为深入贯彻落实国家关于卓越工程师培养和人工智能发展的战略部署，推动人工智能赋能工程教育改革与产教融合发展，6月26日，由西南交通大学研究生院、国家卓越工程师学院主办，西南交通大学计算机与人工智能学院承办的人工智能领域创新领军工程硕博士分论坛在西南交通大学犀浦校区图书馆一号报告厅举行。本次分论坛以“人工智能引领时代变革”为主题，汇聚了来自电子科技大学、西北工业大学和中国科学院成都计算机应用研究所等高校和科研院所的专家学者，设置专家主旨报告以及工程硕博士学术交流等环节，邀请校内外专家学者及工程硕博士研究生参会，围绕人工智能前沿技术、行业应用实践和卓越工程人才培养展开交流。学校国家卓越工程师学院副院长尹高飞教授、计算机与人工智能学院院长李天瑞教授、计算机与人工智能学院副院长龚勋教授出席，分论坛开幕式由计算机与人工智能学院吴晓教授主持。

        首先，学校国家卓越工程师学院副院长尹高飞教授致辞指出，卓越工程师培养改革是教育、科技、人才一体推进的重要结合点，也是培育新质生产力、服务产业转型升级的重要抓手，工程硕博士研究生应立足人工智能前沿，深入工程实践，在学科交叉和产教融合中提升能力，成长为服务新质生产力发展的卓越工程人才。

        随后，计算机与人工智能学院院长李天瑞教授代表承办单位致辞。李院长表示，本次分论坛是推进工程教育改革、深化产教融合的重要举措，也为学生展示成果、交流思想提供了平台，希望同学们对接产业需求，在服务国家战略和工程实践中不断成长。

        在上午的大会报告环节中，来自电子科技大学、西北工业大学和中国科学院成都计算机应用研究所的四位专家学者围绕人工智能前沿技术与行业应用实践展开分享。

        电子科技大学莫凡教授作《工业人工智能与人机智能》报告，分享了人工智能、大模型、数字孪生和知识建模等技术在机器人化智能制造中的应用，并从人机协同角度探讨了未来工业智能化的发展方向。他结合典型工业场景案例，分析了智能制造系统在复杂环境中的感知与决策机制，并指出工业人工智能在提升生产效率与系统可靠性方面的关键作用。报告还对工业智能化发展面临的数据融合与系统协同问题进行了展望。

        电子科技大学沈复民教授聚焦《视频多模态理解与行业应用》，介绍了视频多模态理解、第一视角视频推理、视频异常检测等研究进展及其在智能安防、工业检测、人机交互等场景中的应用。他结合实际应用案例，阐述了多模态信息融合在复杂场景理解中的优势，并分析了当前技术在实时性与泛化能力方面的挑战。报告还展望了视频智能技术在智慧城市与智能制造中的应用前景。

        西北工业大学张鼎文教授带来了《AI交叉医学的初步探索：多模态智能内窥镜系统》的精彩报告，围绕消化道早筛需求，展示了人工智能在智能内窥镜、辅助诊断和医疗装备研发中的应用探索。他介绍了多模态数据融合在医学影像分析中的关键作用，并结合临床需求探讨了智能医疗设备的发展方向。报告还强调了人工智能技术在提升诊断效率与医疗服务质量方面的重要意义。

        中国科学院成都计算机应用研究所秦小林研究员围绕《大模型智能体与行业应用实践》，系统介绍了大模型智能体的发展趋势及其在空间智能、机器人、自动驾驶、气象预测和产业智能化等领域的应用前景。他结合多个行业应用案例，分析了智能体技术在复杂任务执行中的优势，并探讨了其在实际部署中的关键技术问题。报告还对大模型智能体未来在跨领域协同与自主决策方面的发展进行了展望。

        下午的工程硕博士学术交流环节中，来自计算机与人工智能学院的七位博士研究生和一位硕士研究生依次作专题汇报，集中展示了人工智能技术在多领域工程场景中的创新应用与实践成果。
        方宇博士以《油气智能化技术及典型应用场景》为题，结合油气勘探开发中的真实业务需求，分享了岩石薄片智能识别、测井人工智能分析和气井生产动态智能管控等应用探索。

        李振铎博士的报告《多范式人工智能融合的地质灾害预测技术》面向防灾减灾重大需求，介绍了机理驱动、数据驱动与智能体方法融合的地质灾害预测思路。

        田耕博士围绕《高密度目标轨迹跟踪与终端效能评估系统》，介绍了面向复杂目标场景的多模态感知、轨迹跟踪、落点定位与效能评估技术。面向复杂系统中的不确定事件与安全约束问题。

        庾鹏彰博士作《基于语义扰动与约束调控的复杂系统鲁棒决策研究》报告，探讨了大模型语义理解、参数扰动映射与鲁棒决策反馈之间的融合路径。

        袁文昊博士则聚焦《重叠聚类的关键技术研究》，从超图覆盖重叠聚类和动态增量重叠聚类两个方面，展示了复杂数据多重隶属结构建模的研究进展。

        汪凯丽博士从农业害虫识别与公众科普服务出发，作《从千万虫图到掌上识虫》报告，展示了大规模害虫图像数据集构建、复杂场景精准识虫和移动端小程序落地成果。

        陈胤元博士以《基于物理正则化的神经网络代理模型实现杂质模稳定性边界的可靠预测》为题，探索了人工智能方法在高成本物理计算、参数扫描和稳定性边界快速筛选中的应用。

        硕士研究生齐嘉彬围绕《实时篮球智能分析系统》进行汇报，展示了球员检测、篮球识别、目标跟踪、动作识别和运动数据分析等技术在体育智能化场景中的应用。

        分论坛的收官环节为“朋辈交流”分享会。吴晓教授、罗骜副研究员与部分工程博士研究生、硕士研究生齐聚K8楼207室，围绕科研训练、工程实践与个人成长等议题展开深入研讨与互动。各位工程博士研究生结合各自参与的工程项目与企业横向课题经历，系统阐述了从工程项目关键问题的发现到学术研究选题、调研、实验和论文撰写等过程，重点分享了在工程技术创新中平衡理论深度与应用价值的心得体会，以及面对复杂工况与科研瓶颈时的问题拆解方法与抗压策略，强调了工程硕博研究生应该既追求学术前沿突破，又扎根产业实际需求，切忌脱离工程语境空谈理论。硕士研究生同学则就科研节奏规划和工学交替期间的角色转换与时间管理等现实困惑踊跃提问；工程博士研究生逐一予以细致解答，以自身求学路上的试错经历鼓励师弟师妹正视科研挫折、培养独立思辨能力与长期学术定力。整场交流气氛融洽而热烈，打破了硕博年级间的隔阂，实现互学互鉴的朋辈育人目标。

        本次分论坛围绕人工智能前沿发展与工程实践应用展开，既是一场学术交流活动，也是学校推进卓越工程师培养改革、深化产教融合协同育人的一次具体实践。分论坛通过专家主旨报告和研究生学术交流相结合的形式，为专家学者、青年科研人才和行业应用需求之间搭建了沟通平台。未来，学院将继续面向国家战略需求和产业发展前沿，推动科研攻关、工程实践与人才培养协同发展，引导工程硕博士研究生在服务高水平科技自立自强和发展新质生产力的过程中贡献青春智慧与创新力量。