CIRAC 2024分论坛预告——智能机器人与多模态感知

第五届中国智能机器人学术年会将于2024年9月20日-22日在辽宁大连召开。

CIRAC 2024分论坛预告——智能机器人与多模态感知

2024年9月20日-22日

第五届中国智能机器人学术年会将于2024年9月20日-22日在辽宁大连召开，中国智能机器人学术年会是智能机器人领域的国际性学术会议，今年将与国家自然科学基金委主办的“2024年全国水下机器人大赛暨人工智能与水下机器人高峰论坛”同期举办，主题是“智能机器人与大模型赋能新质生产力”。本次大会将围绕海、陆、空、天和工业机器人特别是水下机器人领域前沿技术和应用开展广泛交流与探讨。

大会将邀请何友院士、于海斌院士、张建伟院士等院士和知名专家学者作大会特邀报告，并组织专题报告、分组报告、优秀论文展示、机器人展览、企业展示等形式进行交流，参会院士、长江、杰青等国家级人才约100人，参会总人数约1000人，通过汇聚领域专家、学者、技术人才和产业界人士，深入开展战略研讨和技术展示交流，共同推动中国智能机器人技术相关生态发展 欢迎广大专家学者、科技工作者和学生踊跃参会！请关注会议网站：

会议详细日程

2024年9月21日（星期六）

时间日程08:30-09:00开幕式&合影09:00-09:30何友院士 人工智能安全问题研究09:30-10:00于海斌院士 新工业革命与智能机器人10:00-10:30张建伟院士：提升机器人系统的多模态大模型10:30-11:00茶歇11:00-11:30刘云辉教授: 视觉驱动机器人：机器人技术的核心挑战11:30-12:00孙立宁教授: 学科交叉促进智能机器人创新发展12:00-12:30胡德文教授：计算机几何视觉在机器人自主导航中的应用12:30-13:30午餐13:00-14:00海报展14:00-17:30专题论坛：智能机器人与多模态感知主席：安山（天津大学副教授）曾明（天津大学副教授）秘书：姚晓楠（大连海事大学）l 具身视觉感知与学习（郑伟诗 中山大学教授/副院长）l 多源多模态特征融合与多任务协同优化（陈俊颖 华南理工大学教授、博导）l 面向挑战性场景的无人系统鲁棒感知技术（方正 东北大学教授、博导）l 边缘智能视觉感知及其典型工程应用（符长虹 同济大学副教授、博导）l 从类人视觉感知到机器人学习的探索与进展（宋然 山东大学教授、博导）14:00-17:30专题论坛：认知机器人和进化学习主席：陆慧敏（东南大学自动化学院首席教授）胡德文（国防科技大学智能科学学院教授、博导）秘书：孙璐（大连海事大学副教授）l 演化发育机器人学：机遇与挑战（金耀初 西湖大学讲席教授）l 极限工况下汽车运动预测协调控制方法及应用（胡云峰 吉林大学教授）l 面向移动机器人的视觉目标跟踪方法探索（王栋 大连理工大学 教授）l 面向柔性物体抓取的人-机-物交互技术研究（高一星 吉林大学人工智能学院研究员）l 工业协作机器人的环境智能感知（陆慧敏 东南大学自动化学院首席教授）14:00-17:30专题论坛：水下智能机器人主席：张福民（香港科技大学郑家纯机器人研究院院长、教授）付先平 （大连海事大学信息科学技术学院院长）秘书：王辉兵（大连海事大学副教授）l 新概念变结构海洋机器人技术（俞建成 中国科学院沈阳自动化研究所研究员）l 水下机器人智能动态对接技术研究进展（向先波 华中科技大学教授）l 深渊原位科学实验站技术挑战与试验 （张奇峰 中国科学院沈阳自动化研究所水下机器人研究室副主任）l 水下机器人的视觉检测与悬停控制方法研究（王昕 哈尔滨工业大学（深圳）机电与自动化学院教授）l 无人艇集群协同包围和拦截控制：理论与实践（彭周华 大连海事大学教授）14:00-17:30智能机器人专委会博硕激励计划入选者论坛14:00-17:30论文口头报告18:00-20:00第五届中国智能机器人学术年会晚宴&颁奖典礼

