也促进了学术交流与合作。
