王耀威

哈尔滨工业大学(深圳)、鹏城实验室

哈尔滨工业大学(深圳)教授，鹏城实验室研究员，教育部长江学者特聘教授，鹏城实验室网络智能研究部副主任、感知智能研究所所长。致力于多模态模型学习方法、大规模视频智能感知等领域研究，构建特征流与模型流协同的技术体系，解决了大规模视频智能感知处理的系统难题。在国际期刊/会议发表高水平论文140余篇，获授权专利50余项。曾承担国家/省部级项目20余项，包括科技创新2030“新一代人工智能”重大项目，国家自然基金重点项目和广东省“新一代人工智能”专项等，获2017年国家技术发明二等奖、中国电子学会2022年科技进步一等奖和2015年技术发明一等奖、广东省科技进步奖特等奖。担任IEEE TCSVT副主编、IEEE数字视网膜系统工作组主席，牵头制定首个端边云协同技术国际标准IEEE 3161-2022、IEEE 3161.9-2023和团体标准T/AI 116.1-2021，获IEEE标准杰出贡献奖。

廖小飞

华中科技大学

国家杰出青年科学基金获得者，万人计划科技创新领军人才，华中科技大学计算机科学与技术学院院长。2005年获得华中科技大学工学博士学位，历任华中科技大学国际交流处处长、科学技术发展院院长，还主持国家重点研发计划项目（首席）、国家863计划课题、国家自然科学基金优青项目等多个项目，获得国家自然科学二等奖1项、国家科技进步二等奖1项、教育部技术发明/自然科学一等奖3项、湖北省科技进步一等奖1项以及CCF-IEEE CS青年科学家奖。

陈轲

鹏城实验室

鹏城实验室副研究员、感知智能研究所所长助理、新一代人工智能产业技术创新战略联盟--智慧低空标准工作组联络组长。长期致力于几何驱动的智能感知方法与关键技术研究。主持国家级、省部级纵向项目/课题及产业界横向课题多项，个人累计承担经费总计两千余万元。发表SCI期刊和EI会议论文百余篇，其中CCF-A类或中科院1区论文五十余篇；申请发明专利十余项。

项翔

华中科技大学

约翰·霍普金斯大学计算机科学博士，历任亚马逊云计算人工智能实验室研究科学家、图森未来资深研究科学家，2020年被引进华中科技大学任副教授、博导，是国家级海外青年人才基金获得者、武汉黄鹤英才、华为东湖青年学者、鹏城国家实验室访问学者。面向开放环境研究自适感知、自主学习、自然交互，成果发表在PAMI、IJCV、ICML、ICCV、CVPR、MM等CCF-A类期刊、会议以及ECCV、NAACL、MICCAI等领域顶级会议上，单篇被引逾1000次，两次被提名AI 2000，担任Elsevier JVCI等期刊副编、多个顶会Area Chair，CISG等学会高级会员及其多个专委会委员，是工信部人工智能终端标准、AITISA智慧低空标准等多个行业标准工作组成员。

张艳宁

西北工业大学

西北工业大学副校长，CCF常务理事、CSIG副理事长(长江学者、万人)，GF973项目首席。 长期致力于图像处理、模式识别、计算机视觉与智能信息处理等的研究，并与航天航空等方面的国家重大需求相结合。 获国家教学成果二等奖1项、省部级科技进步奖3项，曾获全国三八红旗手称号和总装863科技攻关先进个人。先后承担GF973项目、国家自然科学基金重点项目、国家/国防863、总装预研等国家级项目40余项。

拟报告的题目：极端条件动态视觉计算

报告摘要：随着人类在空天地海等极端条件下的探索活动日益频繁，视觉感知面临严峻挑战。针对极端条件下获得数据呈现降质不完备、信息残缺、资源受限等难题，本报告将分享团队在极端条件下的耦合降质数据探测增强、暗弱新异目标实时探测和资源受限下自主认知等研究成果，还将介绍主持研制的系列装备系统和应用，最后对未来发展趋势进行了展望与思考。