2024年9月22日（星期日）

时间日程地点08:00-12:00人工智能与水下机器人高峰论坛开幕式包为民院士、樊邦奎院士等院士主旨报告水下机器人大赛颁奖典礼大连理工大学学生文化中心B座剧场厅

专题论坛：大模型与通用机器人

主席：张文强（复旦大学计算机科学技术学院研究员）

史雪松（银河通用机器人算法工程负责人）

秘书：刘晓凯（大连海事大学副教授）

l 大模型与机器人具身智能（王东林，西湖大学人工智能领域主任）

l 大语言模型是实现AGI的必由之路吗？（张奇 复旦大学教授）

l 世界模型角度下知识增强大模型的融合创新与展望（王昊奋 同济大学特聘研究员）

l 面向通用机器人的具身多模态大模型系统（王鹤 北京大学计算机学院前沿计算研究中心助理教授）

l Pannel主题：机器人大模型落地应用前景（彭俊杰 上海大学教授、刘斐 上海擎朗智能科技有限公司高校合作总监）

大学生活动中心610

14:00-17:30专题论坛：智能机器人与SLAM主席：宋霄罡（西安理工大学计算机科学与工程学院副院长）黑新宏（西安理工大学二级教授、博士生导师）秘书：王洋洋（大连海事大学）l 具身视觉与SLAM：在线学习的途径（查红彬 北京大学教授）l 复杂动态场景三维建图与定位（戴玉超 西北工业大学教授）l 复杂环境下多机器人分布式协同规划与控制（缪志强 湖南大学副教授）l 基于深度学习的视觉SLAM（章国锋 浙江大学教授）l 通用机器人中SLAM技术面临的挑战与机遇（高翔 智元机器人首席技术专家）大学生活动中心50114:00-17:30专题论坛：受限环境下机器人智能导航与控制主席：庄严（大连理工大学控制科学与工程学院教授）王洁（大连海事大学 教授）秘书：张鑫博（大连海事大学）l 特种智能机器人应用与挑战（何玉庆 中国科学院沈阳自动化研究所研究员）l Global Consistency: To be or not to be?（王越 浙江大学教授）l 多机器人协同规划与控制（刘哲 上海交通大学副教授）l 机器人具身感知与导航（王超群 山东大学教授）l 未知环境下空中机器人自主探索 （张雪涛 大连理工大学副教授）大学生活动中心308

大学生活动中心611

专题论坛：自动驾驶中人机混合智能

主席：马楠（北京工业大学教授）

刘永进（清华大学计算机系长聘教授）

秘书：王羽佳（大连海事大学）

l 人在回路混合增强智能的技术路径探索与实践（薛建儒 西安交通大学教授）

l 多模态视觉结构学习（李玺 浙江大学求是特聘教授）

l 开放混合车流环境下的全域情境理解、预测与控制（方浩 北京理工大学教授）

l 自动驾驶仿真关键技术（杨子江 中国科学技术大学教授）

l 无人驾驶具身交互智能（马楠 北京工业大学教授）

大学生活动中心404

分论坛：智能机器人与多模态感知

时间：2024年9月21日 14:00-17:30

组织人：

主席： 安山（天津大学副教授） 曾明（天津大学副教授）

秘书： 姚晓楠（大连海事大学）

主席介绍：

安山

天津大学 副教授

安山，英国工程技术学会会士（IET Fellow），英国计算机学会会士（BCS Fellow），IEEE、CCF、CSIG、CIC高级会员，IAPR会员。主导上线京东AR试妆、AR试鞋等项目，达到国际领先水平。项目成果登上京东2020年中期财报。已发表论文40余篇。1篇论文获评Journal of Field Robotics 2021-2022、2022-2023十大高引论文。已授权中国发明专利35项，美日俄专利8项。获2023 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques最佳论文奖。担任CCF智能机器人专委会常务委员，2022-2024中国智能机器人学术年会赞助主席。

