4月22日下午，清华信息交叉创新沙龙第15期暨“脑科学与人工智能交叉：新机遇、新突破、新未来”论坛在清华大学信息科学技术大楼举办。信息国家研究中心副主任陶建华教授出席活动并致开幕辞，类脑智能技术交叉创新群体负责人韩军功教授和群体核心成员丁贵广教授分别主持了会议，来自校内外60余位师生通过线上线下的形式参加了本次活动。

会议邀请了6位在类脑智能领域深耕多年的专家，围绕类脑智能、感知计算、脑影像、神经调控、类脑模型架构和跨模态生成等多个方向展开深入交流，展现了脑科学与人工智能交叉研究的最新进展与广阔前景。

欧洲科学院院士、西湖大学人工智能讲席教授金耀初作了题为《From Brain-Inspired Computing to Brain-Inspired Embodied Intelligence》的报告。他从神经系统演化的视角出发，系统介绍了可信及通用人工智能实验室的近期研究进展，重点分享了如何将大脑工作机制融入脉冲神经网络，发展具有类脑特征的Spiking Transformers，并探讨了演化计算在具身智能领域的应用潜力。报告中，他结合人形机器人姿态平衡与精细动作控制等任务，阐释了演化计算赋能机器人自主适应与灵活执行的关键作用，展示了从类脑计算迈向类脑具身智能的前沿探索之路。

北京科技大学马惠敏教授作了题为《认知启发的视觉计算》的报告。她以心理学中的心智理论为启发，围绕智能无人系统中的视觉感知问题，系统阐述了如何实现更接近人类认知方式的鲁棒视觉计算。报告中，她介绍了团队在认知启发视觉计算方向构建的一系列国际前沿理论，包括面向三维目标检测的“似物性原理”、面向鲁棒物体识别的“等距性原理”以及面向弱监督语义分割的“同物性原理”，展示了心理认知机制与视觉计算深度融合的创新路径。

天津大学庞彦伟教授作了题为《基于超材料的低成本高清磁共振成像技术》的报告，介绍了团队面向MRI应用场景在超材料方向的前沿研究成果。报告中，他重点分享了团队设计的一体圆极化乳腺超材料谐振器，该装置在保证安全高效的同时，可将信噪比提升21倍；团队还提出了一种基于人工局部等离激元的超材料技术，能够以较低成本实现高分辨率显微成像，显著提升MRI对视神经炎、肿瘤及眼球相关病变的显示效果，为替代传统病理切片提供了新的技术方案。

北京理工大学医学科学与工程学院院长、医工融合研究院院长闫天翼教授作了题为《基于影像AI的无创神经调控技术》的报告。他介绍了团队在大脑图谱绘制与无创神经调控领域的最新研究进展，阐述了不同频率电刺激对不同脑区的作用机制。依托影像人工智能技术，团队通过物理手段实现对特定脑区神经元活动的精准靶向无创调控，在癫痫控制、帕金森干预以及睡眠质量改善等方面取得了显著临床效果，展现了医工交叉在脑科学与智能医疗领域的广阔应用前景。

中国科学院自动化研究所李国齐研究员作了题为《类脑大模型》的报告，围绕构建新一代通用类脑脉冲大模型基础架构所面临的关键科学问题进行了系统阐述。他指出，当前大模型尚未充分挖掘神经元在种类、结构和编码方式上的多样性，因此在通用性与泛化性能方面仍存在明显局限。针对这些挑战，团队近年来持续开展大规模深度脉冲神经网络训练算法研究，着力突破脉冲神经网络在架构设计、模型训练和性能提升等方面的核心难题，为类脑脉冲大模型的构建奠定了重要理论基础。团队依托国产GPU平台自主研发了SpikingBrain（瞬悉）大模型，展示了我国在类脑智能基础模型方向的最新探索成果。

合肥工业大学计算机与信息学院院长鲍秉坤教授作了题为《特征解耦驱动的跨模态视觉生成》的报告，重点介绍了团队围绕跨模态视觉生成所构建的“模态对齐解耦—语义增补解耦—时空表征解耦”方法体系。报告系统阐述了特征解耦在提升跨模态生成质量、增强生成过程可控性方面的重要作用。此外，鲍秉坤教授还介绍了团队自主研发的“即绘”高质量图像生成平台，在动漫生成、特色食物生成以及尺寸文本引导的工业设计图生成等多个应用场景中均取得了精彩的效果，展现了跨模态视觉生成技术的广阔应用前景。

韩军功教授作总结发言。他首先对6位专家在百忙之中专程来到清华大学指导工作表示诚挚的感谢，6场高水平的报告内容丰富、启发深刻，不仅使与会师生受益匪浅，也进一步加深了大家对相关前沿问题的理解与思考。本次论坛是群体成立后的首次论坛，期待以此次活动为契机，推动群体与6位专家建立更加紧密的交流合作，也希望以此次论坛为新的开端，持续打造高水平学术交流平台。未来，群体还将围绕脑科学与人工智能等方向继续举办系列学术论坛，邀请更多专家学者分享最新研究成果，汇聚交叉创新力量，推动类脑智能研究不断迈上新台阶。

供稿 | 类脑智能技术交叉创新群体

编排 | 李琳

审核 | 陈文华 王钰言