李世鹏

粤港澳大湾区数字经济研究院

粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA）低空经济研究中心负责人，低空经济分院执行院长，国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow。曾任微软亚洲研究院首席研究员、副院长，科通芯城集团首席技术官，科大讯飞集团副总裁，深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、首席科学家。

拟报告的题目：打造低空大脑——智能融合低空系统SILAS

报告摘要：随着无人机、eVTOL等新型低空飞行器的迅速发展和应用，低空经济形成了一种新的经济形态，也成为国家战略性新兴产业。针对“异构、大容量、高密度、高复杂性”低空飞行活动的挑战，粤港澳大湾区数字经济研究院正致力于低空智能融合基础设施的建设，将低空空域数字化成可计算空域，通过低空操作系统-智能融合低空系统（SILAS）实现对数字化的空域和飞行管理，保证安全，提高效率，降低成本，铺平低空经济的规模化发展之路。

魏承

哈尔滨工业大学

哈尔滨工业大学教授、博导，国家级高层次人才，空间智能操控技术国家级重点实验室常务副主任。长期从事航天器总体设计、动力学与控制等研究，任中国指挥与控制学会空天平行系统专委会副主任委员，中国宇航学会先进小卫星技术与应用专委会委员，中国空间科学学会空间智能专委会委员等，主持某部委重点项目、国家自然基金项目等30余项，在Nat. Commun., IEEE TAES/RAL/JSTARS, ND, AST等TOP期刊发表论文30余篇，主编国家重点规划图书专著3部，工信部重点规划教材1部，获省部级一等奖2项。

拟报告的题目：航天数智训练场 SpaceSim设计与应用

报告摘要：随着我国航天事业发展，大规模星群、先进通导遥载荷、时敏任务管控、空间博弈对抗等系统设计与任务验证工作日趋复杂，针对我国航天数智训练领域面临的计算规模不大、通导遥任务设计能力不强、智能算法训练效率不高、自主可控程度不够等难题，自主开发了航天数智训练场SpaceSim，突破了大规模空天装备实时推演、导航星座信号模拟与定位性能模拟、通信星座链路仿真与干扰对抗、遥感卫星观测成像模拟与成像质量评价、星群任务规划与自主管控、轨道攻防博弈对抗等关键技术，可为航天器设计与智能算法验证提供高效数字训练场。

孙显

中国科学院空天信息创新研究院

中国科学院空天信息创新研究院研究室副主任，IET Fellow（国家杰青）。研究方向为遥感数据智能分析。主持国家重大科研任务十余项，发表SCI论文70余篇，ESI高被引17篇，出版专著2部，授权专利24项。IET Fellow，入选国家级青年人才计划、CICC青年科学家奖。获国家科技进步一等奖1项、中科院杰出成就奖等省部级奖励4项。IEEE GRSL等多个国际期刊副主编。

拟报告的题目：分布式空天遥感基础模型新进展：从识别到认知

报告摘要：对地观测技术不断进步，利用无人机等获取的遥感数据开展智能化分类识别已取得较大进展。报告提出遥感基础模型的技术发展新趋势，系统阐述了从需求理解、处理分析、发展预测到决策评估的全链路智能关键技术，并介绍了在无人机等平台上的初步探索实验结果。

王涛

航天宏图

王涛，博士，航天宏图高级副总裁，人工智能研究院院长，中国计算机学会(CCF)理事、多媒体专委副主任，视觉专委常委，曾任英特尔中国研究院高级研究员、爱奇艺资深科学家。主要从事多媒体智能分析，计算机视觉、虚拟现实等相关技术研究，领导并参与了航天宏图天权遥感大模型、无人机智能巡检、三维城市快速重建，数字人交互，爱奇艺随视购、视频拆条、视频审核、以图搜剧、场景看点、音频水印、VR渲染直播等项目。在IJCV、CVPR°、ACM MMSJ、 ACM Multimedia等国际期刊和会议上发表论文60余篇，申请70多项专利，曾获得IEEE GRSS DFC2023国际遥感数据融合大赛双赛道冠军，全国人工智能应用场景创新挑战赛CICAS(2023)一等奖。