曾明

天津大学 副教授

曾明，博士，天津大学机器人与自主系统研究所副所长，自动化系副主任，电气自动化与信息工程学院副教授，博士生导师，中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会委员，曾任美国堪萨斯大学大数据与人工智能研究中心访问教授，香港城市大学MEEM高级副研究员。长期致力于生物智能、仿生智能、嗅探机器人、极端环境特种机器人、机器视觉等领域研究工作。主持或合作完成国家重点研发计划、国家自然科学基金面上、天津市科技支撑计划等国家和省部级项目10余项，发表论文100余篇，授权发明专利30余项。指导研究生获得7项“中国研究生创新实践系列大赛”全国奖。

演讲嘉宾

嘉宾介绍

郑伟诗

中山大学

郑伟诗，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授、英国皇家学会牛顿高级学者，现任教育部机器智能与先进计算重点实验室主任。长期研究协同与交互分析理论与方法，解决人体建模和机器人行为的视觉计算问题。发表CCF-A/中科院1区/Nature子刊，论文150多篇。担任国际人工智能顶级期刊IEEE T-PAMI、Artificial Intelligence Journal等期刊的编委。主持承担国家级重点类项目和人才项目5项、以及广东省自然科学基金委卓越青年团队(负责人)项目等。获中国图象图形学学会自然科学奖一等奖、广东省自然科学奖一等奖、国家教学成果奖二等奖等。

报告题目：具身视觉感知与学习

报告摘要：面向物理实体机器人的视觉行为感知与学习是具身智能研究的重要一环。本次报告将汇报我们研究组在通用机器人自由抓取建模上所展开的相关研究，包括机器人6DOF抓取建模、机械灵巧手抓取建模、动态抓取与多机器人协作、机器人行为质量评估等初步研究成果。

陈俊颖

华南理工大学教授

陈俊颖，华南理工大学教授、博士生导师，大数据与智能机器人教育部重点实验室主任助理、智能医学图像处理与医疗机器人研究室负责人，香港大学博士，浙江大学学士（优秀毕业生）。主要研究多源多模态特征融合、计算机视觉、智能机器人等，成果发表于TPAMI、TNNLS、TMI、CVPR、SMC、IROS等期刊会议，获得广东省计算机学会青年科技奖、广东省人工智能产业协会青年科技创新奖、广东省计算机学会科技进步一等奖、中国计算机学会技术发明二等奖等奖励，获评国际计算机学会（ACM）特色杰出演讲者、中国计算机学会杰出演讲者、中国计算机学会杰出会员等荣誉称号。

报告题目：多源多模态特征融合与多任务协同优化

报告摘要：智能机器人通过多模态感知综合分析、理解并执行多个相关任务，多源多模态数据包含丰富的特征信息，可以有效提升神经网络模型的分析和推理能力，但是多源多模态数据的特征融合是个复杂问题，涉及不同阶段、不同层次、不同输入源的特征融合策略选择。本报告将阐述多模态数据特征提取和融合的相关策略，并结合多源多模态输入讨论具体策略在不同输入数据上的表现，充分挖掘不同模态的有效信息。本报告还将讨论多任务协同优化方法，通过这些方法同步提升多模态数据在不同任务上的性能表现。

方正

东北大学

方正，现为东北大学机器人科学与工程学院教授、博士生导师，机器人视觉与自主导航研究所所长。先后在东北大学获得自动化专业学士学位、模式识别与智能系统专业博士学位，曾在美国卡耐基梅隆大学机器人研究所从事博士后研究工作。长期从事移动机器人“环境感知与自主导航”核心技术研究，作为项目负责人承担国家自然科学基金、国防科技创新特区项目等省部级以上课题15项以及企业科技攻关项目10多项。近年来，在机器人相关领域著名期刊IEEE 汇刊（TITS、TPAMI、TMM、TIM、TVT、TGRS等）、JFR、RA-L和顶级会议（ICLR、ICRA、IROS）等上发表论文100余篇，曾获机器人顶会ICRA 2024机器视觉最佳论文提名奖1项、国家技术发明二等奖1项、教育部优秀成果奖一等奖1项。