拟报告的题目：遥感大模型与无人机巡检应用

报告摘要：随着低空经济与AI技术融合，无人机智能巡检软件应运而生。报告将介绍无人机巡检的七大关键技术：低延时视频传输、抗弱网技术、实时DOM快拼、三维重建、多目标检测跟踪、定点定位及国产化适配，然后介绍PIE-Patrol无人机智能巡检系统在智慧审计、生态环保、应急救灾、交通治理等领域的实践应用，通过边缘计算与AI轻量化技术提升了巡检效率与安全性，引领AI遥感低空经济新发展。

项翔

华中科技大学

约翰·霍普金斯大学计算机科学博士，历任亚马逊云计算人工智能实验室研究科学家、图森未来资深研究科学家，2020年被引进华中科技大学任副教授、博导，是国家级海外青年人才基金获得者、武汉黄鹤英才、华为东湖青年学者、鹏城国家实验室访问学者。面向开放环境研究自适感知、自主学习、自然交互，成果发表在ICML、ICCV、IJCV、CVPR、MM等CCF-A类会议/期刊以及ECCV、NAACL、MICCAI、IEEE汇刊、ISPRS汇刊等领域顶级会议/期刊上，单篇被引逾1000次，两次被提名AI 2000，担任Elsevier JVCI等期刊副编、多个顶会Area Chair，CISG等学会高级会员及其多个专委会委员，是工信部人工智能终端标准、AITISA智慧低空标准等多个行业标准工作组成员。

拟报告的题目：面向无人机遥感的开放世界感知

报告摘要：随着近年来无人机等智能体的发展，视觉感知场景正从封闭世界演变为开放世界，随之而来智能体的自适应学习变得至关重要。本报告将发布了一个大规模、多模态的开放世界遥感数据集，涵盖了一百多个场景和物体类别，模拟了开放世界中数据域的变化并考虑了语义和协变量的变化；还将讨论何时以及如何适应这种变化，演示应用并发布一个开源框架，以促进未来该方向的研究。

李鑫

鹏城实验室

鹏城实验室副研究员，博士生导师，博士毕业于哈尔滨工业大学计算机专业，从事计算机视觉与人工智能方向研究，在相关领域顶级会议（CVPR, ICCV等CCF A类）和顶级期刊（中科院1区和IEEE会刊）发表论文20余篇，Google学术总引用达3000余次，担任多个顶级会议（ICCV、ICML、NeurIPS等）领域主席，研发的鲁棒视频目标分割与跟踪技术获多项国际挑战赛（MOSE24、VOTS24、LSVOS24）冠军。主持国自然面上、国自然青基、博士后面上和广东省面上基金。

拟报告的题目：基于多模态基础模型的鲁棒视频目标跟踪与分割技术

报告摘要：在低空感知领域，无人机、鸟类等目标因其尺寸小、速度快、背景多变及易受遮挡等特点，对传统视频分析算法提出了严峻考验。本报告聚焦于如何利用新兴的多模态基础模型，通过学习更为鲁棒和丰富的时空-语义表征，来显著提升视频目标感知的性能。报告将介绍引入语义先验（如文本描述）以增强目标指代的精确性的，实现对目标的鲁棒身份表征；其次，构建结构化时序记忆网络，赋予跟踪器在目标遮挡或消失时的主动重捕获能力；最后，深度耦合空间与语义特征，确保从复杂背景中实现像素级的精准分割。此外，报告还将分享该框架在实验实现中的工程调优心得，以及VOTS2025挑战赛的冠军解决方案。该技术框架有望为无人机监管、要地防护和城市立体交通管理等领域提供关键技术支撑。