报告题目：面向挑战性场景的无人系统鲁棒感知技术

报告摘要：无人系统在挑战性环境中的鲁棒精确感知是无人系统能够长期自主运行的核心基础。本报告将结合传感器技术、智能感知技术以及计算技术的发展趋势，介绍课题组在无人系统多模态感知方面的一些研究进展情况。首先，将介绍基于多源信息融合及滤波/优化框架的无人系统内在状态感知技术，包括里程计估计、自主定位和场景识别等；其次，将介绍基于深度学习的外在环境感知技术，包括从实例到场景的鲁棒感知；再次，将介绍课题组基于神经形态视觉和神经形态计算的全神经形态感知技术的进展情况。最后，报告将探讨相关技术在实际应用中存在的挑战以及未来发展趋势等。

同济大学

符长虹，同济大学机械电子工程所副所长，机械工程系综合事务教学团队主任、副教授，博士生导师，教育部“春晖计划”获得者，全球前2%顶尖科学家，CCF智能机器人专委会委员、中机教协机械电子工程专业教学委员会委员、深圳市无人机行业协会委员会专家等，曾任同济大学本科生院院长助理等；长期从事基于边缘智能视觉感知的嵌入式无人系统研制与工程应用，已迭代研制超过10款嵌入式边缘处理器与智能机器人，结合多任务视觉大模型底座，在诸多领域已取得一定的经济价值，特别是“千河万湖”类重要场景；近五年主持或参与纵向/横向项目超过25项，含主持国家自然科学青年基金与面上项目、上海市自然科学基金面上项目、多项国家重点实验室课题基金、百强高新科技企业与研究所技术转化项目等；已发表“三高”类学术论文超过100项，论文被引次数超过3850次，h10指数为64。

报告题目：边缘智能视觉感知及其典型工程应用

报告摘要：本报告旨在介绍边缘智能视觉感知及其典型工程应用。具体地，结合自研多任务视觉大模型底座、零/小/全样本调整、迁移学习与蒸馏压缩、快速边缘端部署以及大-小模型协同进化等，介绍边缘智能超高清全彩夜视相机、边缘智能高灵敏低照工业相机、无人机、无人潜航器、仿生蛇形机器人及其在典型实际场景中的工程应用，并给出边缘智能视觉感知技术的应用前景与发展趋势。

宋然

山东大学

宋然，山东大学控制科学与工程学院教授、博士生导师，国家青年拔尖人才，IEEE高级会员，英国高等教育学会会士，曾获英制高级讲师终身教职，并兼任牛津大学-伦敦大学博士培育中心学术导师。近年来主持国家自然科学基金联合基金重点项目、面上项目、GF重点项目等。主要研究方向为三维视觉感知、机器人视觉、机器人学习等，在IEEE TPAMI、TRO、IJCV、ACM TOG、CVPR、RSS、CoRL等人工智能、机器人领域的国际顶级期刊和会议上发表论文100余篇，获山东省技术发明二等奖、山东省人工智能优秀论文奖以及3次最佳论文等国际会议学术奖励。

报告题目：从类人视觉感知到机器人学习的探索与进展

报告摘要：一方面，人类获取的80%的信息来自于视觉系统，模仿人类视觉感知一直是人工智能领域的核心问题之一。另一方面，感知是行为的前提，基于人工智能的机器感知与人类视觉系统对同一物体或场景的主观感知高度一致，是机器人的行为方式与人类相似的重要前提。本报告将汇报课题组在类人视觉感知和机器人学习方面的研究进展，介绍基于视觉显著性、人类演示、大模型等类人视觉感知机制的机器人学习方法，展示这些方法在不同机器人平台上的应用，最后分析该领域所面临的挑战并展望相关研究方向的未来发展。

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